PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN: PERBANDINGAN HIGH-INTELLECTUAL CAPITAL INTENSIVE INDUSTRIES DAN LOWINTELLECTUAL CAPITAL INTENSIVE INDUSTRIES Oleh : JOHAN PRIMANTYA MULYA NIM : 212009083 KERTAS KERJA Diajukan kepada Fakultas Ekonomika dan Bisnis Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi
FAKULTAS
: EKONOMIKA DAN BISNIS
PROGRAM STUDI : MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMIKA DAN BISNIS UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA SALATIGA 2013
Fakultas Ekonomika Dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana Jalan Diponegoro 52-60 Salatiga 50711-Indonesia Telp (0298) 321212, 311881 Fax (0298) 321433, 311881 Homepage : www.uksw.edu e-mail :
[email protected]
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS SKRIPSI Yang bertanda tangan di bawah ini : Nama : Johan Primantya Mulya Nim : 212009083 Program Studi : Manajemen Fakultas Ekonomika dan Bisnis
Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga menyatakan dengan sesungguhnya bahwa skripsi, Judul : Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Kinerja Perusahaan: Perbandingan High-Intellectual Capital Intensive Industries dan Low-Intellectual Capital Intensive Industries Pembimbing : Harijono, SE, MAF, M.com (Hons), PhD Tanggal diuji : 23 Agustus 2013 adalah benar – benar hasil karya saya. Di dalam skripsi ini tidak terdapat keseluruhan atau sebagian tulisan atau gagasan orang lain yang saya ambil dengan menyalin atau meniru dalam bentuk rangkaian kalimat atau simbol yang saya akui seolah – olah sebagai tulisan saya sendiri tanpa memberikan pengakuan pada penulis aslinya. Apabila kemudian terbukti bahwa saya ternyata melakukan tindakan menyalin atau meniru tulisan orang lain seolah – olah hasil pemikiran saya sendiri, saya bersedia menerima sanksi sesuai dengan peraturan yang berlaku di Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, termasuk pencabutan gelar kesarjanaan yang telah saya peroleh. Salatiga, Agustus 2013 Yang memberi pernyataan,
Johan Primantya Mulya
PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN: PERBANDINGAN HIGH-INTELLECTUAL CAPITAL INTENSIVE INDUSTRIES DAN LOWINTELLECTUAL CAPITAL INTENSIVE INDUSTRIES Oleh : JOHAN PRIMANTYA MULYA NIM : 212009083
KERTAS KERJA Diajukan kepada Fakultas Ekonomika dan Bisnis Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi
FAKULTAS
: EKONOMIKA DAN BISNIS
PROGRAM STUDI : MANAJEMEN Disetujui oleh :
Harijono, SE, MAF, M.Com (Hons), PhD Pembimbing
FAKULTAS EKONOMIKA DAN BISNIS UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA SALATIGA 2013
ABSTRACT Intellectual capital is an intangible asset that can improve company performance. With the usage of value added that produced by intellectual capital, company can create a competitive advantage. This research aimed to find about contribution of intellectual capital for the performances of company in the two kinds of industry, the industry with a high level of intellectual capital needs and the industry with a low level of intellectual capital needs. The sample of this research are 1657 financial reports from 335 companies that listed in Indonesia Stock Exchange (ISE) in 2007-2011. To examine the influence of intellectual capital for the performances of company and the differences in intellectual capital contributions used panel regression analysis. The results showed that intellectual capital is significantly influenced financial and the market performance of the company, and the contribution of intellectual capital in company performance for the industry with low intellectual capital intensity was higher compared with the industry with a high intellectual capital intensity.
Key words: intellectual capital, company performance, and kinds of industry.
SARIPATI Modal intelektual merupakan aset tak berwujud yang dapat meningkatkan kinerja perusahaan. Dengan pemanfaatan nilai tambah yang dihasilkan oleh modal intelektual, perusahaan dapat menciptakan keunggulan dalam bersaing. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kontribusi modal intelektual terhadap kinerja perusahaan pada dua jenis industri, yaitu industri dengan tingkat intensitas modal intelektual tinggi dan industri dengan tingkat intensitas modal intelektual rendah. Sampel data dalam penelitian ini adalah 1.675 laporan keuangan dari 335 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2007-2011. Untuk menguji pengaruh modal intelektual terhadap kinerja perusahaan dan perbedaan kontribusi modal intelektual digunakan analisis regresi panel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa modal intelektual berpengaruh signifikan terhadap kinerja keuangan dan kinerja pasar perusahaan, dan kontribusi modal intelektual pada kinerja perusahaan dengan tingkat kebutuhan modal intelektual yang rendah lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan dengan tingkat kebutuhan modal intelektual yang tinggi.
Kata Kunci : Modal intelektual, Kinerja Perusahaan, Jenis Industri
HALAMAN PERSEMBAHAN
Puji syukur penulis naikkan kepada Tuhan Yesus Kristus, yang oleh karena penyertaan, kasih dan berkatNya yang diberikan bagi penulis, maka kertas kerja yang berjudul “Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Kinerja Perusahaan : Perbandingan pada High-Intellectual Capital Intensive Industries dan LowIntellectual Capital Industries” dapat diselesaikan dengan baik. Dalam penyusunan kertas kerja ini, penulis banyak bantuan, dukungan, maupun dorongan moril dan materiil dari berbagai pihak, baik secara langsung maupun tidak langsung. Untuk itu pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan rasa terima kasih kepada berbagai pihak antara lain kepada : 1. Tuhan Yesus Kristus atas segalanya yang diberikan pada penulis. 2. Bapak Hari Sunarto, S.E., MBA., Ph.D., selaku dekan Fakultas Ekonomika dan Bisnis. 3. Ibu Roos Kities Andadari, S.E., MBA., PhD., selaku Ketua Program Studi Manajemen Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana. 4. Bapak Harijono SE., MAF., M.Com (Hons).,Phd selaku dosen pembimbing yang dengan sabar selalu memberi nasehat, arahan dan banyak ide kepada penulis selama penyusunan kertas kerja ini. 5. Ibu Lieli Suharti, Ir., MM., PhD., selaku wali studi yang telah membantu penulis selama proses perkuliahan. 6. Seluruh staf pengajar dan staf tata usaha Fakultas Ekonomika dan Bisnis UKSW yang sudah membimbing selama masa perkuliahan penulis, serta penyusunan kertas kerja baik secara langsung maupun tidak langsung. 7. Seluruh keluarga, kedua orang tuaku dan saudara-saudaraku, bapak Drs. Tritjahjo Danny S., ibu Rihadini Rahayu Mukti, Adhe Laksana Nugraha SE. Dan Tri Citra atas doa, kasih sayang, motivasi, dan segala dukungan yang diberikan.
8. Yusiana Andrini dan keluarga yang turut memotivasi dan mengingatkan penulis mengerjakan kertas kerja ini. 9. Teman-teman seperjuangan selama masa perkuliahan, Adit, Hadi, Naffi, Benaya, Rehuil, Rendi, Febrian, Yulius, Bahtiar, Arum, Ketut, Tommy, Bowo serta teman-teman lainnya yang tidak dapat disebutkan satu-persatu. Terimakasih atas kebersamaan dan pengalaman yang tak terlupakan. 10. Sahabat-sahabat BURJO yang sudah bekerja maupun masih berjuang demi masa depan, Erik, Marcello, Edi, Andre, Sesa, Ivan, Deo, Ajie, Giovani, Bagus, Nanda, Cumi, Shinta, Chandra, Boim, Ticus, Oni. Terimakasih untuk kebersamaan kalian, dan pengalaman yang menyenangkan selama ini. 11. Keluarga Besar Komunitas Film Salatiga dan Finger Kine Klub Salatiga, terimakasih atas pengalaman berorganisasi dan bantuannya dalam usaha memajukan perfilman di Salatiga.
Salatiga, Juli 2013 Penulis,
(Johan Primantya Mulya)
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL ........................................................................................................ i SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS .................................................................. ii HALAMAN PERSETUJUAN ...................................................................................... iii ABSTRACT ..................................................................................................................... iv SARIPATI ........................................................................................................................ v HALAMAN PERSEMBAHAN .................................................................................... vi DAFTAR ISI ................................................................................................................. viii DAFTAR TABEL ........................................................................................................... x DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................................. xi PENDAHULUAN............................................................................................................ 1 TELAAH TEORITIS DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS ................................. 8 Intellectual Capital ................................................................................................. 8 Value Added Intellectual Capital ........................................................................... 8 Kinerja Perusahaan ............................................................................................. 10 Perumusan Hipotesis ........................................................................................... 12 METODE PENELITIAN ............................................................................................. 15 Populasi dan Sampel ........................................................................................... 15 Jenis dan Sumber Data ....................................................................................... 17 Teknik dan Langkah Analisis ............................................................................. 17 ANALISIS ...................................................................................................................... 21 Statistika Deskriptif ............................................................................................. 21 Pengujian Statistik ............................................................................................... 24 Pembahasan ......................................................................................................... 31 PENUTUP ...................................................................................................................... 33 Kesimpulan........................................................................................................... 33 Implikasi Teori ..................................................................................................... 33 Implikasi Terapan ............................................................................................... 34 Keterbatasan Penelitian ...................................................................................... 34 Saran ..................................................................................................................... 35
DAFTAR PUSTAKA .................................................................................................... 36 LAMPIRAN-LAMPIRAN ........................................................................................... 39
DAFTAR TABEL
Table 1 Klasifikasi Woodcock et al ...................................................................... 15 Table 2 Klasifikasi yang Telah Disesuaikan ......................................................... 16 Table 3 Jumlah Perusahaan ................................................................................... 22 Table 4 Statistika Deskriptif ................................................................................. 23 Table 5 Statistika Deskriptif high ic ..................................................................... 23 Table 6 Statistika Deskriptif low ic ....................................................................... 24 Table 7 Uji t independent VAIC ........................................................................... 25 Table 8 Uji Mann-Whitney VAIC ......................................................................... 26 Table 9 Uji Mann-Whitney Kinerja Perusahaan.................................................... 26 Table 10 Uji t independent Kinerja Perusahaan .................................................... 27 Table 11 Persamaan Regresi Panel 1 .................................................................... 28 Table 12 Persamaan Regresi Panel 2 .................................................................... 29
DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1 Statistika Deskriptif ........................................................................... 39 Lampiran 2 Uji Beda Rata-Rata Intellectual Capital............................................ 40 Lampiran 3 Uji Beda Rata-Rata Komponen VAIC .............................................. 41 Lampiran 4 Uji Beda Rata-Rata Kinerja Perusahaan ............................................ 43 Lampiran 5 Uji Regresi Panel VAIC .................................................................... 45 Lampiran 6 Uji Regresi Panel Komponen VAIC ................................................. 48 Lampiran 7 Data Perusahaan Berdasar Jenis Industri ........................................... 53
PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP KINERJA PERUSAHAAN: PERBANDINGAN PADA HIGH- INTELLECTUAL CAPITAL INTENSIVE INDUSTRIES DAN LOWINTELLECTUAL CAPITAL INTENSIVE INDUSTRIES PENDAHULUAN Dalam perkembangan perekonomian global yang ditandai dengan implementasi teknologi dan persaingan yang semakin ketat, perusahaanperusahaan dihadapkan pada tantangan perubahan teknologi yang cepat dan peningkatan ketidakpastian dalam industrialisasi dan lingkungan bisnis global. Untuk mengikuti perubahan lingkungan diperlukan sistem manajemen yang berbasis pengetahuan. Dalam sistem manajemen yang berbasis pengetahuan ini, maka modal yang konvensional seperti sumber daya alam, sumber daya keuangan dan aktiva fisik lainnya menjadi kurang penting dibandingkan dengan modal yang berbasis pada pengetahuan dan teknologi (Sawarjuwono, 2003). Sehingga masyarakat yang semula berbasis industrialis dan jasa akan berpindah ke masyarakat yang berbasis pengetahuan. Dalam masyarakat berbasis pengetahuan, pengetahuan merupakan bagian besar dari nilai produk serta kekayaan perusahaan (Sullivan, 2000). Penciptaan nilai perusahaan saat ini didasarkan pada standar proprietary dan metode, hak cipta, paten, hubungan dengan pelanggan, pemasok, dan mitra, tanda dan reputasi, serta berbagai faktor intangible lainnya. Adanya masyarakat pengetahuan
(knowledge society) telah mengubah penciptaan nilai organisasi. Masa depan dan prospek organisasi kemudian akan bergantung pada bagaimana kemampuan manajemen untuk mendayagunakan the hidden value (nilai-nilai yang tidak tampak) dari aset tidak berwujud (M. Ikhsan, 2004 dalam Astuti, 2005). Keunggulan kompetitif perusahaan tergantung pada bagaimana perusahaan tersebut dapat menciptakan nilai perusahaan dari semua sumber daya yang ada. Wujud perusahaan dalam memanfaatkan ilmu pengetahuan dan teknologi untuk kemajuan perusahaannya adalah dengan menerapkan konsep intellectual capital. Dengan pemanfaatan intellectual capital (modal intelektual), berarti memanfaatkan pengetahuan khusus dan berharga yang dimiliki organisasi. Teori intellectual capital telah banyak dikembangkan melalui gagasan-gagasan dan pemikiran-pemikiran para praktisi. Saat ini, teori tersebut merupakan petunjuk untuk mengelola aset tak berwujud dan memfasilitasi kesuksesan melalui keuntungan persaingan yang berkelanjutan untuk memimpin perusahaan dan organisasi. Salah satu konsep yang digunakan dalam penelitian intellectual capital adalah model yang dikembangkan oleh Pulic. Menurut Pulic (2000) dalam Nogueira et al. (2010) menekankan bahwa ada dua sumber yang dapat dijadikan sebagai variabel dalam menghasilkan nilai tambah (added value) pada perusahaan, yaitu modal tenaga kerja dan modal intelektual. Penelitian mengenai intellectual capital terdahulu telah dilakukan oleh Chen et al. (2005). Dalam penelitian ini diambil sample semua perusahaan yang terpublikasi di Taiwan pada tahun 1992-2002 dengan menghapus 64 data perusahaan yang hilang dan perusahaan yang ekuitasnya negatif. Hasilnya
menunjukkan bahwa investor menempatkan market value
yang tinggi pada
perusahaan dengan efisiensi intellectual capital yang lebih baik, dan bahwa perusahaan dengan efisiensi intellectual capital yang lebih baik menghasilkan profitabilitas yang lebih besar dan pertumbuhan pendapatan baik di saat ini dan tahun-tahun berikutnya. Penelitian tentang pengaruh intellectual capital terhadap profitabilitas perusahaan pernah dilakukan oleh Nogueira et al (2010) yang diterapkan pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di IBGE (Brazilian Institute of Geography and Statistics). Penelitian ini membuktikan adanya pengaruh positif antara intellectual capital dengan profitabilitas perusahaan, yang diukur dengan Return On Assets (ROA). Penelitian pada sektor keuangan pernah dilakukan oleh Ismail (2009) di Malaysia. Pada penelitian ini diteliti mengenai efisiensi intellectual capital dan kinerja perusahaan industri keuangan yang meliputi perbankan, asuransi, dan sekuritas. Hasilnya ada pengaruh intellectual capital terhadap kinerja perusahaanperusahaan tersebut. Adapun beberapa penelitian sebelumnya mengenai intellectual capital yang dilakukan di Indonesia pada industri keuangan antara lain adalah penelitian Iswati et al (2007) yang meneliti pengaruh intellectual capital pada kinerja perusahaan asuransi di Bursa Efek Jakarta (BEJ), dimana ditemukan bahwa kinerja perusahaan terutama pada lingkungan global saat ini tergantung pada intellectual capital yang dimiliki. Selanjutnya, Wahdikorin (2010) mengambil sampel industri perbankan di Indonesia, juga menggunakan metode Pulic (VAIC)
untuk diukur pengaruhnya terhadap ROA dan Cost to Asset (CTA). Hasilnya HCE berpengaruh positif pada ROA, sedangkan SCE, CEE dan VAIC tidak berpengaruh terhadap ROA perusahaan. Kuryanto (2008) menggunakan Pulic Framework (VAIC) dan data dari 73 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia kecuali industri keuangan antara tahun 2003 hingga 2005. Hasilnya tidak ada pengaruh positif antara intellectual capital sebuah perusahaan dengan kinerjanya. Penelitian-penelitian yang telah disebutkan diatas kebanyakan hanya terfokus pada satu jenis industri saja. Tan et al (2007) menemukan dalam penelitiannya pada perusahaan di Bursa Efek Singapore bahwa intellectual capital berhubungan positif dengan kinerja perusahaan dan kinerja pasarnya, lalu kontribusi intellectual capital berbeda-beda tiap jenis industrinya. Sementara itu, penelitian yang mengukur kontribusi intelectual capital terhadap kinerja perusahaan berdasar jenis industrinya di Indonesia adalah penelitian Sholikhah et al (2010). Penelitian ini mengambil sampel perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2006 hingga 2008. Hasilnya intellectual capital berpengaruh positif terhadap kinerja keuangan perusahaan namun tidak berpengaruh terhadap nilai pasarnya, dan kontribusi intellectual capital pada tiap jenis industrinya berbeda-beda. Morgan Stanley Capital International (MSCI) dan Standard and Poors (S&P) telah mengembangkan pengelompokan perusahaan berdasar GICS (Global Industries Classification Standard) seperti yang telah dijelaskan pada penelitian Woodcock et al (2009). Dari pengelompokkan tersebut perusahaan dibagi menjadi
2 kelompok, yaitu perusahaan dengan tingkat intensitas intellectual capital yang tinggi (High-IC intensive industries) dan perusahaan dengan tingkat intensitas intellectual capital yang rendah (Low-IC intensive industries) dan diterapkan pada perusahaan di Australia pada penelitain Woodcock et al (2009) mengenai pengungkapan intellectual capital perusahaan. GICS ini dapat digunakan oleh komunitas keuangan secara global. Dari pernyataan tersebut pengelompokkan ini seharusnya juga dapat diterapkan pada industri di Indonesia. Di Indonesia penelitian intellectual capital berdasar pengelompokkan industri oleh GICS telah dilakukan oleh Pramelasari (2010). Penelitian ini menunjukkan bahwa intellectual capital tidak berpengaruh terhadap nilai pasar dan kinerja keuangan perusahaan di Indonesia dan terdapat perbedaan nilai ROA dan ROE antara perusahaan yang tergolong jenis industri high-IC intensive industries dengan perusahaan yang tergolong jenis industri low-IC intensive industries. Nilai ROA perusahaan highIC intensive industries lebih tinggi dibandingkan perusahaan low-IC intensive industries. Sedangkan nilai ROE perusahaan high-IC intensive industries juga lebih tinggi dibandingkan perusahaan low- IC intensive industries. Penelitian ini berusaha meneliti mengenai kontribusi Intellectual Capital terhadap kinerja keuangan perusahaan dan nilai pasar perusahaan yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia pada dua jenis perusahaan dengan tingkat intensitas atau kebutuhan akan intellectual capital yang berbeda. Karena tingkat intensitas intellectual capital perusahaan berbeda-beda, maka kontribusi intellectual capital terhadap kinerja perusahaan akan berbeda (Chen et al, 2005). Perusahaan dengan high intellectual capital intensity dihadapkan pada sebuah tantangan kemampuan
pihak manajemennya dalam mengelola intellectual capital yang dimiliki untuk memberikan nilai tersendiri pada produk dan jasa yang dihasilkan. Oleh karena itu pemanfaatan intellectual capital yang baik perlu dipertimbangkan mengingat bahwa intellectual capital merupakan faktor dominan didalam nilai perusahaan itu sendiri, terutama pada perusahaan high tech atau high intellectual capital (Astuti, 2005). Dalam penelitian ini akan diuji apakah pihak manajemen perusahaan high intellectual capital intensive industries sudah mengelola modal yang mereka miliki dengan menghasilkan value added sebagaimana mestinya sehingga akan mendorong kinerja perusahaan. Pengukuran tingkat intensitas intellectual capital perusahaan ini mengacu pada penelitian Pramelasari (2010) dan Woodcock et al (2009) dimana perusahaan dikelompokkan menjadi 2 jenis indutsri, yaitu industri dengan tingkat intensitas intellectual capital yang tinggi (High-IC intensive industries) dan industri dengan tingkat intensitas intellectual capital yang rendah (Low-IC intensive industries) seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Pengukuran intellectual capital dalam penelitian ini menggunakan metode VAIC yang dikembangkan oleh Pulic (1998), sedangkan pengukuran kinerja keuangan menggunakan Return On Asset (ROA), Return On Equity (ROE), Return On Sales (ROS) dan Earning Per Share (EPS), dan Market to Book Value (MtBV) sebagai kinerja pasar. Adapun manfaat yang diperoleh dari penelitian ini, yaitu manfaat secara teoritis dan praktis. Secara teoritis manfaat dari penelitian ini dapat memperkaya konsep mengenai intellectual capital dan menjelaskan pengaruh intellectual capital terhadap profitabilitas perusahaan dari Return On Asset (ROA), Return On
Equity (ROE), Return On Sales (ROS) dan Earning Per Share (EPS) serta Market to Book Value (MtBV). Manfaat praktis dari penelitian ini, dapat dijadikan sebagai acuan pada penelitian selanjutnya mengenai peran intellectual capital pada industri global saat ini.
TELAAH TEORITIS Definisi Konsep 1. Modal Intelektual (Intellectual Capital) Intellectual capital telah diidentifikasi sebagai seperangkat tak berwujud (sumber daya, kemampuan dan kompetensi) yang menggerakkan kinerja organisasi dan penciptaan nilai (Bontis et al. ,2000). Dalam penelitian ini, perusahaan dikelompokkan berdasar tingkat intensitas intellectual capital-nya sehingga ada 2 jenis industri atau perusahaan dalam penelitian ini, yaitu industri high intellectual capital dan industri low intellectual capital. Industri high intellectual capital merupakan perusahaan yang memiliki value added besar yang berasal dari teknologi dan pengetahuan. Sedangkan industri low intellectual capital merupakan perusahaan-perusahaan yang lebih memanfaatkan sumber daya alam dan masih menerapkan sistem tradisional (Woodcock et al, 2009).
2. Value Added Intellectual Coefficient (VAIC™) Value Added Intellectual Coefficient (VAIC) merupakan sebuah metode pengukuran value creation efficiency dari aset berwujud (tangible asset) dan aset tak berwujud (intangible asset) yang dimiliki oleh perusahaan,
yang
dikembangkan oleh Pulic (1998). Metode VAIC sering digunakan karena menyediakan dasar ukuran yang standar dan konsisten, dan dikonstruksikan dari data yang tersedia pada laporan keuangan, sehingga memungkinkan lebih efektif melakukan analisis komparatif internasional menggunakan ukuran sampel yang besar di berbagai sektor industri. Data yang digunakan adalah laporan keuangan
yang telah diaudit sehingga perhitungan dapat dianggap obyektif dan dapat diverifikasi (Pulic, 1998, 2000). Metode ini dimulai dengan kemampuan perusahaan untuk menciptakan value added (VA). VA adalah indikator paling objektif untuk menilai keberhasilan bisnis dan menunjukkan kemampuan perusahaan dalam penciptaan nilai (value creation) (Pulic, 1998). Value added atau nilai tambah ini merupakan selisih dari pendapatan (OUT) dan beban (IN). Nilai output (OUT) adalah revenue dan mencakup seluruh produk dan jasa yang dihasilkan sebuah perusahaan untuk dijual, sedangkan input (IN) meliputi seluruh beban yang digunakan perusahaan untuk memproduksi barang atau jasa dalam rangka menghasilkan revenue (Pramelasari, 2010). Dalam metode ini beban karyawan tidak termasuk dalam IN. Peran aktif beban karyawan dalam proses value creation dari intellectual capital menjadikannya tidak dihitung sebagai biaya (IN). Dalam metode VAIC, tenaga kerja diperlakukan sebagai entitas penciptaan nilai (value creating entity). Value added (VA) dipengaruhi oleh tiga faktor yaitu: 1. Value added of Capital Employed VACA
VACA adalah indikator untuk VA yang diciptakan oleh satu unit dari physical capital. Pulic (1998) mengasumsikan bahwa jika 1 unit dari CE (Capital Employed) menghasilkan return yang lebih besar daripada perusahaan yang lain, maka berarti perusahaan tersebut lebih baik dalam memanfaatkan CE-nya. Dengan demikian, pemanfaatan IC yang lebih baik merupakan bagian dari IC perusahaan (Pramelasari, 2010). 2. Value Added Human Capital VAHU
VAHU menunjukan berapa banyak VA dapat dihasilkan melalui pengeluaran
untuk
tenaga
kerja.
Hubungan
antara
VA
dengan
HC
mengindikasikan kemampuan HC untuk menciptakan nilai di dalam perusahaan. 3. Structural Capital Value Added STVA
STVA mengukur jumlah SC yang dibutuhkan untuk menghasilkan 1 rupiah dari VA dan merupakan indikasi bagaimana keberhasilan SC dalam penciptaan nilai. SC dan HC berkebalikan. Semakin besar kontribusi HC dalam value creation, maka akan semakin kecil kontribusi SC dalam hal tersebut. Pulic menyatakan bahwa SC adalah selisih antara VA dengan HC.
3. Kinerja Perusahaan Kinerja perusahaan merupakan suatu gambaran tentang kondisi keuangan suatu perusahaan yang dianalisis dengan alat-alat analisis keuangan, sehingga dapat diketahui mengenai baik buruknya keadaan keuangan suatu perusahaan yang
mencerminkan
prestasi
kerja
dalam
periode
tertentu.
(http://dwiermayanti.wordpress.com/2009/10/15/kinerja-keuangan-perusahaan/). Kinerja perusahaan dibedakan menjadi dua, yaitu kinerja keuangan dan kinerja pasar. Kinerja keuangan yang digunakan adalah Return On Asset (ROA), Return On Equity (ROE), Return On Sales (ROS) dan Earning Per Share (EPS). Sedangkan Market to Book Value (MtBV) sebagai kinerja pasar.
Return On Asset (ROA) Return On Asset (ROA) merupakan indikator dari profitabilitas perusahaan dalam menggunakan asetnya untuk menghasilkan laba bersih. ROA merefleksikan keuntungan bisnis dan efisiensi perusahaan dalam pemanfaatan total aset (Chen et al., 2005).
ROA dihitung dengan membagi laba bersih (net income) dengan rata-rata total asset perusahaan. Semakin tinggi nilai ROA, maka perusahaan tersebut semakin efisien dalam menggunakan asetnya. Hal ini berarti bahwa perusahaan tersebut dapat menghasilkan uang (earnings) yang lebih banyak dengan investasi yang sedikit.
Return On Equity (ROE) Return On Equity (ROE) merupakan indikator dari profitabilitas perusahaan menghitung berapa banyak jumlah keuntungan perusahaan yang dihasilkan dari dana yang diinvestasikan oleh para pemegang saham.
Return On Sales (ROS) Return On Sales (ROS) adalah rasio keuntungan yang dihasilkan dari tiap penjualan. ROS direpresentasikan dalam bentuk persentase dari penjualan atau revenue. Rasio ini menunjukan efisiensi perusahaan dalam memanfaatkan biaya operasional dan dapat digunakan untuk mengukur trend penjualan. Semakin tinggi ROS sebuah perusahaan semakin efisien perusahaan tersebut dalam beroperasi. Rasio ini juga dikenal sebagai Operating Profit Margin (OPM).
Earning Per Share (EPS) Earning Per Share (EPS) merupakan analisis laba dari sudut pandang pemilik dipusatkan pada laba per lembar saham dalam suatu perusahaan. EPS yang besar mengindikasikan suatu keberhasilan perusahaan dan dapat menarik minat investor.
Market to Book Value (MtBV) Market to Book Value (MtBV) merupakan perbedaan antara nilai buku perusahaan (book value) dengan nilai pasar perusahaan (market value). Jika ternyata selisih antara nilai pasar dengan nilai buku perusahaan terlalu jauh (cukup signifikan), maka menandakan bahwa terdapat “hidden asset” yang tidak tercantum dalam laporan keuangan perusahaan. Rasio ini terkadang disebut juga Price per Book Value (PBV).
Perumusan Hipotesis Pengelolaan intellectual capital yang baik oleh perusahaan dapat meningkatkan kinerja perusahaan, baik dari sisi keuangan maupun nilai pasarnya. Secara teori, intellectual capital yang dikelola secara efisien oleh perusahaan akan meningkatkan apresiasi pasar terhadap nilai pasar perusahaan sehingga dapat meningkatkan MtBV. Jadi semakin tinggi intellectual capital pada perusahaan, kinerja keuangan dan nilai pasar juga akan semakin tinggi. Pada penelitian Chen et al (2005) telah membuktikan perusahaan dengan intellectual capital efisiensi yang tinggi menghasilkan kinerja perusahaan yang
semakin baik. Chen mengambil sample perusahaan-perusahaan yang listing di Taiwan antara tahun 1992-2002. Menurut Chen, apabila intellectual capital merupakan aset yang berharga bagi perusahaan, intellectual capital akan dapat meningkatkan kinerja perusahaan serta mengindikasikan kinerja perusahaan di masa depan. Selanjutnya dalam Chen et al (2005), investor akan memberi penilaian yang tinggi pada perusahaan dengan intellectual capital yang lebih besar. intellectual capital dalam suatu perusahaan akan menghasilkan keunggulan kompetitif, dimana dengan memiliki keunggulan kompetitif tersebut, maka persepsi pasar terhadap nilai perusahaan akan meningkat karena diyakini bahwa perusahaan yang memiliki keunggulan kompetitif mampu bersaing dan bertahan di lingkungan bisnis yang dinamis
Pramelasari (2010) tidak dapat menemukan pengaruh intellectual capital terhadap kinerja keuangan yang diukur dengan ROA, ROE dan EP. Intellectual capital tidak dapat menggambarkan kinerja perusahaan pada masa depan. Selain itu perusahaan low-IC dapat memanfaatkan asetnya lebih baik dibandingkan perusahaan high-IC, dilihat dari perbandingan kinerja keuangan dan nilai pasarnya. Hasil yang kontradiktif ditunjukkan pada penelitian Tan et al (2007) dan Sholikhah et al (2010). Pada penelitian mereka, intellectual capital terbukti berpengaruh terhadap kinerja perusahaan, selain itu kontribusi intellectual capital berbeda sesuai jenis atau karakteristik industrinya. Terdapat beberapa perusahan yang membutuhkan intellectual capital lebih intensif, namun ada perusahaan yang lebih memanfaatkan aset keuangan dan aset fisik yang mereka miliki (Tan et al,
2007). Untuk menanggapi lebih lanjut penelitian mereka, maka hipotesis pada penelitian ini adalah: H1: Pengaruh intellectual capital terhadap kinerja keuangan dan nilai pasar perusahaan high intellectual capital intensive industries cenderung lebih tinggi dibandingkan perusahaan low intellectual capital intensive industries.
METODE PENELITIAN Populasi dan Sampel Populasi dari penelitian ini adalah semua perusahaan yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2007-2011. Lalu perusahaan-perusahaan tersebut dikelompokkan berdasar jenis industrinya, yaitu jenis industri dengan tingkat intensitas intellectual capital yang tinggi atau padat intellectual capital dan jenis industri dengan tingkat intellectual capital yang rendah atau tidak padat intellectual capital. High intellectual capital intensive industries
Low intellectual capital intensive industries
Automotive and Allied Products Banking Capital Goods Commercial services and supplies Consumer services Diversified Financials Health care quipment and services Insurance Media Pharmaticel, biotechnology, and life science Real estate Semi Conductors and semi conductor equipment Software and services Technology, hardware and equipment Telecommunication services
Commercial services and supplies Consumer durables and apparels Consumer services Energy Food, beveraged and retailing Materials Retail Transportation Utilities
Dari klasifikasi tabel diatas, terdapat perbedaan dengan industri yang ada di Indonesia. Ada beberapa jenis industri yang tidak terdapat di Bursa Efek Indonesia pada seperti jenis industri Biotechnology, Software and services,
Technology, hardware and equipment dan Energy sehingga setelah dilakukan penyesuaian pada sub industry group berdasar Global Industry Classification Standard (GICS) akan menjadi seperti yang disajikan pada tabel 2. High intellectual capital intensive industries
Low intellectual capital intensive industries
Automotive and Allied Products Banking Cables Construction Credit Agencies Other than Bank Electronic and Office Equipment Holding and Other Invesment Companies Insurance Pharmaceutical Property and Real Estate Securities Telecommunication
Adhesive Agriculture, Forestry and Fishing Animal Feed and Husbanry Apparel and Other Textile Products Cement Chemical and Allied Products Consumer Goods Fabricated Metal Products Food and Beverages Hotel and Travel Services Lumber and Wood Products Metal and Allied Products Mining and Mining Services Paper and Allied Products Photographic Equipment Plastics and Glass Products Stone, Clay, Glass and Concrete Products Textile Mill Products Tobacco Manufacturers Transportation Services Wholesale and Retail Trade
Ada beberapa kriteria yang digunakan dalam pengambilan sampel dalam penelitian ini, yaitu: a. Perusahaan termasuk dalam jenis industri yang telah diklasifikasikan
b. Perusahaan harus memiliki akhir periode 31 Desember dalam laporan keuangannya c. Perusahaan menerbitkan laporan keuangan selama 5 tahun, dari tahun 2007 sampai 2011
Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data diperoleh dari laporan keuangan perusahaan yang terdaftar di situs Bursa Efek Indonesia www.idx.co.id selama 5 tahun yang telah diaudit dari 31 Desember 2007 sampai 31 Desember 2011 pada semua perusahaan yang terdaftar di BEI serta Indonesia Capital Market Directory (ICMD) sesuai jenis industrinya.
Teknik Analisis Untuk menguji hipotesis pada penelitian ini digunakan teknik analisis regresi panel. Analisis regresi panel digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih, dan untuk menunjukkan arah hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen. Dalam penelitian ini terdapat 5 model persamaan regresi panel. Model persamaan regresi panel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: ROA =
0+
1 VAIC +
2D+
3 D_IC +
ROE =
0+
1 VAIC +
2D+
3 D_IC +
EPS =
0+
1 VAIC +
2D+
3 D_IC +
ROS =
0+
MtBV =
1 VAIC +
0+
1 VAIC +
2D+ 2D+
3 D_IC + 3 D_IC +
Keterangan: VAIC = Value Added Intellectual Capital, nilai intellectual capital dari perusahaan yang diukur dengan metode VAIC Pulic. D = Dummy variabel untuk jenis industri perusahaan, dimana dummy 1 = perusahaan yang termasuk kategori High Intellectual Capital Intensive Industries, dan dummy 0 = perusahaan yang termasuk kategori Low Intellectual Capital Intensive Industries. D_IC = Perkalian antara VAIC dengan D, untuk menguji interaksi antara VAIC dan D. Dengan demikian efek atau pengaruh intellectual capital pada industri high intellectual capital dan industri low intellectual capital dapat diidentifikasi. Apabila D_IC memiliki koefisien positif, berarti perusahaan high intellectual capital memiliki kontribusi intellectual capital yang lebih besar terhadap kinerja perusahaan, dan sebaliknya. Apabila D_IC memiliki koefisien negatif, maka perusahaan low intellectual capital yang intellectual capital-nya berkontribusi lebih besar. = variabel eror Variabel Penelitian 1. Variabel Independen Variabel independen dalam penelitian ini adalah intellectual capital yang diukur dengan metode VAIC. VAIC terdiri dari 3 komponen, yaitu VACA, VAHU dan STVA. Lalu ditambahkan variabel dummy untuk membandingkan
kinerja perusahaan high intellectual capital intensive industries dan low intellectual capital intensive industries yaitu IC - intensity (D_IC). Ada 5 tahapan dalam penghitungan VAIC, yaitu: a. Menghitung Value Added (VA) VA: OUT-IN OUT: total penjualan ditambah pendapatan lain IN: beban dan biaya-biaya (selain beban karyawan) pada laporan keuangan b. Menghitung Value Added Capital Employed (VACA) VACA: VA/CE CE(Capital Employed) : ekuitas ditambah laba bersih c. Menghitung Value Added Human Capital (VAHU) VAHU: VA/HC HC (Human Capital) : beban karyawan (beban gaji) dan tunjangan pada laporan keuangan d. Menghitung Structural Capital Value Added (STVA) STVA: SC/VA SC (Structural Capital): VA – HC e. VAIC = VACA + VAHU + STVA
2. Variabel Dependen Variabel dependen dari penelitian ini adalah kinerja keuangan perusahaan dan nilai pasar, yaitu ROA, ROE, ROS dan EPS, dan MtBV. Berikut rumus perhitungan masing-masing variabelnya:
a. ROA: Laba bersih ÷ total asset b. ROE: Laba bersih ÷ ekuitas stockholder c. ROS : Operating profit ÷ net sales (revenue) d. EPS: Laba pemegang saham ÷ rata-rata tertimbang jumlah saham e. MtBV: Nilai pasar (MV) ÷ nilai buku (BV) f. MV: jumlah saham yang beredar x harga saham pada akhir tahun g.
BV: nilai buku ekuitas pemegang saham – modal disetor saham preferen
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Statistika Deskriptif Penelitian ini menggunakan data dari laporan keuangan perusahaan selama 5 tahun yaitu dari tahun 2007 sampai tahun 2011. Jumlah populasi dari penelitian ini adalah 428 perusahaan sesuai dengan yang terdaftar di BEI pada tahun 2007. Lalu perusahaan – perusahaan tersebut dikelompokkan menjadi 2 sesuai dengan klasifikasi yang dilakukan oleh Woodcock et al (2009). Jumlah perusahaan yang terdaftar di BEI pada tahun 2011 berdasar lampiran 7, yang termasuk dalam industri padat intellectual capital sebanyak 159 perusahaan yang terdiri dari 8 perusahaan construction, 4 perusahaan cables, 5 perusahaan Electronics and office equipment, 15 perusahaan Automotive and allied products, 8 perusahaan Pharmaceuticals, 5 perusahaan Telecommunication, 30 perusahaan Banking, 11 perusahaan Credit agencies other than bank, 14 perusahaan Securities, 11 perusahaan Insurance, 41 perusahaan Real estate and property, dan 7 perusahaan Holding and other invesment companies. Sedangkan sebanyak 176 perusahaan termasuk dalam industri yang tidak padat intellectual capital, yang terdiri dari 11 perusahaan Agriculture, forestry and fishing, 6 perusahaan Animal feed and husbanry, 25 perusahaan Mining and mining services, 17 perusahaan Food and beverages, 3 perusahaan Tobacco manufacturers, 7 perusahaan Textille mill products, 10 perusahaan Apparel and other Textille products, 3 perusahaan Lumber and wood products, 5 perusahaan Paper and allied products, 9 perusahaan Chemical and allied products, 4 perusahaan Adhesive, 10 perusahaan Plastics and glass products, 3 perusahaan
Cement, 11 perusahaan Metal and allied products, 2 perusahaan Fabricated and metal products, 6 perusahaan Stone, clay, glass, and concrete products, 3 perusahaan Photographic equipment, 3 perusahaan Consumer goods, 4 perusahaan Transportation, 22 perusahaan Wholesale and retail, dan 12 perusahaan Hotel and travel services. Lalu sisanya adalah perusahaan yang tidak memenuhi kriteria dan termasuk jenis industri lain-lain sebanyak 93 perusahaan seperti yang terlihat dalam tabel berikut. Klasifikasi High Intellectual Capital Intensive Industries Low Intellectual Capital Intensive Industries
Jumlah Perusahaan 159
176
Tidak memenuhi kriteria
66
Jenis industri lain-lain
27
TOTAL
428
Analisis deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran atau deskripsi atas variabel-variabel penelitian. Dalam penelitian ini pengukuran yang digunakan adalah mean, standar deviasi, nilai minimum dan nilai maximum. Data statistik deskriptif akan disajikan dalam tabel dibawah.
$
2,38 7,02 -1,76 245,81 -12,31 2,36
! "# $% & $% ! & ' $% ' ( ) $% ! 0$% &
$% '
* + , -./
10,75 213,23 278,77 1311,63 369,77 8,01
1 0& '
* ! "# 3
5'
'
205,43 4373,88 1547,77 24081 1152,35 135,49 0( ) 4
-179,51 -6992,6 -11247,67 -9167 -10700,35 -93,49 20
*
*
Berdasar tabel 4 total data secara keseluruhan ada 1675 data yang diperoleh dari data tiap perusahaan selama 5 tahun dikalikan dengan jumlah perusahaan yang menjadi objek penelitian sebanyak 335 perusahaan.
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
VAIC
795
-50,11
205,43
2,89
8,67
ROE
795
-211,18
1173,23
11,21
50,30
ROA
795
-130,35
39,56
2,99
8,62
EPS
795
-7061
10230
167,44
720,98
ROS
795
-9761,63
1152,35
-5,76
358,59
MtBV
795
-17,61
51,21
1,66
3,25
/'
*
N
Minimum
Maximum
Mean
Std, Deviation
VAIC
880
-179,51
97
1,92
12,32
ROE
880
-6992,60
4373,88
3,23
290,30
ROA
880
-11247,67
1547,77
-6,60
384,57
EPS
880
-9167
24081
316,61
1672,192
ROS
880
-10700,35
468,54
-18,22
379,69
MtBV
880
-93,49
135,49
2,99
10,57
-'
*
Tabel 5 dan 6 menyediakan perbandingan data deskriptif untuk kedua jenis industri. Nilai rata-rata untuk VAIC, ROE, ROA,
dan ROS industri high
intellectual capital lebih tinggi dibandingkan dengan industri low intellectual capital. Sedangkan nilai rata-rata EPS dan MtBV atau PBV industri low intellectual capital yang lebih tinggi. Dilihat dari data deskriptif diatas dapat dikatakan bahwa ada beberapa data yang terlalu ekstrem berdasarkan nilai minimum dan nilai maximum-nya. Sehingga dalam pengujian statistik, data yang merupakan outlier akan dihilangkan sebesar 1% dari total 1675 data menjadi 1641 data penelitian.
Pengujian Statistik Untuk menguji nilai intellectual capital pada high intellectual capital intensive industries dengan low intellectual capital intensive industries dilakukan uji beda rata-rata dengan uji t independent sample dan Mann Whitney. Di
ekspektasikan nilai intellectual capital pada industri high intellectual capital lebih tinggi.
. 67
Dari tabel 7 diatas apabila dilihat sig (2-tailed) 0,677 > dari , maka tidak ada perbedaan dengan adanya pengelompokkan yang dilakukan oleh Woodcock et al (2009). Namun hasil uji Mann Whitney pada tabel 8 menunjukkan hasil yang berbeda. Dengan tingkat signifikansi 0,1 ada perbedaan rata-rata nilai VAIC antara high intellectual capital intensive industries dengan low intellectual capital intensive industries walau tidak terlalu signifikan. Rata-rata nilai intellectual capital untuk high intellectual capital intensive industries lebih tinggi daripada rata-rata low intellectual capital intensive industries. Dari hasil tersebut terbukti bahwa klasifikasi mengenai high intellectual capital dan low intellectual capital dapat digunakan dalam penelitian ini. High IC
Low IC
Mean
0,99
0,97
Standar Deviasi
0,74
0,97
8 67
!"#
Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian perbedaaan kinerja keuangan dan kinerja pasar dari kedua industri tersebut. Kinerja perusahaan pada indusri high intellectual capital diekspektasikan lebih tinggi daripada perusahaan low intellectual capital karena nilai intellectual capital-nya lebih tinggi. Hasil penelitian ini tidak sependapat dengan penelitian mengenai pengelompokkan industri ke high intellectual capital dan low intellectual capital yang dilakukan di Indonesia oleh Pramelasari (2010), dimana dalam penelitian ini terdapat perbedaan kinerja keuangan dan kinerja pasar perusahaan dengan z bertanda negatif (-1,667) dan tingkat signifikansi 0,01. Berarti nilai rata-rata industri low intellectual capital untuk variabel variabel ROE, ROA, EPS dan MtBV lebih tinggi dibandingkan industri high intellectual capital. Hanya variabel ROS yang hasilnya sesuai dengan teori yang ada.
9 67
7
: 67
7
Dari tabel 10, hasil uji t independent dan uji mann whitney menunjukkan hasil yang konsisten. Nilai z bertanda negatif dan nilai mean rank menunjukkan ada perbedaan kinerja antara industri high intellectual capital dengan low intellectual capital, dan secara keseluruhan kinerja industri low intellectual capital lebih baik. Berikut adalah persamaan regresi setelah dilakukan pengujian regresi panel: ROE=
1,94***
+
0,624***VAIC
+
0,07D
-
0,073D_IC
ROA=
0,98**
+
0,62***VAIC
-
0,04D
-
0,073*D_IC
EPS=
2,59***
+
0,56***VAIC
+
1,30***D
-
0,009*D_IC
ROS=
2,81***
+
0,42***VAIC
-
0,01D
-
0,014***D_IC
+
0,99***VAIC
+
0,01D
-
0,05D_IC
MtBV= 0,76*
$
Keterangan: * signifikan pada p < 0.10; ** signifikan pada p < 0.05; *** signifikan pada p < 0.01 Berdasarkan hipotesa yang ada, diekspektasikan VAIC akan berpengaruh positif terhadap kinerja perusahaan, dan kontribusi intellectual capital terhadap kinerja perusahaan yang dinyatakan dengan D_IC, pada jenis industri high intellectual capital akan lebih tinggi daripada jenis industri low intellectual capital dengan koefisien positif. Dari tabel tersebut terlihat bahwa VAIC berpengaruh signifikan positif terhadap variabel ROE, ROA, EPS, ROS dan MtBV dengan tingkat signifikansi 0,01. Hal ini sesuai dengan penelitian Chen et al. (2005) yang menyatakan bahwa semakin tinggi intellectual capital yang dimiliki perusahaan, maka profitabilitas perusahaan dan kinerjanya dimasa depan akan semakin baik. Namun berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Pramelasari (2010) yang tidak menemukan adanya pengaruh intellectual capital terhadap kinerja keuangan dan pasar perusahaan. Perusahaan-perusahaan di Indonesia sudah mampu mentranformasikan asetnya menjadi kekayaan intelektual yang mampu meningkatkan kinerja keungan perusahaan serta nilai pasar. Investor akan memberi penilaian yang lebih terhadap perusahaan yang memiliki sumber daya intelektual yang tinggi (Chen et al, 2005). Dengan demikian, intellectual capital dapat digunakan sebagai alat untuk memprediksi kinerja perusahaan di masa yang akan datang. Dalam perumusan model regresi, variabel D_IC sebagai indikator ada atau tidaknya perbedaan pengaruh intellectual capital. Berdasarkan persamaan pada
tabel 11, D_IC memiliki koefisien negatif dan berpengaruh signifikan untuk variabel ROA, EPS dan ROS. Berarti terdapat perbedaan pengaruh intellectual capital terhadap kinerja keuangan dan pasar perusahaan antar jenis industri high intellectual capital dengan low intellectual capital pada variabel tersebut, dengan industri low intellectual capital yang pengaruh intellectual capital-nya lebih besar terhadap kinerja perusahaannya. Sedangkan untuk variabel ROE dan MtBV tidak ditemukan adanya perbedaaan kontribusi intellectual capital sehingga hipotesa ditolak. Apabila VAIC diuraikan berdasar 3 komponen yang mempengaruhinya, akan tampak pada tabel berikut: ROE=
1,94***
+
0,88***
+
VACA ROA=
2,37***
+
0,409***
3,978***
+
0,45***
+
3,595***
+
0,167***
+
1,446***
+
0,336***
+
0,475***
+
0,474***
+
VACA
0,125*** VAHU
0,047 D
0,922***
0,851***
+
0,707***
-
0,137D
0,068*** STVA
-
+ 0,013***
+
1,206***D
+ 0,012**
+
0,117D
+ 0,008
+
0,027D
+ 0,02*** D_VACA
0,002
0,006**
-
0,01***
+
0,005**
0,0005 D_STVA
-
0,001 D_STVA
+
D_VAHU -
0,001 D_STVA
D_VAHU
D_VACA +
-
D_VAHU
D_VACA -
0,004*** D_VAHU
D_VACA
STVA +
+ 0,035*** D_VACA
STVA
VAHU -
+
STVA
VAHU
VACA MtBV=
0,518***
0,97*** STVA
VAHU
VACA ROS=
+
VAHU
VACA EPS=
0,16***
0,0003 D_STVA
-
D_VAHU
$
Keterangan: * signifikan pada p < 0.10; ** signifikan pada p < 0.05; *** signifikan pada p < 0.01 Berdasar hipotesa, VACA, VAHU dan STVA berpengaruh positif terhadap kinerja perusahaan, dan terdapat perbedaan kontribusi tiap-tiap komponen VAIC terhadap kinerja perusahaan, yaitu VACA, VAHU dan STVA pada jenis industri high intellectual capital dengan low intellectual capital yang
0,0039 D_STVA
ditandai dengan koefisien positif. Dari model regresi diatas, seluruh komponen intellectual capital memiliki koefisien positif terhadap kinerja keuangan perusahaan. Value added yang diciptakan perusahaan mampu meningkatkan kinerja keuangan perusahaan. Untuk nilai pasar, hanya VACA dan STVA yang memiliki koefisien positif, faktor human capital memiliki koefisien negatif terhadap nilai pasar. Hal ini tidak selaras dengan penemuan Pramelasari (2010) bahwa semakin tinggi biaya yang dikeluarkan untuk karyawan, maka semakin tinggi value added yang diciptakan sehingga dapat mendorong kinerja pasar perusahaan. Mengenai kontribusi intellectual capital tiap jenis industri, pada tabel 12 terdapat perbedaan untuk value added yang diciptakan dari aset fisik perusahaan. Industri high intellectual capital memiliki kontribusi VACA yang lebih tinggi dibandingkan industri low intellectual capital. Untuk VAHU, kontribusi yang lebih tinggi dimiliki perusahaan low intellectual capital pada ROE, ROS dan MtBV. Sedangkan kontribusi VAHU pada ROA dan EPS pada perusahaan high intellectual capital lebih tinggi dibandingkan perusahaan low intellectual capital. Dan untuk kontribusi STVA pada ROA dan ROS perusahaan high intellectual capital lebih tinggi dibandingkan perusahaan low intellectual capital, namun kontribusi STVA untuk ROE, EPS dan MtBV perusahaan low intellectual capital yang lebih tinggi. Secara keseluruhan hipotesa ditolak.
Pembahasan Hasil penelitian ini bertentangan dengan penelitian Tan et al (2007) karena pada penelitian kali ini, dimana industri high intellectual capital yang memiliki nilai intellectual yang lebih tinggi dibandingkan industri low intellectual capital memiliki kinerja yang lebih buruk. Hal ini dapat dikaitkan dengan lebih rendahnya konstribusi intellectual capital dalam kelangsungan industri high intellectual capital di Indonesia (Pramelasari, 2010). Intellectual capital yang telah dimiliki tidak dapat dimanfaatkan lebih efisien atau lebih baik dibandingkan pada industri low intellectual capital. Teknologi modern yang telah diterapkan pada
perusahaan
high
intellectual
capital
belum
dimaksimalkan
pemanfaatannnya. Tenaga kerja di Indonesia masih belum siap untuk mengikuti pengembangan ekonomi kreatif, dimana hak kekayaan intelektual dan penggunaan berbagai media menjadi poin penting dalam bersaing. Hal ini dipicu kurangnya pendidikan mengenai penggunaan perangkat-perangkat modern sehingga masih banyak tenaga kerja yang sulit untuk keluar dari comfort zone mereka. Indonesia masih
memerlukan
ahli-ahli
dalam
bidang
teknologi
(http://teknologi.news.viva.co.id/news/read/413022-ri-kekurangan-tenagaprofesional-bidang-teknologi, diakses 20/8/2013). Penalaran lain yang dapat menjelaskan hasil penelitian ini adalah
perbedaan kondisi perindustrian di
Indonesia dibandingkan dengan negara berkembang lain, yaitu kurangnya kesadaran atas hak kekayaan intelektual. Kekayaan intelektual yang meliputi hak cipta, merek, hak paten dan desain industri masih sering ditiru atau dibajak dengan mudahnya. Kekayaan intelektual ini kurang dihargai di Indonesia
sehingga menghambat kreatifitas dan inovasi yang juga merupakan faktor intellectual capital. Lalu data laporan keuangan perusahaan-perusahaan di Indonesia yang tidak berdistribusi normal. Ada beberapa laporan keuangan perusahaan yang terlalu ekstrem sehingga dapat menyebabkan perbedaan hasil penelitian.
PENUTUP Kesimpulan Berdasarkan pengujian dan pembahasan hasil penelitian yang sebagaimana telah disajikan sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa dengan menggunakan metode VAIC yang dikembangkan oleh Pulic (2000), intellectual capital berpengaruh signifikan positif terhadap kinerja perusahaan. Temuan ini bertentangan dengan penelitian Sholikah (2010), pada penelitian ini pengaruh intellectual capital terhadap kinerja perusahaan pada industri High Intellectual Capital lebih rendah dibandingkan industri Low Intellectual Capital, dengan menggunakan klasifikasi yang dilakukan oleh Woodcock et al (2009).
Implikasi Teori Intellectual capital merupakan sumber daya yang penting bagi perusahaan dalam menciptakan value added perusahaan, yang nantinya dapat membawa keuntungan kompetitif perusahaan (Chen et al, 2005). Perusahaan di Indonesia sudah dengan baik mengolah intellectual capital untuk meningkatkan kinerja perusahaannya, baik itu perusahaan high intellectual capital maupun low intellectual capital. Namun ada beberapa hal yang dapat menghambat perkembangan intellectual capital di Indonesia, diantaranya tenaga kerja di Indonesia belum mampu memanfaatkan kemajuan teknologi yang dimiliki karena kurangnya pengetahuan di bidang teknologi, dan masih kurangnya kesadaran atas hak kekayaan intelektual (HAKI) di Indonesia.
Implikasi Terapan Dengan pembahasan dan kesimpulan diatasa, maka implikasi terapannya: 1. Berdasar hasil penelitian dan pembahasan, skill tenaga kerja Indonesia terutama di bidang teknologi masih kurang sehingga perusahaan perlu memberi pelatihan untuk meningkatkan daya saing perusahaan. Selain itu, penghargaan pada kekayaan intelektual masih rendah dan menghambat perkembangan industri di Indonesia. 2. Investor dapat mempertimbangkan aset fisik perusahaan, tenaga kerja dan sistem struktural sebuah perusahaan sebelum melakukan investasi karena ketiga faktor tersebut merupakan indikasi baik atau tidaknya kinerja sebuah perusahaan, baik itu kinerja keuangan atau kinerja pasar.
Keterbatasan Penelitian Pada penelitian ini terdapat beberapa keterbatasan, yaitu: 1. Penulis menggunakan klasifikasi yang dikembangkan oleh Woodcock et al (2009) pada industri di Australia, sehingga apabila kondisi perkembangan industri di Indonesia berbeda, klasifikasi tersebut tidak dapat diterapkan. Klasifikasi ini tidak berdasarkan nilai intellectual capital yang sebenarnya dari industri di Indonesia. 2. Pencatatan dalam laporan keuangan di Indonesia yang berbeda-beda, terutama untuk biaya karyawan tiap perusahaan sehingga dapat mempengaruhi hasil penelitian.
Saran Berikut ini adalah saran yang didasarkan dari keterbatasan yang telah diebutkan diatas: 1. Untuk penelitian yang akan datang sebaiknya diukur nilai intellectual capital yang sebenarnya dari industri di Indonesia sehingga dapat dikelompokkan dengan lebih tepat. 2. Perlu adanya ketetapan atau kejelasan pada metode perhitungan VAIC mengenai biaya apa saja yang dapat dimasukkan ke biaya karyawan (human capital) supaya konsisten untuk semua data dari laporan keuangan perusahaan yang di input.
DAFTAR PUSTAKA
Astuti, Partiwi Dwi. 2005. “Hubungan Intellectual Capital dan Business Performance.” Jurnal MAKSI. Vol 5, 34-58. Bontis, Nick; Keow, William Chua Chong; Richardson, Stanley. 2000. “Intellectual Capital and Business Performance in Malaysian Industries”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, No. 1, pp 85-100. Chen, Ming-Chin; Cheng, Shu-Ju; Hwang, Yuhchang. 2005. “An empirical investigation of the relationship between intellectual capital and firm's market value and financial performance.” Journal of Intellectual Capital, Vol. 6, Issue 2. Ismail, Md Khairu Amin. 2009. “Intellectual Capital Efficiency and Firm’s Performance: Study on Malaysian Financial Sectors”. International Journal of Economics and Finance, Vol. 1, No. 2. Iswati, Sri dan Muslich Anshori (2007), “The Influence of Intellectual Capital to Financial Performance at Insurance Companies in Jakarta Stock Exchane (JSE)”, Proceeding of the 13th Asia Pacific Management Conference, Melbourne, Australia, page 1393-1399. Kuryanto, Benny. 2008. “Pengaruh Modal Intelektual Terhadap Kinerja Perusahaan.” Skripsi Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Diponegoro (Tidak Dipublikasikan). Nogueira, C.G; Aguira, J.F.; Kimura, Herbert; Basso, L.F.C. 2010. “Intellectual Capital and Profitability in the Leather Set Up, Leather Artifacts,
Travelling Products, and Footwear Sector in BRAZIL”, working paper, http://www.ssrn.com. Diakses pada bulan Oktober 2012. Pramelasari, Yossi Meta. 2010. “Pengaruh Intellectual Capital Terhadap Nilai Pasar dan Kinerja Keuangan Perusahaan”. Skripsi Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Diponerogor (Tidak Dipublikasikan). Sawarjuwono, Tjiptohadi dan Agustine Prihatin Kadir. 2003. “Intellectual Capital: Perlakuan, Pengukuran dan Pelaporan (Sebuah Library Research).” Jurnal Akuntansi dan Keuangan. Vol 5, No. 1, h.31-51. Solikhah, B., H. Abdul Rohman. 2010. “Implikasi Intellectual Capital Terhadap Financial Performance, Growth dan Market Value; Studi Empiris dengan Pendekatan Simplistic Specification”. Simposium Nasional Akuntansi XIII. Purwokerto. Sullivan Jr., Patrick H. and Patrick H. Sullivan Sr. 2000. “Valuing Intangible Companies, An Intellectual Capital Approach”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, No. 4, pp.328-340. Syamsuddin, Lukman. 2009. “Manajemen Keuangan Perusahaan: Konsep Aplikasi dalam: Perencanaan, Pengawasan, dan Pengambilan Keputusan”. Rajawali Pers, Jakarta. Tan, H.P., D. Plowman, P. Hancock. 2007. “Intellectual Capital and Financial Returns of Companies”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 8 No 1. Pp. 76-95. Wahdikorin, Ayu. 2010. “Pengaruh Modal Intelektual Terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan Perbankan yang Terdafatar di Bursa Efek Indonesia
(BEI) Tahun 2007-2009.” Skripsi Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro (Tidak Dipublikasikan). Woodcock, J., H.R. Whiting. 2009. “Intellectual Capital Disclosure by Australian Companies”. Paper accepted for presentation at the AFAANZ Conference, Adelaide, Australia. Juli 2009. !" #
$ "
#
%diakses 29/7/2013& %diakses 17/5/2013&
http://teknologi.news.viva.co.id/news/read/413022-ri-kekurangan-tenagaprofesional-bidang-teknologi (diakses 20/8/2013)
;
*
'
* Descriptive Statistics N
Minimum -
VAIC
1675
179,510393478 602
Maximum 205,4303173286
Mean
Std. Deviation
2,379061570193 10,7518382563
46
61
33576
ROE
1675
-6992,60
4373,88
7,0203
213,23332
ROA
1675
-11247,67
1547,77
-1,7634
278,77349
EPS
1675
-9167
24081
245,81
1311,632
ROS
1675
10700,3533568 90459
PBV Valid N (listwise)
1675 1675
-93,49
1152,351097178 683 135,49
12,30770303345 752 2,3567
369,768884873 274940 8,00944
;
*
67 )
$
<$ Group Statistics
D ln_VAIC
N
Mean
Std. Deviation
Std. Error Mean
HIGh_IC
786 ,98683126056852
,743232000189169
,026510207504186
LOW_IC
855 ,96912724929388
,969201134136125
,033145979414668
;
*
67 )
$
<$
*
!"#
;
*
5 67 )
$
<$
7
;
*
/ 67 $
!"#
3 9 3
"
1" 7
"
1 "
"
!
!
!
!
(
. 7
5 :
9
5
67
1
""
!
:<$ 1" 7 4 1
4
0 0 "" 0
. /
0
"
; ;
1 1
81
1
0 0
9
9
97
0 0 3 0
2 " ' 1 ( #
$
%
&
0 0
' ( ) &)
*
+ #
,
"-
" ! ! ! !
3
"
"
!
!
!
!
(
. 7
5 :
9
5
67
1
""
!
:<$
; ;
1" 7 4 1
4
0 0 "" 0
. /
0
"
81
! ! ! !
1 9 9
97
2 " ' 1 ( #
"
1 1
$
%
&
'()&)
0 0 0 0 3 0 0 0
*
+ #
,
"-
3
"
9
"
!
!
!
!
( 7 5 :
9
5
67
1
. !
""
:< $
; ;
1" 7 4 1
4
0 0 "" 0
. /
0
"
9
1 1
81
1 9
9
97
2 " ' 1 ( #
$
%
&
' () &)
0 0 0 0 3 0 0 0
*
+ #
,
"-
,
"-
" ! ! ! !
3
"
"
!
!
!
!
( 7 5 :
9
5
67
1
. !
""
:< $
; ;
1" 7 4 1
4
0 0 "" 0
. /
0
"
81
! ! ! !
1 9
9
97
2 " ' 1 ( #
"
1 1
$
%
&
' () &)
0 0 0 0 3 0 0 0
*
+ #
3
"
91
"
!
!
!
!
( 7 5 :
9
5
67
1
. !
""
:< $
; ;
1" 7 4 1
"
4
0 0 "" 0
. /
0
91
" ! ! ! !
81
1 1
1 9
9
97
2 " ' 1 ( #
$
%
&
' () &)
0 0 0 0 3 0 0 0
*
+ #
,
"-
;
*
- 67 $
3
*
"
!
!
!
!"#
!
( (
" 7
5 :
9
5
67
1
"
"
""
!
:< $
; ;
1" 7 4 1
4
0 0 "" 0
. /
0
"
" " "
81
1 1
1 9
9
97
2 " ' 1 ( #
! ! ! !
.
$
%
&
' () &)
0 0 0 0 3 0 0 0
*
+ #
,
"-
3
"
!
!
!
!
( (
" 7
5 :
9
5
67
1
"
"
""
!
:< $
; ;
1" 7 4 1
4
0 0 "" 0
. /
0
"
" " "
81
1 1
1 9 9
97
2 " ' 1 ( #
! ! ! !
.
$
%
&
'( )& )
0 0 0 0 3 0 0 0
*
+ #
,
"-
3 ( (
"
"
"
"
!
!
!
!
. 7
5 :
9
5
67
1
""
!
:< $
; ;
1" 7 4 1
4
0 0 "" 0
. /
0
"
81
! ! ! !
1 9 9
97
2 " ' 1 ( #
" " "
1 1
$
%
&
'( )& )
0 0 0 0 3 0 0 0
*
+ #
,
"-
3
"
91
"
"
"
( (
! 7
5 :
9
5
67
1
""
:<$
"
4
0 0 "" 0
. /
0
91
; ;
" " "
! ! ! !
81
1 1
1 9 9
97
2 " ' 1 ( #
$
%
!
!
.
!
1" 7 4 1
!
&
'()&)
0 0 0 0 3 0 0 0
*
+ #
,
"-
3 ( (
"
9
"
"
"
!
!
!
!
. 7
5 :
9
5
67
1
""
!
: <$
; ;
1" 7 4 1
4
0 0 "" 0
. /
0
"
9
" " "
! ! ! !
81
1 1
1 9 9
97
2 " ' 1 ( #
$
%
&
'()&)
0 0 0 0 3 0 0 0
*
+ #
,
"-
;
*
.
)
"
Jenis Industri
Jumlah Perusahaan
Jenis Industri
Jumlah Perusahaan
Automotive and allied products
15
Adhesive
4
Banking
30
Agriculture, forestry and fishing
11
Cables
4
Animal feed and husbanry
6
Construction
8
Apparel and other Textille products
10
Credit agencies other than bank
11
Cement
3
Electronics and office equipment
5
Chemical and allied products
9
Holding and other invesment companies
7
Consumer goods
3
Insurance
11
Fabricated and metal products
2
Pharmaceuticals
8
Food and beverages
17
Real estate and property
41
Hotel and travel services
12
Securities
14
Lumber and wood products
3
Telecommunication
5
Mining and mining services
25
Metal and allied
11
products
Total
159
Paper and allied products
5
Photographic equipment
3
Plastics and glass products
10
Stone, clay, glass, and concrete products
6
Textille mill products
7
Tobacco manufacturers
3
Transportation
4
Wholesale and retail
22
Total
176
