PENGUNGKAPAN MODAL INTELEKTUAL PROPORSI KOMISARIS ...

PENGUNGKAPAN MODAL INTELEKTUAL, PROPORSI KOMISARIS INDEPENDEN DAN KINERJA BANK DI INDONESIA

Daissy Erdianthy

Dr. Chaerul D. Djakman, S.E., Ak., MBA Universitas Indonesia

Kampus UI Depok 16424, Phone: +62-21-727 2425, 727 2646, Fax: +62-21-727 0024 E-mail: [email protected]

Abstract The new economic era has changed the business which was originally based on workforce into a business based on knowledge (Petty and Guthrie, 2000) and caused to a hidden value in the form of intellectual capital. This study aimed to determine the effect of Intellectual Capital Disclosure and the independent commissioner as the tendency of corporate governance mechanisms either individually or jointly against Bank Performance and to determine whether the independent commissioner as the tendency of corporate governance mechanisms will strengthen the effect of intellectual capital disclosure against Bank performance. This study will explore more about the influence of sub-sub-components of intellectual capital disclosures on bank performance. Intellectual capital disclosure is measured by level of disclosure of intellectual capital in firms annual reports using the word count method. This method counts the number of words that describes the items of intellectual capital disclosure in annual reports of previous observations. The results showed that in general 1) the disclosure of intellectual capital significantly have negatively associated with bank performance 2) the proportion of independent commissioner significantly have positively associated with bank performance 3) intellectual capital disclosure and the proportion of independent directors jointly affect the performance of the Bank 4) interaction between the proportion of independent directors to the effect of intellectual capital disclosure on performance produced mixed results.

Keywords: intellectual capital disclosure, value added, VAICTM, word

count, firm performance.

1. Introduction

Information and communication technology mewarnai era ekonomi baru yang

ditandai dengan globalisasi, inovasi teknologi dan persaingan, serta merubah bisnis

yang semula berdasarkan tenaga kerja menjadi bisnis berdasarkan pengetahuan (Petty

dan Guthrie, 2000). Perubahan ini menyebabkan adanya hidden value yang

diindikasikan sebagai intangible asset berupa modal intelektual (intellectual capital

(IC)). Tetapi menurut Lev dan Zarowin (1999) laporan keuangan gagal menggambarkan

luas cakupan intangible asset.

Sebagian besar literatur mengenai modal intelektual mengungkapkan bahwa modal

intelektual dianggap sebagai sumber penciptaan nilai jangka panjang perusahaan

(Edvinsson dan Malone (1997)). Modal intelektual dibagi menjadi tiga elemen utama

(Sveiby, 1997; Stewart, 1999; Meritum, 2002 dalam Oliveira et al., 2008), yaitu: human

capital, structural capital atau organizational capital, dan relational capital. Jensen dan

Meckling (1976) dalam Agency theory menunjukkan adanya konflik kepentingan antara

manajer dengan pemegang saham yang dapat dijembatani oleh pengungkapan sebagai

mekanisme untuk mengontrol kinerja manajer. Pelaporan modal intelektual sebagai

intangible assets dari perusahaan sangat penting dalam menjembatani information gap

yang mungkin timbul antara manajer dan pemilik perusahaan (White et al., 2007).

Penelitian-penelitian sebelumnya mengenai modal intelektual dan pengungkapannya

berkisar antara faktor-faktor apa yang menjadi pemicu pengungkapan sukarela modal

intelektual, pengaruh modal intelektual terhadap kinerja perusahaan, dan pengaruh

kinerja modal intelektual terhadap kinerja keuangan perusahaan. Sedangkan penelitian

mengenai pengaruh corporate governance terhadap kinerja perusahaan baik sebagai

variabel moderasi maupun pengaruh langsung telah banyak dilakukan oleh para peneliti

sebelumnya.

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Pengungkapan Modal

Intelektual dan Proporsi Komisaris Independen sebagai kecenderungan salah satu

praktik Corporate Governance baik secara masing-masing maupun secara bersama-

sama terhadap Kinerja Bank dan menguji pengaruh Proporsi Komisaris Independen

sebagai faktor moderator di dalam pengaruh Pengungkapan Modal Intelektual terhadap

Kinerja Perbankan di Indonesia. Penelitian ini juga akan mengeksplorasi lebih lanjut

mengenai pengaruh sub-subkomponen pengungkapan modal intelektual sebagai

variabel penjelas di dalam tujuan penelitian di atas.

Sektor perbankan dipilih karena adanya pendapat dari Firer dan William (2003)

bahwa sektor perbankan memiliki modal intelektual yang paling intensif dan dari sisi

sumber daya manusia, karyawan perbankan lebih homogen (Kubo dan Saka, 2002).

Bank yang menjadi sampel penelitian terdiri dari bank Pemerintah dan bank Swasta

sehingga dapat menggambarkan kondisi good governance secara umum pada perbankan

Indonesia. Pemilihan sektor perbankan ini juga sekaligus merupakan keterbatasan

penelitian karena hanya menggunakan satu sektor industri.

Metode word count digunakan untuk mengukur pengungkapan modal intelektual di

dalam laporan tahunan bank. Penggunaan metode word count masih jarang dilakukan

dalam penelitian pengungkapan modal intelektual di Indonesia. Diharapkan metode

dapat memberi kontribusi penelitian pengungkapan modal intelektual. Data yang

dipergunakan diambil dari laporan tahunan bank tahun 2008 sampai dengan tahun 2010

dari website perusahaan dan bank data reuters dari perpustakaan UI dengan fokus pada

Bank Go Public di Indonesia yang memiliki informasi lengkap yang dibutuhkan dalam

penelitian ini. Sampel akhir terdiri dari 48 sampel tahun buku Bank.

Hasil penelitian ini diharapkan dapat mendorong Perusahaan untuk

mempertimbangkan pengungkapan modal intelektual sebagai informasi yang diperlukan

bagi stakeholder. Bagi peneliti lain diharapkan dapat mengembangkan model dari

penelitian ini dan menggunakan sampel dari berbagai industry. Bagi pembuat

aturan/standard diharapkan untuk mengatur pencatatan intangible value ini sebagai

bentuk trasparansi pada pengguna laporan keuangan.

Penelitian ini akan terbagi menjadi lima bagian. Bagian pertama yaitu introduction,

akan membahas mengenai latar belakang, tujuan penelitian, dan ruang lingkupnya.

Sedangkan bagian kedua adalah landasan teori dan pengembangan hipotesis yang akan

membahas teori yang berkaitan dengan pengungkapan modal intelektual, proporsi

komisaris independen dan kinerja. Pada bagian tiga akan dibahas mengenai metodologi

penelitian yang berkaitan dengan pemilihan sampel, model empiris yang digunakan,

operasionalisasi variabel, dan pengujian modelnya. Sedangkan pada bagian empat akan

membahas mengenai hasil penelitian ini. Akhirnya, di bagian lima akan dibahas

mengenai kesimpulan, keterbatasan, dan implikasi bagi riset di masa mendatang.

2. Theoretical Framework and Hypothesis Development

Hubungan keagenan menurut Jensen & Mecling (1976) merupakan kontrak antara

shareholder (principal) dengan manajer (agent) untuk melakukan jasa sesuai

kepentingan principal. Timbul konflik ketika masing-masing pihak berusaha

memaksimalkan kepentingan masing-masing melalui hidden action maupun hidden

information. Pengungkapan dianggap oleh teori ini sebagai mekanisme yang dapat

mengurangi biaya yang dihasilkan dan konflik serta mengontrol kinerja manajer,

sehingga manajer didorong untuk mengungkap voluntary information seperti

intellectual capital disclosure. Independent directors (komisaris independen untuk

Indonesia) sebagai salah satu mekanisme corporate governance dapat menambah

effectivitas dari board of directors dalam melakukan mekanisme kontrol (Jensen and

Meckling, 1976).

Signaling theory menyatakan bahwa perusahaan dengan kinerja yang tinggi

menggunakan informasi keuangan untuk mengirim sinyal kepada pasar (Spence, 1973).

Biaya atas sinyal bad news adalah lebih tinggi daripada good news, oleh karena itu

manajer lebih termotivasi untuk mengungkapkan intellectual capital sebagai private

information secara sukarela. Ekspektasi manajer bahwa menyediakan sinyal yang bagus

mengenai kinerja perusahaan kepada pasar akan mengurangi asimetri informasi

(Oliveira et al., 2008).

Dalam pandangan stakeholder theory, perusahaan memiliki stakeholders, bukan

sekedar shareholder (Riahi-Belkaoui, 2003), meliputi pemegang saham, karyawan,

pelanggan, pemasok, kreditor, pemerintah, dan masyarakat. Kelompok stakeholder

inilah yang menjadi pertimbangan utama bagi perusahaan dalam pengungkapan suatu

informasi di dalam laporan keuangan dimana laba akuntansi hanyalah merupakan

ukuran return bagi pemegang saham (shareholder), sementara value added adalah

ukuran yang lebih akurat yang diciptakan oleh stakeholders dan kemudian

didistribusikan kepada stakeholders yang sama (Meek dan Gray, 1988 dalam Riahi-

Belkaoui, 2003).

Manajer memiliki dorongan untuk membuat voluntary disclosure ketika manfaat

yang dihasilkan melebihi biaya yang terjadi (Cost and Benefit Theory). Pengungkapan

wajib maupun sukarela termasuk intellectual capital disclosure mengurangi asimetri

informasi dan membantu memperbaiki beberapa mis-evaluation perusahaan, membantu

mengurangi capital cost, meningkatkan permintaan investor, dan mengurangi bid-ask

spread (Oliveira et al., 2008).

Resource based theory menyatakan bahwa sumber daya perusahaan yang terdiri

dari tangible dan intangible assets, yang digunakan secara efektif dan efisien untuk

mencapai tujuan perusahaan adalah sumber utama dibalik kemampuan bersaing dan

kinerja perusahaan (Belkaoui, 2003; Firer and William, 2003). Sehingga terdapat

kekurangan dari pengukuran kinerja tradisional yang tidak mencerminkan sepenuhnya

sumberdaya intangible yang dimiliki perusahaan dalam laporan keuangannya.

Kinerja perusahaan go public diukur dari laporan keuangan perusahaan dan nilai

pasar sahamnya. Market player biasanya mempertimbangkan faktor-faktor seperti

perkiraan kondisi ekonomi dan prediksi mengenai kemampuan perusahaan untuk

menciptakan nilai (Goh, 2005). Tetapi seringkali nilai buku maupun nilai pasar tidak

mencerminkan nilai yang sesungguhnya dari perusahaan secara tepat. Penelitian Chen et

al. (2005) mengindikasikan bahwa hampir 50% nilai pasar perusahaan tidak tercermin

di dalam laporan keuangan perusahaan. Selisih ini mungkin disebabkan karena

intangible asset berupa modal intelektual seperti kompetensi karyawan, hubungan

dengan pelanggan, sistem dan prosedur kerja, sistem komputer dan administrasi tidak

dicatat dalam model pelaporan akuntansi dan manajemen tradisional (Stewart, 1997).

Akibat tidak memasukan faktor-faktor modal intelektual dalam laporan keuangan maka

laporan keuangan secara umum gagal mencerminkan nilai sebenarnya dari perusahaan

sehinga keputusan yang diambil investor dan stakeholder lain berdasarkan informasi ini

bisa jadi kurang tepat.

2.1. Pengungkapan Modal Intelektual

Sampai saat ini belum ada definisi modal intelektual yang diterima secara umum

atau universal. Namun demikian sebagian besar definisi mengungkapkan hal yang mirip

yaitu modal intelektual dianggap sebagai sumber penciptaan nilai jangka panjang

perusahaan (Edvinsson dan Malone (1997)). Demikian juga dengan klasifikasi modal

intelektual, tidak ada klasifikasi modal ntelektual yang universal. Sebagian besar

peneliti membagi modal intelektual menjadi tiga elemen utama (Sveiby, 1997; Stewart,

1999; Meritum, 2002 dalam Oliveira et al., 2008), yaitu: human capital, structural

capital, dan relational capital.

Pengungkapan dianggap oleh teori agensi sebagai mekanisme yang dapat



intellectual capital disclosure. Sesuai signaling theory, ekspektasi manajer bahwa

menyediakan sinyal yang bagus mengenai kinerja perusahaan kepada pasar akan

mengurangi asimetri informasi (Oliveira et al., 2008) sehingga manajer lebih

termotivasi untuk mengungkapkan intellectual capital sebagai private information

secara sukarela. Dalam pandangan stakeholder theory, perusahaan memiliki

stakeholders, bukan sekedar shareholder (Riahi-Belkaoui, 2003), Manajer memiliki

dorongan untuk membuat voluntary disclosure ketika manfaat yang dihasilkan melebihi

biaya yang terjadi (Cost and Benefit Theory). Pengungkapan wajib maupun sukarela ter-

masuk intellectual capital disclosure mengurangi asimetri informasi dan membantu

memperbaiki beberapa mis-evaluation perusahaan, membantu mengurangi capital cost,

meningkatkan permintaan investor, dan mengurangi bid-ask spread (Oliveira et al.,

2008).

Bontis et al. (2000) menyatakan bahwa secara umum para peneliti

mengidentifikasi tiga konstruk utama dari modal intelektual, yaitu: structural capital

(SC), customer capital (CC) dan human capital (HC). SC meliputi seluruh non-human

storehouses of knowledge dalam organisasi. Termasuk dalam hal ini adalah database,

organisational charts, process manuals, strategies, routines dan segala hal yang

membuat nilai perusahaan lebih besar daripada nilai materialnya. Sedangkan tema

utama dari CC adalah pengetahuan yang melekat dalam marketing channels dan

customer relationship dimana suatu organisasi mengembangkannya melalui proses

berjalannya bisnis. HC merepresentasikan individual knowledge stock suatu organisasi

yang direpresentasikan oleh karyawannya. HC merupakan kombinasi dari genetic

inheritance, education, experience, and attitude tentang kehidupan dan bisnis. (Bontis

et al., 2000 dalam Ulum et al., 2008 ).

Item-item pengungkapan modal intelektual yang digunakan dalam penelitian ini

mengacu pada penelitian Ulum (2008) yaitu sebanyak 25 item, yaitu:

Internal Structure (Structural)

External Structure Employees Competence (Human Capital)

Intellectual Property

1. Patents

2. Copyrights

3. Trademarks

Infrastructure Assets

4. Management Philosophy

5. Corporate Culture

6. Information Systems

7. Management Process

8. Networking Systems

9. Research Projects

10. Brands

11. Customer

12. Customer Loyalty

13. Company Names

14. Distribution channels

15. Business collaboration

16. Favourable contracts

17. Financial contracts

18. Licensing Agreements

19. Franchising Agreements

20. Know How

21. Education

22. Vocational Qualification

23. Work-related Knowledge

24. Work-related Compeence

25. Enterpreneurial Spirit

Structural capital atau organizational capital merupakan kemampuan perusahaan

dalam memenuhi proses rutinitas perusahaan dan strukturnya, yang mendukung usaha

karyawan untuk menghasilkan kinerja intelektual yang optimal serta kinerja bisnis

secara keseluruhan yang mencakup dua elemen penting, yaitu intellectual property dan

infrastructure asset. Elemen pertama, intellectual property dilindungi oleh hukum

(paten, hak cipta, dan merk dagang). Sedangkan elemen kedua adalah infrastructure

asset, merupakan elemen intellectual capital yang dapat diciptakan di dalam perusahaan

atau dimiliki dari luar (budaya perusahaan, management process, sistem informasi,

networking system). Di dalam kategori ini, elemen research project ditambahkan

sebagai akun inovasi yang dikembangkan oleh perusahaan. Relational capital

merupakan komponen intellectual capital yang memberikan nilai secara nyata, yaitu

berupa hubungan baik antara perusahaan dengan stakeholder ekternal yang berbeda,

meliputi elemen-elemen seperti pelanggan, jaringan distribusi, kolaborasi bisnis,

perjanjian franchise, dan sebagainya. Human capital merupakan lifeblood dalam

intellectual capital dan sumber inovasi dan pengembangan, meliputi sumber daya

manusia dan mencakup beberapa hal seperti pendidikan, pengetahuan dan kompetensi

yang berhubungan dengan pekerjaan, dan karakteristik lainnya (misal: umur, turnover)

yang dimasukkan dalam elemen “karyawan”.

Penjelasan untuk masing-masing item pengungkapan modal intelektual tersebut

sesuai dengan penelitian Li et al (2008), yaitu:

No. Item IC Disclosure

Item IC Explanation

1 Patents it covers the asseets of a company which is protected by Law 2 Copyrights

3 Trademarks 4 Management

Philosophy the way leaders in th firm thin about the firm and its employees (Brooking, 1996: 62), i.e. The way a firm's managed

5 Corporate Culture

the set of key values, beliefs, attitudes and understanding shared by people and groups in an organization, which controls the way members of the organization interact with each other and with other stakeholders.

6 Information Systems

These encompass enterprise-wide systems designed to manage all major functions of the firm and general purpose database product targeted towards specific users (Dewett and Jones, 2001, p.313-314

7 Management Processes

it normally refers to a company's managements (sales tools, company co-operation forms, corporate specialization, operational or administrative processes).

8 Networking Systems

the system available in a firm that allows interaction of people via a broad array of communication media and devices.

9 Research Projects

it refers to future-oriented, longer term activities in bussiness practice, which can achieve higher levels of knowledge and improvement in bussiness .

10 Brands information about, eg. Brand names, brand images, brand awareness, brand loyalty (eg. World of mouth advocacy), brand-building strategies and activities and brand related sales

11 Customers general customer information, eg. Type of customer, customer names, reputation of customers, customer base, knowledge of markets/customers, and customer purchasing histories.

12 Customer Loyalty

is used to describe the behavior of repeat customers, as well as those that offer good ratings, reviews, or testimonials.

13 Company Names

The evaluation of a firm by its stakeholders in terms of their affect, esteem, and knowledge (Deephouse 2000, p.1093

14 Distribution Channels

defined as appropriate mechanisms of getting products and services into the market (Brooking, 1996). It refers to various third party distribution channels, eg. Distribution, agents, dealers

15 Business Collaboration

collaboration established with other business partners (Brooking 1996, p.31

16 Favourable Contracts

the contract obtained because of the unique market position hold by the firm (Brooking 1996, pp.33-34)

17 Financial Contracts

defined as the favorable relationships the firm has with investors, banks and other financiers, financial ratings, financial facilities available, and listings

18 Licensing Agreements

defined as written agreement entered into by the contractual owner of a property or activity giving permission to another to use that property or engage in an activity in relation to that property.

19 Franchising Agreements

defined as legally binding agreement which outlines the franchisor's terms and conditions for the franchisee.

20 Know How disclosure can be description of knowledge, know how, expertise or skills of directors and other employees.

21 Education education of directors asa well as other employees. Employees profesional recognition is classified under employee work relaed competences

22 Vocational Qualification

it refers to education, managed and monitored by trade and professional organizations (Brooking, 1996), received by an employee for particular vacation that proves the skill, knowledge and understanding he/she has to do

23 Work-related Knowledege

what is acquired during the job in term of tacit, explicit and implicit knowledge.

24 Work-related Competence

The knowledge and skills that can be usefull to accomplish jobs.

25 Enterpreneurial Spirit

it refers to e.g. Employee engagement , empowerment , creativity , innovativeness, knowledge sharing, and employee proactive/reactive ability

2.2. Komisaris Independen

Dewan komisaris merupakan salah satu mekanisme di dalam Corporate

Governance (CG). CG merupakan sekumpulan mekanisme yang mempengaruhui

keputusan yang akan diambil oleh manajer ketika ada pemisahan antara kepemilikan

dan pengendalian, beberapa dari pengendalian ini terletak pada fungsi dari dewan

direksi, pemegang saham institusional, dan pengendalian dari mekanisme pasar

(Wardhani, 2007). Beberapa penelitian terdahulu telah membuktikan bahwa dengan

meningkatkan praktek governance dalam perusahaan maka meningkatkan kinerja

perusahaan (Black et al. (2003). Gompers et al. (2003) dan Drobetz (2003). Klapper

dan Love (2003) menegaskan bahwa ada tingkat korelasi yang tinggi antara indikator

mekanisme corporate governance dengan kinerja dan market valuation. Hasil-hasil

penelitian tersebut secara empiris menjelaskan bahwa corporate governance yang

diukur secara berbeda-beda sama-sama berpengaruh positif terhadap kinerja

perusahaan.

Dewan memegang peranan yang sangat signifikan bahkan peran yang utama

dalam penentuan strategi perusahaan tersebut. Allen dan Gale (2000) menegaskan

bahwa dewan merupakan indikator mekanisme governance yang penting, karena dewan

dapat memastikan bahwa manajer mengikuti kepentingan dewan. Struktur governance

di Indonesia memisahkan antara dewan komisaris dengan dewan direksi. Dalam hasil

penelitian yang dilakukan di Amerika, yang dimaksud dengan dewan (board) adalah

dewan komisaris. Mizruchi (1983) menjelaskan bahwa dewan merupakan pusat dari

pengendalian dalam perusahaan, dan dewan ini merupakan penanggung jawab utama

dalam tingkat kesehatan dan keberhasilan perusahaan secara jangka panjang (Louden,

1982).

Menurut agency theory, independent directors dapat menambah effectivitas dari

board of directors (Jensen and Meckling, 1976) dalam melakukan mekanisme kontrol.

Dewan direksi dalam suatu perusahaan akan menentukan kebijakan yang akan diambil

atau strategi perusahaan tersebut secara jangka pendek maupun jangka panjang.

Sedangkan peran dewan komisaris dalam suatu perusahaan lebih ditekankan pada fungsi

monitoring dari implementasi kebijakan direksi. Peran komisaris ini diharapkan akan

meminimalisir permasalahan agensi yang timbul antara dewan direksi dengan

pemegang saham. Oleh karena itu dewan komisaris seharusnya dapat mengawasi

kinerja dewan direksi sehingga kinerja yang dihasilkan sesuai dengan kepentingan

pemegang saham. Efektivitas dewan komisaris dalam menyeimbangkan kekuatan CEO

tersebut sangat dipengaruhi oleh tingkat indepedensi dari dewan komisaris tersebut

(Lorsch, 1989; Mizruchi, 1983; Zahra & Pearce, 1989).

2.3. Kinerja Perusahaan

Kinerja perusahaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Price to Book

Value (PBV). PBV menunjukkan kemampuan perusahaan dalam menciptakan nilai

perusahaan terhadap besarnya modal yang diinvestasikan. PBV yang tinggi

mengindikasikan kemampuan perusahaan yang tingi pula dalam menciptakan nilai bagi

pemegang saham. Ini berarti PBV dapat juga merupakan sinyal positif bagi return

saham (Sidharta, 1998) dan apabila PBV rendah maka hal ini mengindikasikan

kemampuan perusahaan yang rendah pula dalam menciptakan nilai bagi pemegang

saham (sinyal negatif).

PBV juga menggambarkan penilaian pasar keuangan terhadap managemen dan

organisasi dari perusahaan yang sedang berjalan. PBV dirumuskan sebagai berikut

(Harahap, 2002):

PBV = Harga pasar/lembar saham

Nilai buku/lembar saham

Dari rumus di atas tercermin seberapa besar pasar menghargai nilai buku saham suatu

perusahaan. Makin tinggi rationya, berarti pasar percaya akan prospek perusahaan

tersebut. PBV mencerminkan kinerja perusahaan dari sudut pandang stake holder

perusahaan.

2.4. Hypothesis Development

2.4.1. Pengungkapan Modal Intelektual dan Kinerja Perusahaan

Pengungkapan faktor-faktor modal intelektual terbukti memberikan manfaat yaitu

untuk mengurangi cost of equity, meningkatkan kinerja saham yang tidak berhubungan

dengan laba sekarang dan laba yang diharapkan, serta menghasilkan korelasi harga

saham yang tinggi dengan laba masa depan ketika dibandingkan dengan perusahaan

yang tingkat pengungkapannya lebih rendah (Bozzolan et. al. (2003)).

Penelitian tentang praktik pengungkapan modal intelektual dan pengaruhnya

terhadap kinerja perusahaan menarik dilakukan karena survey global yang dilakukan

oleh Price Waterhouse-Coopers (Eccles et al., 2001 dalam Bozzolan et al., 2003) dan

Taylor and Associates pada tahun 1998 (Williams, 2001). Hasil survey tersebut

menunjukkan bahwa ternyata informasi mengenai ”intellectual capital” perusahaan

merupakan 5 dari 10 jenis informasi yang dibutuhkan user. Namun, pada kenyataannya

tipe informasi yang dipertimbangkan oleh investor tersebut tidak diungkapkan sehingga

menyebabkan terjadinya “information gap” (Bozzolan et al., 2003). Oleh karena itu

perlu diteliti bagaimanakah praktik pengungkapan intellectual capital di Indonesia.

Hubungan modal intelektual dengan dengan kinerja perusahaan telah dibuktikan

secara empiris oleh beberapa peneliti dalam berbagai pendekatan di beberapa negara.

Dari beberapa penelitian terdahulu tentang pengaruh modal intelektual terhadap kinerja

perusahaan, terdapat beberapa perbedaan hasil. Misalnya hasil penelitian yang

dilakukan Firrer dan Williams (2003) yang menyatakan bahwa dari ketiga komponen

modal intelektual tidak satupun yang berpengaruh terhadap Return On Asset, tetapi

beberapa komponen modal intelektual tersebut berpengaruh (ada positif dan ada negatif)

terhadap Market Book. Hasil penelitian yang dilakukan oleh Ulum, Ghozali, dan Chariri

(2008) menyatakan bahwa salah satu komponen IC berpengaruh positif terhadap ROA.

Berdasarkan hasil beberapa penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa secara umum

intellectial capital berpengaruh terhadap kinerja keuangan perusahaan, dan tidak semua

komponen IC berpengaruh terhadap kinerja perusahaan.

Hipotesa 1a: pengungkapan modal intelektual periode (t-1) akan berpengaruh positif

signifikan terhadap kinerja bank periode t

Hipotesa 1b: pengungkapan Structural Capital, Customer Capital, Human Capital

periode t-1 akan berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja bank

periode t

2.4.2. Proporsi Komisaris Independen dan Kinerja Perusahaan

Penelitian mengenai dampak dari independensi dewan terhadap kinerja

perusahaan masih beragam. Ada penelitian yang menyatakan bahwa tingginya proporsi

dewan luar berhubungan positif dengan kinerja perusahaan (Yermack, 1996; Daily &

Dalton, 1993; Strearns & Mizruchi, 1993). Penelitian lain menyatakan bahwa tingginya

proporsi dewan luar bukan merupakan faktor dari kinerja perusahaan (Kesner &

Johnson, 1990). Ada pula penelitian yang menyatakan bahwa tingginya proporsi dewan

luar berhubungan negatif dengan kinerja (Baysinger, Kosnik & Turk, 1991; Goodstein

& Boeker, 1991).

Menurut agency theory, independent directors dapat menambah effectivitas dari

board of directors (Jensen and Meckling, 1976) dalam melakukan mekanisme kontrol.

Dewan komisaris mengawasi kinerja dewan direksi sehingga kinerja yang dihasilkan

sesuai dengan kepentingan pemegang saham, maka hipotesis penelitian berikutnya

adalah:

Hipotesa 2: proporsi komisaris independen periode t akan berpengaruh positif


2.4.3 Pengaruh Proporsi Komisaris Independen terhadap Pengaruh antara

Pengungkapan Modal Kapital Terhadap Kinerja Perusahaan

Hubungan keagenan menurut Jensen & Mecling (1976) merupakan kontrak antara

shareholder (principal) dengan manajer (agent) untuk melakukan jasa sesuai

kepentingan principal. Timbul konflik ketika masing-masing pihak berusaha

memaksimalkan kepentingan masing-masing melalui hidden action maupun hidden

information. Pengungkapan dianggap oleh teori ini sebagai mekanisme yang dapat



intellectual capital disclosure.

Komisaris independen merupakan mekanisme kontrol, tidak saja untuk

meyakinkan perilaku perusahaan terhadap keinginan dari shareholder, tetapi juga untuk

kepentingan stakeholder lain dengan menyediakan lebih banyak informasi terkait

aktivitas dan kinerja perusahaan (Haniffa and Cooke, 2005)

Eng and Mak (2003) menyatakan bahwa komisaris independen dapat

mempengaruhi perusahaan untuk lebih men-disclose lebih banyak informasi bagi

outside investors. Penelitian Haniffa and Cooke (2005) dan Hossain (2008) menemukan

hubungan substitusi antara information disclosure dan komisaris independen. Nasir and

Abdullah (2004); Lim, Matolcsy, and Chow (2007) menemukan adanya hubungan

positif significant antara independent directors dan information disclosure. Cerbioni

and Parbonetti (2007) menemukan bahwa independent directors memiliki positive

impact pada internal capital disclosure. Sedangkan Li et al., (2008) juga menemukan

bahwa terdapat hubungan positif significant antara independent directors dan

intellectual capital disclosure.

Hipotesa 3a: pengungkapan modal intelektual periode t-1 dan proporsi komisaris

independen periode t secara bersama-sama akan berpengaruh positif


Hipotesis 3b: pengungkapan Structural Capital, Customer Capital, Human Capital

periode t-1 dan proporsi komisaris independen periode t secara bersama-

sama akan berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja bank periode t

Hipotesa 4a: proporsi komisaris independen periode t akan memperkuat pengaruh

pengungkapan modal intelektual periode t-1 terhadap kinerja bank periode

t

Hipotesa 4b: proporsi komisaris independen pada periode t-1 akan memperkuat

pengaruh pengungkapan Structural Capital, Customer Capital, Human

Capital pada periode t-1 terhadap kinerja bank periode t

2.5. Rerangka Model Penelitian

Berdasarkan kepada rerangka teoritis, penelitian terdahulu serta pengembangan

hipotesis yang disampaikan maka disusun rerangka model penelitian dalam Gambar 2.1.

Gambar 2.1. Rerangka Model Penelitian

Proporsi Komisaris Independen

Kinerja Bank

Pengungkapan Modal Intelektual

- Structural Capital - Customer Capital - Human Capital

Variabel Kontrol: - Size - Age

- Leverage

3. Research Method

3.1 Data dan Pemilihan Sampel Penelitian

Populasi penelitian ini adalah bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)

tahun 2010. Data yang digunakan adalah laporan tahunan tahun 2008 dan 2009 dan

laporan keuangan tahunan perusahaan yang telah diaudit dan dipublikasikan di BEI

tahun 2009 dan tahun 2010. Data diperoleh dengan mengakses database reuters milik

perpustakaan Universitas Indonesia, situs milik Indonesian Stock Exchange, situs milik

Bank Indonesia dan website bank sampel.

Bank yang dijadikan sampel penelitian sebanyak 24 bank atau 48 sampel tahun

bank dengan kriteria sebagai berikut: 1) bank telah terdaftar penuh di BEI sebelum

tahun 2009; 2) bank mempublikasikan annual report secara lengkap untuk tahun 2008

sampai dengan 2010; 3) bank tidak melaporkan rugi dan memiliki tanggal tutup buku 31

Desember; 4) bank melaporkan informasi bersifat moneter dalam satuan mata uang

Rupiah; 5) terdapat data-data yang diperlukan untuk penelitian.

Prosedur Pemilihan Sampel

Prosedur Pemilihan Jumlah Perusahaan Bank terdaftar di BEI periode 2010 31 Baru terdaftar di BEI setelah tahun 2009 5 Melaporkan rugi 1 Data tidak lengkap 1 Jumlah bank sebagai sampel penelitian 24

3.2. Variabel Penelitian dan Operasionalisasi Variabel

3.2.1. Variabel Penelitian

Variabel bebas dalam penelitian ini adalah pengungkapan modal intelektual dan

proporsi komisaris independen. Proporsi komisaris independen dalam penelitian ini juga

sekaligus sebagai variable moderasi. Sedangkan variabel terikat dalam penelitian ini

adalah kinerja bank dengan menggunakan proksi PBV (Chen et al., 2005; Shiu, 2006;

Tan et al., 2007; Kamath, 2008). Selain itu penelitian ini juga menggunakan variabel

kontrol yaitu Size, Age dan Leverage.

3.2.2 Operasionalisasi Variabel

Variabel bebas pengungkapan modal intelektual (ICD) diukur dengan

menggunakan metode word count, yaitu menghitung jumlah kata yang menjelaskan

item-item pengungkapan modal intelektual di dalam annual report tahun pengamatan

sebelumnya. Kemudian dengan alat bantu yang ada pada program Microsoft Word yaitu

word count, dihitung jumlah kata yang menjelaskan pengungkapan masing-masing item

tersebut pada laporan tahunan perusahaan. Setelah semua sampel bank dihitung masing-

masing item pengungkapannya kemudian dijumlah berdasarkan kelompok Structural

Capital, Customer Capital dan Human Capital serta total keseluruhan jumlah kata

pengungkapan merupakan ukuran dari pengungkapan modal intelektual (ICD)

perusahaan. Untuk kepentingan penelitian, jumlah kata tersebut kemudian di

naturalisasikan dengan Log. Sedangkan proporsi komisaris independen diukur dengan

cara membagi jumlah komisaris independen dengan jumlah total anggota dewan

komisaris seperti penelitian yang dilakukan Li et al (2008).

Variabel terikat kinerja bank diukur dengan menggunakan Price to Book Value

(PBV). PBV mencerminkan kinerja perusahaan dari sudut pandang stakeholder

perusahaan. PBV dihitung dengan cara membagi harga perlembar saham pada akhir

tahun dengan nilai buku per lembar saham perusahaan. Dalam penelitian ini, nilai PBV

didapat dari harga penutupan saham bank sampel periode observasi (data didapat dari

situs duniainvestasi) dibagi dengan nilai buku per lembar saham (data didapat dari bank

data reuters).

Untuk variabel kontrol, Size diukur dari logaritma nilai total aset, Age diukur dari

lamanya suatu perusahaan berada di bursa saham, sedangkan Leverage diukur dengan

cara membagi total utang dengan total ekuitas.

3.3. Model Persamaan Penelitian

Penelitian ini menggunakan beberapa model persamaan regresi linier berganda

untuk menguji hipotesis yang telah diuraikan pada subbab sebelumnya. Model

persamaan tersebut mengacu kepada beberapa penelitian terdahulu yang menguji

pengaruh modal intelektual terhadap kinerja perusahaan (Bontis et al., 2000; Firrer dan

Williams, 2003; Chen et al., 2005; Astuti dan Sabeni, 2005; Tan et al., 2007).

Sedangkan pengaruh proporsi komisaris independen terhadap hubungan modal

intelektual dengan kinerja perusahaan diperlakukan sebagai variabel moderating dan

dimasukkan dalam persamaan sehingga persamaan menjadi sebagai berikut:

Untuk mengetahui pengaruh pengungkapan modal intelektual secara parsial

terhadap kinerja Bank digunakan model persamaan berikut:

PBVit = γ + β1ICDi(t-1) + β2Sizeit + β3AGEit + β4LEVit + εit ………................…….

(persamaan 1)

Untuk mengetahui pengaruh proporsi komisaris independen secara parsial

terhadap kinerja Bank digunakan model persamaan berikut:

PBVit = γ + β1INDEP i(t) + β2Sizeit + β3AGEit + β4LEVit + εit ……............……….

(persamaan 2)

Untuk mengetahui pengaruh pengungkapan modal kapital dan proporsi komisaris

independen secara bersama terhadap kinerja Bank digunakan model persamaan berikut:

PBVit = γ + β1ICDi(t-1) + β2INDEP i(t) + β3Sizeit + β4AGEit + β5LEVit + εit .............

(persamaan 3)

Sedangkan untuk mengetahui pengaruh proporsi komisaris independen terhadap

pengaruh modal intelektual dengan kinerja perusahaan digunakan model persamaan

berikut:

PBVit = γ + β1ICDi(t-1) + β2INDEP i(t) + β3ICD i(t-1)*INDEP i(t) + β4Sizeit + β5AGEit +

β6LEVit + εit

..............................................................................................................

(persamaan 4)

Keterangan:

PBVit : Price to Book Value perusahaan i pada periode t ICDi(t-1) : Log total pengungkapan modal intelektual pada periode t-1 INDEP i(t) : proporsi komisaris independen dibagi dengan jumlah komisaris

keseluruhan pada periode t

ICD i(t-1)*INDEP i(t) : moderasi dari proporsi komisaris independen pada periode t dengan pengungkapan modal intelektual pada periode t-1

SIZEit : Size perusahaan i pada tahun ke t diukur dengan Log total aset AGEit : Age of listing perusahaan pada bursa saham LEVit : Leverage perusahaan i pada tahun ke t diukur dengan proporsi

total debt dibagi dengan total equity β : koefisien εit : error term perusahaan i pada tahun ke t

Pengujian Tambahan

Untuk mengetahui lebih jauh tentang variabel penjelas mana yang berpengaruh

terhadap kinerja bank, maka dilakukan pengujian tambahan dengan menggunakan

persamaan: PBVit = γ + β1SCi(t-1) + β2CCi(t-1) + β3HCi(t-1) + β4Sizeit + β5AGEit + β6LEVit + ε it.... (persamaan 5)

PBVit = γ + β1SCi(t-1) + β2CCi(t-1) + β3HCi(t-1) + β4INDEP i(t) + β5Sizeit + β6AGEit + β7LEVit + ε it

(persamaan 6)

PBVit = γ + β1SCi(t-1) + β2CCi(t-1) + β3HCi(t-1) + β4INDEP i(t) + β5SCi(t-1)*INDEPi(t) + β6CCi(t-

1)*INDEPi(t) + β7CCi(t-1)*INDEPi(t) + β8Sizeit + β9AGEit + β10LEVit + ε it … (persamaan 7)

Keterangan:

SCi(t-1) : Log total pengungkapan structural capital pada periode t-1 CCi(t-1) : Log total pengungkapan customer capital pada periode t-1 HCi(t-1) : Log total pengungkapan human capital pada periode t-1 SC i(t-1)*INDEP i(t) : moderasi dari proporsi komisaris independen dengan

pengungkapan structural capital pada periode t-1 CC i(t-1)*INDEP i(t) : moderasi dari proporsi komisaris independen dengan

pengungkapan customer capital pada periode t-1 HC i(t-1)*INDEP i(t) : moderasi dari proporsi komisaris independen dengan

pengungkapan human capital pada periode t-1

Metode Analisis Data

Analisis data dalam penelitian ini menggunakan statistik deskriptif dan pengujian

hipotesis. Pengujian Statistik dilakukan dengan menggunakan program eviews6 dengan

data panel, dimana model regresi menggunakan data 24 sampel Bank selama dua tahun.

Metode pengolahan data adalah pooled least square dengan menguji terlebih dahulu

asumsi-asumsi Ordinary Least Square (OLS) yang diperlukan seperti uji normalitas,

multikolinearitas dan heteroskedastisitas. Setelah tidak ada masalah dengan metode

regresi, maka hasil regresi ini akan diuji siginifikansi pengaruh masing-masing varibale,

dan akan ditentukan apakah hipotesis penelitian ditolak atau tidak. Hasil yang disajikan

dalam penelitian ini adalah hasil regresi yang sudah memenuhi asumsi-asumsi tersebut.

Analisis sensitivitas

Analisis sensitifitas dilakukan untuk menguji robustness dari hasil penelitian. Analisis

sensitivitas dilakukan terhadap model pengujian utama dan pengujian tambahan. Dalam

analisis sensitivitas ini pengungkapan modal intelektual (ICD) diukur dengan metode

content analysis, yaitu menghitung jumlah item-item pengungkapan modal intelektual

di dalam annual report tahun pengamatan sebelumnya, baik berdasarkan kelompok

Structural Capital, Customer Capital dan Human Capital serta total item pengungkapan

modal intelektual (ICD) perusahaan.

4. Result

4.1. Analisa Deskriptif

Analisa Deskriptif untuk pengungkapan structural capital

Mean Median

Standard Deviation

Mini mum Maximum Count

1. Patents - - - - - -

2. Copyrights - - - - - - 3. Trademarks 497.01 423.50 313.54 38.00 1,858.00 44.00 4. Management Philosophy 178.62 88.00 205.85 33.00 892.00 45.00 5. Corporate Culture 2,244.74 832.00 4,635.74 71.00 22,896.00 37.00 6. Information Systems 747.91 589.00 510.96 73.00 2,064.00 35.00 7. Management Processes 16,242.55 9,949.50 12,806.71 449.00 49,401.00 48.00 8. Networking Systems 1,387.29 659.00 2,286.07 17.00 6,544.00 7.00 9. Research Projects - - - - - -

Dari analisa deskriptif mengenai pengungkapan structural capital di dalam laporan

tahunan diatas, terdapat tiga item yang tidak ada pengungkapannya, yaitu patents,

copyrights dan research projects. Hal ini disebabkan karena item-item pengungkapan

diatas dipakai untuk segala jenis industri, sehingga untuk perbankan ketiga item tersebut

kurang sesuai.

Rendahnya pengungkapan untuk suatu item, misalnya item networking systems

bukan berarti tidak terdapat networking systems dalam Bank tersebut, hanya saja tidak

diungkapkan dalam laporan tahunan. Sementara tingginya pengungkapan beberapa item

(hampir semua bank mengungkapkan dalam laporan tahunannya) tidak serta merta

menggambarkan tingkat pengungkapan sukarela dalam laporan tahunan. Hal ini

disebabkan adanya aturan dari Bapepam Nomor : Kep-38/PM/1996 tanggal 17 Januari

1996 mengenai bentuk dan isi laporan tahunan, sehingga sifat pengungkapan tersebut

lebih bersifat mandatory atau memenuhi ketentuan.

Hasil analisa descriptive untuk pengungkapan customer capital:

Mean Median Standard Devia tion

Mini mum

Maxi mum Count

10. Brands 1,103.53 651.00 1,351.95 120.00 5,736.00 38.00 11. Customers 1,438.67 701.00 1,602.44 197.00 4,413.00 9.00 12. Customer Loyalty 656.86 496.00 383.59 262.00 1,325.00 7.00 13. Company Names 275.47 153.50 242.47 4.00 950.00 36.00 14. Distribution Channels 4,105.70 1,636.50 5,856.28 40.00 26,110.00 46.00 15. Business Collaaboration 379.65 203.00 500.37 11.00 2,385.00 31.00 16. Favourable Contracts 133.00 133.00 - 133.00 133.00 1.00 17. Financial Contracts 1,105.58 651.00 1,318.30 15.00 5,893.00 26.00 18. Licensing Agreements 226.00 226.00 - 226.00 226.00 1.00 19. Franchising Agreements - - - - - -

Terdapat item pengungkapan yang rendah yaitu favourable contracts, licensing

agreement dan franchising agreements disini juga akibat dari jenis industry yang

dipakai dalam sampel memang sedikit yang menggunakan item-item pengungkapan

tersebut. Sementara item-item pengungkapan seperti customers dan customer loyalty

seharusnya diungkapkan oleh lebih banyak Bank karena sifat industrinya yang

mengutamakan pelayanan dan kepercayaan dari customer/nasabahnya, tetapi disini

justru hanya sedikit Bank yang mengungkapkan, yaitu 9 Bank yang mengungkapkan

item customer dan 7 Bank yang mengungkapkan customer loyalty. Menurut Ulum

(2010) perusahaan akan cenderung mengurangi jumlah pengungkapan modal intelektual

dalam laporan tahunan untuk memelihara keunggulan kompetitif yang telah dimiliki.

Sehingga jika bank mengungkapkan informasi keberhasilan modal intelektualnya bisa

saja hal itu akan menjadi pemicu bagi kompetitor untuk merebut customers atau meniru

program-program customer loyalty Bank tersebut.

Hasil analisa descriptive untuk pengungkapan human capital:

Mean Median Standard Deviation Mini mum

Maxi mum Count

20. Know How 1820.56 1675.50 1611.96 17.00 6709.00 48.00 21. Education 1157.50 746.00 1260.60 114.00 6175.00 32.00 22. Vocational

Qualification 379.33 348.00 196.81 141.00 770.00 12.00 23. Work-related

Knowledege 566.80 552.00 301.72 153.00 1155.00 15.00 24. Work-related

Competence 539.67 154.00 778.76 29.00 1436.00 3.00 25. Enterpreneurial

Spirit 2289.06 1728.00 1367.64 704.00 7115.00 48.00

Dilihat dari sumber daya manusia, kompetensi dan kualifikasi karyawan

perbankan lebih homogen (Kubo dan Saka, 2002) sehingga seharusnya jumlah

pengungkapan oleh Bank untuk item-item Human Capital tidak terlalu berbeda. Tetapi

hasil dari analisa descriptif diatas menunjukkan hanya beberapa Bank yang

mengungkapkan mengenai vocational qualification, work related knowledge dan work

related competence. Hal ini juga menunjukkan perusahaan cenderung mengurangi

jumlah pengungkapan dalam laporan tahunan karena pengungkapan keberhasilan modal

intelektual bisa saja hal itu akan menjadi pemicu bagi kompetitor untuk mengganti

karyawannya – bahkan ‘merebut’ karyawan perusahaan dengan imbalan kerja yang

lebih tinggi (Ulum, 2009).

Hasil analisa descriptive secara keseluruhan untuk pengungkapan modal

intektual:

Mean Median Standard Deviation Minimum Maximum Count

SC Disclosure 2008 17,739.54 11,373.50 12,918.99 5,790.00 49,258.00 24.00 SC Disclosure 2009 20,947.65 15,508.00 15,081.58 6,516.00 55,272.00 24.00 CC Disclosure 2008 5,275.33 3,197.00 6,802.67 648.00 31,885.00 24.00 CC Disclosure 2009 7,188.50 3,723.50 8,137.25 717.00 28,501.00 24.00 HC Disclosure 2008 5,282.50 4,480.50 2,809.11 2,545.00 14,148.00 24.00 HC Disclosure 2009 5,091.46 4,354.50 2,951.74 1,649.00 13,211.00 24.00 Total IC Disclosure 2008 28,297.38 19,470.50 20,714.92 9,920.00 95,291.00 24.00 Total IC Disclosure 2009 33,227.60 27,358.00 23,461.58 9,475.00 96,984.00 24.00

Secara keseluruhan dapat diambil kesimpulan bahwa terjadi peningkatan

pengungkapan modal intelektual pada laporan tahunan 2009 dibandingkan tahun 2008

dengan kelompok pengungkapan terbesar berada pada pengungkapan structural capital

dan kelompok pengungkapan terendah pada pengungkapan human capital.

4.2. Hasil Pengujian Utama

Hasil regresi persamaan (1):

Dependent Variable: PBV Variable Expected Sign Coeff. Prob. ICDi(t-1) + -0.958 0.055 Significance at the 10% (one tail) SIZEi + 1.010 0.000 Significance at the 1% (one tail) AGEi + -0.041 0.004 LEVi - -0.100 0.002

C 0.178 0.467 R2 0.383

Hasil dari pengujian persamaan 1 menunjukkan bahwa intellectual capital

disclosure secara signifikan berpengaruh negatif terhadap kinerja bank, sehingga

Hipotesa 1a ditolak.


Dependent Variable: PBV

Variable Sign Coeff. Prob. INDEPt + 3.540 0.001

Significance at the 1% (one tail) SIZEi + 0.822 0.000 AGEi + -0.034 0.013 LEVi - -0.123 0.000

C -4.581 0.000 R2 0.512

Sesuai prediksi proporsi komisaris independen berhubungan positif signifikan

terhadap kinerja bank, sehingga H2 diterima.



Variable Expected Sign Coeff. Prob. ICDi(t-1) + -0.654 0.112 INDEPt + 3.400 0.002

Significance at the 1% (one tail) SIZEi + 1.002 0.000 AGEi + -0.036 0.011 LEVi - -0.126 0.000

C -2.901 0.078 R2 0.525

Pengujian pengungkapan modal intelektual dan proporsi komisaris independen

secara bersama-sama terhadap kinerja bank menunjukkan pengungkapan modal

intelektual berpengaruh negatif signifikan terhadap kinerja Bank sedangkan proporsi

komisaris independen berhubungan positif signifikan terhadap kinerja Bank, sehingga

H3a ditolak.



Variable Expected Sign Coeff. Prob. ICDi(t-1) + -0.535 0.172 INDEPt + 3.093 0.032 Significance at the 5% (one tail) D(ICDi(t-1)* INDEPi(t)) + 0.148 0.282 SIZEi + 0.962 0.000 Significance at the 1% (one tail) AGEi + -0.037 0.007 LEVi - -0.121 0.000 C -2.958 0.065 R2 0.541

Hasil pengujian persamaan 4 menunjukan bahwa hanya proporsi komisaris

independen yang berhubungan positif signifikan terhadap kinerja Bank, sehingga H4a

ditolak.

4.3. Hasil Pengujian Tambahan



Variable Expected Sign Coeff. Prob. SCi(t-1) + -1.860 0.007 Significance at the 1% (one tail) CCi(t-1) + -0.784 0.014 Significance at the 5% (one tail) HCi(t-1) + 2.164 0.003 Significance at the 1% (one tail) SIZEi + 1.199 0.000 AGEi + -0.026 0.081 Significance at the 10% (one

tail) LEVi - -0.105 0.002 Significance at the 1% (one tail) C -2.900 0.089 R2 0.467

Hasil pengujian tambahan dengan menggunakan variabel penjelas dari

pengungkapan modal intelektual yaitu pengungkapan structural capital, pengungkapan

consummer capital dan pengungkapan human capital terhadap kinerja bank

menunjukkan bahwa pengungkapan structural capital, pengungkapan consummer

capital dan pengungkapan human capital secara bersama-sama berpengaruh signifikan

terhadap kinerja bank, tetapi hanya pengungkapan human capital berpengaruh positif

terhadap kinerja bank, sedangkan pengungkapan structural capital, dan pengungkapan

consummer capital berpengaruh negatif terhadap kinerja bank sehingga H1b ditolak.



Variable Expected Sign Coeff. Prob. SCi(t-1) + -1.294 0.032 Significance at the 5% (one tail) CCi(t-1) + -0.276 0.209 HCi(t-1) + 1.053 0.088 Significance at the 10% (one tail) INDEPt + 2.929 0.020 Significance at the 5% (one tail) SIZEi + 1.111 0.000 Significance at the 1% (one tail) AGEi + -0.031 0.040 Significance at the 5% (one tail) LEVi - -0.129 0.000 Significance at the 1% (one tail) C -3.784 0.034 R2 0.548

Hasil pengujian tambahan dengan menggunakan variabel penjelas dari

pengungkapan modal intelektual yaitu pengungkapan structural capital, pengungkapan

consummer capital dan pengungkapan human capital bersama-sama dengan proporsi

komisaris independen terhadap kinerja bank menunjukkan bahwa hanya pengungkapan

customer capital yang tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja bank.

Pengungkapan structural capital berpengaruh negatif terhadap kinerja bank sedangkan

pengungkapan human capital berpengaruh positif terhadap kinerja bank konsisten

dengan hasil pengujian pengungkapan structural capital, pengungkapan consummer

capital, pengungkapan human capital dan proporsi komisaris independen secara parsial

terhadap kinerja bank sehingga H3b ditolak.



Variable Expected Sign Coeff. Prob. SCi(t-1) + -0.721 0.236 CCi(t-1) + 0.161 0.365 HCi(t-1) + 0.122 0.455 INDEPt + 3.042 0.0567 Significance at the 10% (one tail) D(SCi(t-1)* INDEPt) + -0.914 0.183 D(CCi(t-1)* INDEPt) + -0.365 0.269 D(HCi(t-1)* INDEPt) + 1.430 0.085 Significance at the 10% (one tail) SIZEi + 1.122 0.000 Significance at the 1% (one tail) AGEi + -0.046 0.024 Significance at the 5% (one tail) LEVi - -0.128 0.000 Significance at the 1% (one tail) C -4.3106 0.020 R2 0.586

Hasil pengujian persamaan 7 menunjukkan bahwa hanya proporsi dewan

komisaris dan interaksi antara pengungkapan human capital dengan proporsi dewan

komisaris yang berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja Bank, sehingga H4b

ditolak.

4) Pengujian Sensitivitas

Secara umum, pengujian sensitivitas memperkuat hasil pengujian utama dan tambahan.

- Secara parsial intellectual capital disclosure secara signifikan berpengaruh negatif

terhadap kinerja bank sehingga H1a ditolak.

- pengungkapan modal intelektual dan proporsi komisaris independen secara bersama-

sama terhadap kinerja bank menunjukkan pengaruh yang signifikan, pengungkapan

modal intelektual berpengaruh negatif terhadap kinerja sedangkan proporsi komisaris

independen yang berhubungan positif terhadap kinerja Bank, hasil ini konsisten

dengan pengujian utama sehingga H3a ditolak.

- pengungkapan modal intelektual dan proporsi komisaris independen secara bersama-

sama berpengaruh secara positif signifikan terhadap kinerja bank, serta proporsi

komisaris independen secara signifikan memperlemah pengaruh pengungkapan modal

intelektual terhadap kinerja bank, sehingga h4a ditolak.

- pengungkapan structural capital, pengungkapan consummer capital dan

pengungkapan human capital terhadap kinerja bank menunjukkan bahwa

pengungkapan structural capital, pengungkapan consummer capital dan

pengungkapan human capital secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap

kinerja bank. pengungkapan structural capital, dan pengungkapan consummer capital

berpengaruh negatif terhadap kinerja bank sedangkan pengungkapan human capital

berpengaruh positif terhadap kinerja bank. Hasil ini konsisten dengan hasil pengujian

tambahan persamaan (5) sehingga H5b ditolak.

- pengungkapan structural capital, pengungkapan consummer capital, pengungkapan

human capital dan proporsi komisaris independen secara bersama-sama berpengaruh

signifikan terhadap kinerja bank. pengungkapan structural capital, dan pengungkapan

consummer capital berpengaruh negatif terhadap kinerja bank sedangkan

pengungkapan human capital dan proporsi komisaris independen berpengaruh positif

terhadap kinerja bank, sehingga H6b ditolak.

- pengungkapan structural capital dan proporsi dewan komisaris berpengaruh positif

terhadap kinerja bank, sedangkan interaksi antara structural capital dengan proporsi

komisaris independen dan interaksi antara customer capital dengan proporsi komisaris

independen berpengaruh negatif signifikan terhadap kinerja bank

- Sesuai prediksi, Size berhubungan positif signifikan terhadap kinerja, Leverage

menunjukkan hubungan negatif signifikan, sedangkan hasil yang mengejutkan dan

bertolak belakang dengan prediksi adalah Age berhubungan negatif signifikan. Hal ini

menunjukkan bahwa bank yang telah lama listing justru memiliki kinerja yang lebih

rendah.

- Dilihat dari besar R2–nya, persamaan regresi dengan metode content analysis terbukti

lebih baik daripada metode word count, meskipun secara umum kedua persamaan

regresi tersebut memiliki R2 yang cukup tinggi dibandingkan penelitian akuntansi

biasanya sehingga dapat disimpulkan model penelitian ini cukup baik untuk

menjelaskan tujuan penelitian.

5. Conclusion, Limitation and Implication

5.1. Conclusion

Berdasarkan hasil penelitian di atas, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

a. Terdapat item-item pengungkapan (disclosure) modal intelektual yang tidak didapati

dalam dalam laporan tahunan Bank yang disebabkan karena item-item pengungkapan

yang dipakai dalam penelitian ini mengacu pada penelitian sebelumnya yang

menggunakan sampel berbagai jenis industri.

b. Tingginya pengungkapan modal intelektual pada beberapa item disebabkan adanya

aturan dari Bapepam Nomor: Kep-38/PM/1996 tanggal 17 Januari 1996 mengenai

bentuk dan isi laporan tahunan, sehingga sifat pengungkapan tersebut lebih bersifat

mandatory atau memenuhi ketentuan.

c. Rendahnya pengungkapan modal intelektual pada beberapa item pengungkapan

menurut Ulum (2009) dikarenakan perusahaan cenderung mengurangi jumlah

pengungkapan modal intelektual dalam laporan tahunan untuk memelihara

keunggulan kompetitif yang telah dimiliki.

d. Secara keseluruhan terjadi peningkatan pengungkapan modal intelektual pada

laporan tahunan 2009 dibandingkan tahun 2008.

e. Pengaruh negatif dari pengungkapan modal intelektual terhadap kinerja bank di

Indonesia menunjukkan kesesuaian dengan signaling teori dimana perusahaan

dengan kinerja yang rendah akan berusaha memperluas pengungkapan untuk

memberikan signal yang positif dikarenakan signal negatif membawa biaya yang

lebih besar daripada signal positif. Sementara itu pengaruh positif proporsi komisaris

independen terhadap kinerja bank di Indonesia menunjukkan bahwa proporsi

komisaris independen yang tinggi mencerminkan fungsi dari corporate governance

yang tinggi yaitu adanya kontrol yang tinggi terhadap manajemen sehingga memiliki

pengaruh positif terhadap kinerja Bank di Indonesia.

f. Pengujian pengaruh proporsi komisaris independen sebagai variabel moderasi

terhadap pengaruh pengungkapan modal intelektual terhadap kinerja bank

menunjukkan hasil yang tidak signifikan. Sedangkan hasil pengujian analisis

sensitifitas menunjukkan bahwa proporsi komisaris independen secara signifikan

memperlemah pengaruh negatif pengungkapan modal intelektual terhadap kinerja

bank, hal ini menunjukkan adanya kontrol dari komisaris independen di dalam

luasnya pengungkapan modal intelektual di dalam laporan tahunan dari bank yang

berkinerja kurang baik agar informasi disajikan secara proporsional.

g. Hasil pengujian tambahan menunjukkan bahwa pengungkapan structural capital,

pengungkapan consummer capital dan pengungkapan human capital secara bersama-

sama berpengaruh signifikan terhadap kinerja bank. Pengungkapan structural

capital, dan pengungkapan consummer capital berpengaruh negatif terhadap kinerja

bank sedangkan pengungkapan human capital berpengaruh positif terhadap kinerja

bank. Hasil pengujian analisis sensitifitas juga menunjukkan hal yang sama sehingga

memperkuat hasil pengujian tambahan tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa bank

dengan kinerja tinggi akan cenderung mengurangi jumlah pengungkapan structural

capital dan pengungkapan consummer capital dalam laporan tahunan untuk

memelihara keunggulan kompetitif yang telah dimiliki. Sedangkan pengungkapan

human capital justru menunjukkan kompetensi dan efisiensi kinerja manajer dan

sumberdaya yang dapat meningkatkan kepercayaan shareholder sehingga harga

pasar saham meningkat.

h. Hasil pengujian pengungkapan structural capital, pengungkapan consummer capital

dan pengungkapan human capital bersama-sama dengan proporsi komisaris

independen terhadap kinerja bank menunjukkan bahwa hanya pengungkapan

customer capital yang tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja bank,

pengungkapan structural capital berpengaruh negatif terhadap kinerja bank

sedangkan pengungkapan human capital berpengaruh positif terhadap kinerja bank.

Hasil pengujian analisis sensitifitas menunjukkan hal yang berbeda dimana seluruh

variabel bebas yang diujikan berpengaruh signifikan terhadap kinerja bank.

Pengungkapan structural capital, pengungkapan consummer capital, pengungkapan

human capital dan proporsi komisaris independen secara bersama-sama berpengaruh

signifikan terhadap kinerja bank. pengungkapan structural capital, dan

pengungkapan consummer capital berpengaruh negatif terhadap kinerja bank

sedangkan pengungkapan human capital dan proporsi komisaris independen

berpengaruh positif terhadap kinerja bank. Hasil pengujian ini memperkuat hasil

pengujian persamaan 2 yang menunjukkan bahwa secara bersama-sama

pengungkapan modal intelektual dan proporsi komisaris independen berpengaruh

terhadap kinerja Bank.

i. Hasil pengujian persamaan 7 yang menguji pengaruh interaksi proporsi komisaris

independen dengan structural capital disclosure, custommer capital disclosure dan

human capital disclosure terhadap kinerja Bank menunjukkan bahwa hanya proporsi

dewan komisaris dan interaksi antara pengungkapan human capital dengan proporsi

dewan komisaris yang berpengaruh positif signifikan terhadap kinerja Bank. Hasil

pengujian analisis sensitifitas menunjukkan hal yang berbeda dimana pengungkapan

structural capital dan proporsi dewan komisaris berpengaruh positif terhadap kinerja

bank, sedangkan interaksi antara structural capital dengan proporsi komisaris

independen dan interaksi antara customer capital dengan proporsi komisaris

independen berpengaruh negatif signifikan terhadap kinerja bank. Jika kita

bandingkan dengan pengujian persamaan 4 maka dapat disimpulkan bahwa

pengujian adanya interaksi antara pengungkapan modal intelektual terhadap

pengaruh proporsi komisaris independen terhadap kinerja menghasilkan hasil yang

beragam dilihat dari signifikansi dan arah koefisiennya.

j. Dari keseluruhan pengujian termasuk pengujian analisis sensitifitas, Size dan

Leverage menunjukkan pengaruh signifikan sesuai prediksi terhadap kinerja Bank,

sedangkan Age berhubungan negatif signifikan terhadap kinerja Bank. Hal ini

menunjukkan bahwa bank yang telah lama listing justru memiliki kinerja yang lebih

rendah.

k. Dilihat dari besar R2–nya, persamaan regresi dengan metode content analysis

terbukti lebih baik daripada metode word count, meskipun secara umum kedua

persamaan regresi tersebut memiliki R2 yang cukup tinggi dibandingkan penelitian

akuntansi biasanya sehingga dapat disimpulkan model penelitian ini cukup baik

untuk menjelaskan tujuan penelitian.

5.2. Limitation and Implication

Penelitian ini memiliki beberapa kelemahan yang mungkin dapat disempurnakan

dalam penelitian selanjutnya, yaitu:

a. Item-item pengungkapan yang dipakai dalam penelitian ini tidak ditujukan khusus

untuk sektor perbankan saja sementara sampel yang digunakan adalah Bank

sehingga terdapat kemungkinan adanya item-item pengungkapan lain yang

seharusnya dimasukkan dalam penelitian ini. Sebaiknya penelitian mengenai

pengungkapan modal intelektual berikutnya dapat membangun item-item sesuai

sampel penelitian yang digunakan sehingga hasil penelitian dapat dianalisis lebih

akurat dan menghasilkan simpulan yang relevan.

b. Penelitian ini hanya menggunakan satu sektor industri yaitu perbankan di Indonesia

sehingga hasil penelitian ini daya bandingnya dengan industri lain dan Negara

terbatas. Diharapkan peneliti selanjutnya dapat memperluas sampel penelitian baik

dari sisi jumlah industry maupun ruang lingkup penelitian hingga ke manca Negara.

c. Penelitian ini hanya menggunakan satu variabel moderasi sebagai kecenderungan

dari corporate governance yaitu komisaris independen. Mengingat nilai R2 yang

tinggi dari model penelitian ini, diharapkan peneliti lain dapat memperluas model

penelitian ini dengan memasukkan variable-variabel corporate governance lainnya

baik sebagai variabel moderasi maupun intervening.

References

Andriessen, D., M. Frijlink, I.V. Gisbergen, and J. Blom. 1999. “A core competency approach to valuing intangible assets“. Paper presented at the International Symposium Measuring and Reporting Intellectual Capital: Experiences, Issues and Prospects. June. Amsterdam.

Astuti, P.D. dan A. Sabeni. 2005. “Hubungan Intellectual Capital dan Business Performance”. Proceeding SNA VII. Solo. pp. 694-707

Bontis, N. 1998a. “Intellectual capital questionnaire”. Available online at: www.bontis.com. (accessed November 2006).

Brennan, N. 1999. “Reporting and managing intellectual capital: evidence from Ireland”, Paper presented at the International Symposium Measuring and Reporting Intellectual Capital: Experiences, Issues and Prospects. June. Amsterdam.

Chen, M.C., S.J. Cheng, Y. Hwang. 2005. “An empirical investigation of the relationship between intellectual capital and firms’ market value and financial performance”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 6 N0. 2. pp. 159-176

Firer, S., and S.M. Williams. 2003. “Intellectual capital and traditional measures of corporate performance”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 4 No. 3. pp. 348-360.

Goh, P.C., and K.P. Lim. 2004. “Disclosing intellectual capital in company annual reports; Evidence from Malaysia”. Journal of Intellectual Capital Vol. 5 No. 3. pp. 500-510.

Guthrie, J., and L.D. Parker. 1989. “Corporate social reporting: a rebuttal of legitimacy theory”. Accounting and Business Research. Vol. 19 No. 76. pp. 343-52.

Harrison, S., and P.H. Sullivan. 2000. “Profitting form intellectual capital; Learning from leading companies”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1 No. 1. pp. 33-46.

Kamath, G.B. 2007. “The intellectual capital performance of Indian banking sector”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 8 No. 1. pp. 96-123.

Kubo, I., and A. Saka. 2002. “An inquairy into the motivations of knowledge workers in the Japanese financial industry”. Journal of Knowledge Management. Vol. 6 No. 3. pp. 262-271.

Mavridis, D.G. 2004. “The intellectual capital performance of the Japanese banking sector”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 5 No. 3. pp. 92-115.

Miller, M., B.D. Du Pont, V. Fera, R. Jeffrey, B. Mahon, B.M. Payer, and A. Starr. 1999. “Measuring and reporting intellectual capital from a diverse Canadian industry perspective”. Paper presented at the International Symposium Measuring and Reporting Intellectual Capital: Experiences, Issues and Prospects. June. Amsterdam.

Mizruchi, M. S. “Who Control Whom? An Examination of the Relation between Management and boards of Directors in Large American Corporation” Academy of Management Review 8 (1983): 426-435

Petty, P. and J. Guthrie. 2000. “Intellectual capital literature review: measurement, reporting and management”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1 No. 2. pp. 155-75.

Pulic, A. 1998. “Measuring the performance of intellectual potential in knowledge economy”. Paper presented at the 2nd McMaster Word Congress on Measuring and Managing Intellectual Capital by the Austrian Team for Intellectual Potential.

Sawarjuwono, T. 2003. “Intellectual capital: perlakuan, pengukuran, dan pelaporan (sebuah library research)”. Jurnal Akuntansi dan Keuangan. Vol. 5 No. 1. pp. 35-57.

Suhardjanto, et al. 2010: Praktik IC Disclosure perusahaan yang terdaftar di Bursa efek Indonesia

Sullivan Jr., P.H. and P.H. Sullivan Sr. 2000. “Valuing intangible companies, an intellectual capital approach”. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1 No. 4. pp. 328-340.

Syaipudin, Usep. 2008. “Pengaruh Intellectual Capital terhadap Kinerja Perusahaan” 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. Ulum, Ihyaul. 2009. “Intellectual Capital. Konsep dan Kajian Empiris”. Graha Ilmu.

Yogyakarta Wardhani, Ratna, 2007. Mekanisme Corporate Governance Dalam Perusahaan Yang

Mengalami Permasalahan Keuangan. Jurnal Akuntansi dan Keuangan Indonesia. Vol.4, No.1, p.95-114

White, G., A. Lee, G. Tower. 2007. “Drivers of voluntary intellectual capital disclosure in listed biotechnology companies”. Journal of Intellectual Capital. Vol.8 No.3. pp. 517-537.

Yi An, et al., 2011 : the effects of Industry Type, Company Size and Performance on Chinese Companies’ IC Disclosure

Appendix

Lampiran 1

DAFTAR PERUSAHAAN SAMPEL

No Stock Company name

1 BABP Bumi Putera

2 BACA Bank Capital

3 BAEK Bank Ekonomi

4 BBCA BCA

5 BBKP Bukopin

6 BBNI BNI

7 BBNP Nusantara Parahyangan

8 BBRI BRI

9 BCIC Bank Mutiara

10 BDMN Bank Danamon

11 BKSW Bank Kesawan

12 BMRI Bank Mandiri

13 BNGA CIMB Niaga

14 BNLI Bank Permata

15 BSWD Bank Swadesi

16 BTPN Bank Tabungan Pensiun Nasional (BTPN)

17 BVIC Bank Victori

18 INPC Bank Arta Graha Int'l

19 MAYA Bank Mayapada

20 MCOR Bank Windu

21 MEGA Bank Mega

22 NISP Bank NISP

23 PNBN Bank Panin

24 SDRA Bank Saudara

Lampiran 2

HASIL APLIKASI STATISTIK

PBV INDEP ICD ICDINDEP CC CCINDEP HC HCINDEP SC SCINDEP SIZE AGE LEVERAGE

Mean 2.112392 0.582115 4.396833 2.551127 3.553975 2.050321 3.659260 2.130056 4.182750 2.426898 7.389971 10.84722 8.768275

Median 1.807350 0.527800 4.321100 2.441500 3.525350 1.995900 3.648450 2.036050 4.093150 2.333000 7.341050 9.625000 9.193400

Maximum 4.571900 1.000000 4.986700 4.226400 4.503600 3.002400 4.150700 3.834000 4.742500 3.973700 8.653000 28.00000 15.18190

Minimum 0.676700 0.333300 3.976600 1.390200 2.811600 1.206500 3.217200 1.135200 3.762700 1.302900 6.186800 1.833300 0.017800

Std. Dev. 1.058207 0.125096 0.276745 0.518830 0.457219 0.408703 0.217905 0.477701 0.300252 0.496929 0.737959 6.893292 3.678423

Skewness 0.608363 1.587725 0.428187 1.330066 0.278623 0.660011 0.321713 1.647172 0.327775 1.192786 0.122810 0.670822 -0.518077

Kurtosis 2.348298 6.289946 2.164161 5.683693 2.316451 3.211565 2.455638 6.677670 1.759050 5.371941 1.833199 2.623904 3.019504

Jarque-Bera 3.810271 41.81445 2.864009 28.55701 1.555528 3.574437 1.420655 48.75592 3.939404 22.63412 2.843508 3.882914 2.147994

Probability 0.148802 0.000000 0.238830 0.000001 0.459432 0.167425 0.491483 0.000000 0.139498 0.000012 0.241290 0.143495 0.341640

Sum 101.3948 27.94150 211.0480 122.4541 170.5908 98.41540 175.6445 102.2427 200.7720 116.4911 354.7186 520.6664 420.8772 Sum Sq. Dev. 52.63068 0.735506 3.599636 12.65169 9.825302 7.850809 2.231676 10.72533 4.237123 11.60613 25.59545 2233.322 635.9476

Observations 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 Covariance Analysis: Ordinary Date: 09/29/13 Time: 21:33 Sample: 1 48 Included observations: 48 Covariance Correlation PBV INDEP ICD ICDINDEP CC CCINDEP HC HCINDEP SC SCINDEP SIZE AGE LEVERAGE

PBV 1.096472 1.000000

INDEP 0.029789 0.015323 0.229815 1.000000

ICD 0.075219 -

0.008311 0.074992

0.262312 -

0.245178 1.000000

ICDINDEP 0.172573 0.060673 0.007253 0.263577 0.321011 0.954699 0.051590 1.000000

CC 0.039688 -

0.018481 0.089154 -0.027726 0.204694

0.083774 -

0.329994 0.719581 -0.119368 1.000000

CCINDEP 0.122473 0.039641 0.023991 0.183756 0.055736 0.163559 0.289204 0.791830 0.216620 0.885015 0.304614 1.000000

HC 0.060253 -3.34E-

05 0.048579 0.027663 0.060320 0.034188 0.046493

0.266861 -

0.001252 0.822706 0.249889 0.618320 0.392051 1.000000

HCINDEP 0.145658 0.056405 -

0.002601 0.239659 -

0.033320 0.165730 0.026587 0.223444

0.294274 0.963961 -

0.020096 0.987540 -

0.155799 0.866921 0.260846 1.000000

SC 0.080267 -

0.007926 0.077866 0.010426 0.069144 0.014605 0.046947 -0.002363 0.088273

0.258002 -

0.215504 0.957031 0.068350 0.514383 0.121551 0.732823 -0.016823 1.000000

SCINDEP 0.168906 0.057351 0.010506 0.251192 - 0.169327 0.026493 0.226587 0.017686 0.241794

0.034533

0.328037 0.942202 0.078017 0.995012 -

0.155225 0.851464 0.249873 0.974825 0.121057 1.000000

SIZE 0.348733 -

0.016742 0.146952 0.015645 0.187787 0.059405 0.074295 -0.017809 0.152251 0.022659 0.533239

0.456072 -

0.185218 0.734861 0.041731 0.568399 0.201154 0.471848 -0.051593 0.701752 0.063103 1.000000

AGE -

0.198538 -

0.124491 0.432649 -0.310612 0.883763 0.038652 -

0.041365 -0.491108 0.359196 -0.315236 1.843192 46.52753

-

0.027797 -

0.147438 0.231618 -0.088697 0.286371 0.014011 -

0.028124 -0.152313 0.177240 -0.093985 0.370045 1.000000

LEVERAGE -

1.323072 0.121732 -

0.164066 0.427785 0.034365 0.415164 -

0.038837 0.430755 -

0.228753 0.363597 -

0.263704 -

2.564151 13.24891

-

0.347132 0.270172 -

0.164596 0.228919 0.020868 0.282028 -

0.049484 0.250354 -

0.211525 0.203146 -

0.099212 -

0.103276 1.000000

HASIL PERSAMAAN 1

Dependent Variable: PBV Method: Least Squares Date: 09/29/13 Time: 12:20 Sample: 1 48 Included observations: 48 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. ICD -0.958387 0.588130 -1.629551 0.1105

AGE -0.040856 0.014711 -2.777159 0.0081 SIZE 1.010107 0.248177 4.070111 0.0002

LEVERAGE -0.099533 0.032717 -3.042255 0.0040 C 0.177503 2.099645 0.084540 0.9330 R-squared 0.383019 Mean dependent var 2.112392

Adjusted R-squared 0.325626 S.D. dependent var 1.058207 S.E. of regression 0.869003 Akaike info criterion 2.655391 Sum squared resid 32.47212 Schwarz criterion 2.850308 Log likelihood -58.72939 Hannan-Quinn criter. 2.729050 F-statistic 6.673557 Durbin-Watson stat 1.865865 Prob(F-statistic) 0.000286

Correlation: dibawah 0,85 bebas multikolinearitas PBV ICD AGE SIZE LEVERAGE

PBV 1.000000 0.262312 -0.027797 0.456072 -0.347132 ICD 0.262312 1.000000 0.231618 0.734861 -0.164596 AGE -0.027797 0.231618 1.000000 0.370045 -0.103276 SIZE 0.456072 0.734861 0.370045 1.000000 -0.099212

LEVERAGE -0.347132 -0.164596 -0.103276 -0.099212 1.000000

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.457986 Prob. F(2,41) 0.6358

Obs*R-squared 1.048924 Prob. Chi-Square(2) 0.5919

Lebih besar dari 5% jd tidak ada autocorrelation

Nilai DW diantara 1,54 dan 2,46 bebas autocorrelation

HASIL PERSAMAAN 2 Dependent Variable: PBV Method: Least Squares Date: 09/29/13 Time: 12:59 Sample: 1 48 Included observations: 48 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. INDEP 3.539491 1.051355 3.366600 0.0016

AGE -0.034137 0.014972 -2.280071 0.0276 SIZE 0.822481 0.140544 5.852127 0.0000

LEVERAGE -0.122620 0.023933 -5.123538 0.0000 C -4.580648 1.046666 -4.376416 0.0001 R-squared 0.511892 Mean dependent var 2.112392


Korelasi PBV INDEP AGE SIZE LEVERAGE

PBV 1.000000 0.229815 -0.027797 0.456072 -0.347132 INDEP 0.229815 1.000000 -0.147438 -0.185218 0.270172 AGE -0.027797 -0.147438 1.000000 0.370045 -0.103276 SIZE 0.456072 -0.185218 0.370045 1.000000 -0.099212

LEVERAGE -0.347132 0.270172 -0.103276 -0.099212 1.000000 HASIL PERSAMAAN 3: Dependent Variable: PBV Method: Least Squares Date: 09/29/13 Time: 13:45 Sample: 1 48 Included observations: 48 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance


AGE -0.035746 0.014982 -2.385850 0.0216 SIZE 1.001953 0.174790 5.732335 0.0000

LEVERAGE -0.126135 0.024967 -5.052166 0.0000 ICD -0.653736 0.528804 -1.236255 0.2232

C -2.900687 2.009522 -1.443471 0.1563 R-squared 0.524756 Mean dependent var 2.112392


PBV INDEP AGE SIZE LEVERAGE ICD PBV 1.000000 0.229815 -0.027797 0.456072 -0.347132 0.262312

INDEP 0.229815 1.000000 -0.147438 -0.185218 0.270172 -0.245178 AGE -0.027797 -0.147438 1.000000 0.370045 -0.103276 0.231618 SIZE 0.456072 -0.185218 0.370045 1.000000 -0.099212 0.734861

LEVERAGE -0.347132 0.270172 -0.103276 -0.099212 1.000000 -0.164596 ICD 0.262312 -0.245178 0.231618 0.734861 -0.164596 1.000000

HASIL PERSAMAAN 4: Dependent Variable: PBV Method: Least Squares Date: 09/29/13 Time: 13:49 Sample: 1 48 Included observations: 48 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance


AGE -0.039896 0.017120 -2.330340 0.0248 SIZE 1.076174 0.188636 5.705040 0.0000

LEVERAGE -0.126309 0.025445 -4.964031 0.0000 ICD 1.595198 2.681557 0.594878 0.5552

ICDINDEP -4.164401 5.014033 -0.830549 0.4110 C -13.00398 12.00957 -1.082802 0.2852 R-squared 0.530608 Mean dependent var 2.112392


PBV INDEP AGE SIZE LEVERAGE ICD ICDINDEP PBV 1.000000 0.229815 -0.027797 0.456072 -0.347132 0.262312 0.321011 INDEP 0.229815 1.000000 -0.147438 -0.185218 0.270172 -0.245178 0.954699 AGE -0.027797 -0.147438 1.000000 0.370045 -0.103276 0.231618 -0.088697 SIZE 0.456072 -0.185218 0.370045 1.000000 -0.099212 0.734861 0.041731 LEVERAGE -0.347132 0.270172 -0.103276 -0.099212 1.000000 -0.164596 0.228919 ICD 0.262312 -0.245178 0.231618 0.734861 -0.164596 1.000000 0.051590 ICDINDEP 0.321011 0.954699 -0.088697 0.041731 0.228919 0.051590 1.000000 ada masalah multikol PBV INDEP AGE SIZE LEVERAGE ICD D(ICDINDEP) PBV 1.000000 0.277539 -0.038505 0.447914 -0.335234 0.256078 0.269785 INDEP 0.277539 1.000000 -0.133423 -0.163721 0.247440 -0.236488 0.716134 AGE -0.038505 -0.133423 1.000000 0.365211 -0.094885 0.227844 -0.008706 SIZE 0.447914 -0.163721 0.365211 1.000000 -0.086455 0.733582 -0.113036 LEVERAGE -0.335234 0.247440 -0.094885 -0.086455 1.000000 -0.157676 0.100395 ICD 0.256078 -0.236488 0.227844 0.733582 -0.157676 1.000000 -0.240959 D(ICDINDEP) 0.269785 0.716134 -0.008706 -0.113036 0.100395 -0.240959 1.000000 Dependent Variable: PBV Method: Least Squares Date: 09/29/13 Time: 13:57 Sample (adjusted): 2 48

Included observations: 47 after adjustments White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance


AGE -0.037149 0.014542 -2.554640 0.0145 SIZE 0.961810 0.174067 5.525522 0.0000 LEVERAGE -0.120751 0.026415 -4.571348 0.0000 ICD -0.535020 0.559130 -0.956880 0.3444 D(ICDINDEP) 0.147539 0.253040 0.583065 0.5631 C -2.957789 1.915004 -1.544535 0.1303

R-squared 0.540860 Mean dependent var 2.133689


HASIL PERSAMAAN 5:


Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. CC -0.784148 0.344378 -2.276998 0.0281

HC 2.164471 0.756039 2.862907 0.0066 SC -1.859750 0.729493 -2.549372 0.0146 SIZE 1.198841 0.212595 5.639089 0.0000 AGE -0.026361 0.018507 -1.424378 0.1619 LEVERAGE -0.104834 0.034327 -3.053998 0.0040 C -2.896505 2.113362 -1.370568 0.1780



Correlation test PBV CC HC SC SIZE AGE LEVERAGE PBV 1.000000 0.083774 0.266861 0.258002 0.456072 -0.027797 -0.347132 CC 0.083774 1.000000 0.618320 0.514383 0.568399 0.286371 0.020868 HC 0.266861 0.618320 1.000000 0.732823 0.471848 -0.028124 -0.049484 SC 0.258002 0.514383 0.732823 1.000000 0.701752 0.177240 -0.211525 SIZE 0.456072 0.568399 0.471848 0.701752 1.000000 0.370045 -0.099212 AGE -0.027797 0.286371 -0.028124 0.177240 0.370045 1.000000 -0.103276 LEVERAGE -0.347132 0.020868 -0.049484 -0.211525 -0.099212 -0.103276 1.000000

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 1.654282 Prob. F(2,39) 0.2044


HASIL PERSAMAAN 7: Dependent Variable: PBV Method: Least Squares Date: 09/29/13 Time: 14:02 Sample: 1 48 Included observations: 48 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LEVERAGE -0.131376 0.032492 -4.043326 0.0003

INDEP 15.05500 23.52670 0.639911 0.5262 HCINDEP 1.754904 6.404868 0.273995 0.7856 HC -0.074238 3.333782 -0.022268 0.9824 SC -0.127997 5.182174 -0.024700 0.9804 SCINDEP -2.194586 10.26336 -0.213827 0.8319 SIZE 1.234122 0.198115 6.229308 0.0000 CCINDEP -2.962255 4.392276 -0.674424 0.5042 CC 1.401560 2.381932 0.588413 0.5598 AGE -0.039700 0.019318 -2.055036 0.0470 C -10.70140 12.06589 -0.886913 0.3809



PBV LEVERAGE INDEP HCINDEP HC SC SCINDEP SIZE CCINDEP CC AGE PBV 1.000000 -0.347132 0.229815 0.294274 0.266861 0.258002 0.328037 0.456072 0.289204 0.083774 -0.027797 LEVERAGE -0.347132 1.000000 0.270172 0.250354 -0.049484 -0.211525 0.203146 -0.099212 0.282028 0.020868 -0.103276 INDEP 0.229815 0.270172 1.000000 0.963961 -0.001252 -0.215504 0.942202 -0.185218 0.791830 -0.329994 -0.147438 HCINDEP 0.294274 0.250354 0.963961 1.000000 0.260846 -0.016823 0.974825 -0.051593 0.866921 -0.155799 -0.152313 HC 0.266861 -0.049484 -0.001252 0.260846 1.000000 0.732823 0.249873 0.471848 0.392051 0.618320 -0.028124 SC 0.258002 -0.211525 -0.215504 -0.016823 0.732823 1.000000 0.121057 0.701752 0.121551 0.514383 0.177240 SCINDEP 0.328037 0.203146 0.942202 0.974825 0.249873 0.121057 1.000000 0.063103 0.851464 -0.155225 -0.093985 SIZE 0.456072 -0.099212 -0.185218 -0.051593 0.471848 0.701752 0.063103 1.000000 0.201154 0.568399 0.370045 CCINDEP 0.289204 0.282028 0.791830 0.866921 0.392051 0.121551 0.851464 0.201154 1.000000 0.304614 0.014011 CC 0.083774 0.020868 -0.329994 -0.155799 0.618320 0.514383 -0.155225 0.568399 0.304614 1.000000 0.286371 AGE -0.027797 -0.103276 -0.147438 -0.152313 -0.028124 0.177240 -0.093985 0.370045 0.014011 0.286371 1.000000

ada masalah multikol PBV LEVERAGE INDEP D(HCINDEP) HC SC D(SCINDEP) SIZE D(CCINDEP) CC AGE PBV 1.000000 -0.335234 0.277539 0.254749 0.280986 0.247888 0.267125 0.447914 0.318185 0.082288 -0.038505 LEVERAGE -0.335234 1.000000 0.247440 0.114907 -0.059906 -0.201509 0.073515 -0.086455 0.212041 0.023185 -0.094885 INDEP 0.277539 0.247440 1.000000 0.717853 -0.021510 -0.197783 0.696110 -0.163721 0.696148 -0.337102 -0.133423 D(HCINDEP) 0.254749 0.114907 0.717853 1.000000 -0.088830 -0.259149 0.974441 -0.184885 0.855224 -0.404082 -0.023440 HC 0.280986 -0.059906 -0.021510 -0.088830 1.000000 0.746056 -0.085757 0.484359 0.061048 0.621447 -0.022686 SC 0.247888 -0.201509 -0.197783 -0.259149 0.746056 1.000000 -0.161278 0.698561 -0.096714 0.515333 0.171309 D(SCINDEP) 0.267125 0.073515 0.696110 0.974441 -0.085757 -0.161278 1.000000 -0.103842 0.869510 -0.373956 -0.007918 SIZE 0.447914 -0.086455 -0.163721 -0.184885 0.484359 0.698561 -0.103842 1.000000 0.066800 0.570063 0.365211 D(CCINDEP) 0.318185 0.212041 0.696148 0.855224 0.061048 -0.096714 0.869510 0.066800 1.000000 -0.076956 -0.083298 CC 0.082288 0.023185 -0.337102 -0.404082 0.621447 0.515333 -0.373956 0.570063 -0.076956 1.000000 0.285970 AGE -0.038505 -0.094885 -0.133423 -0.023440 -0.022686 0.171309 -0.007918 0.365211 -0.083298 0.285970 1.000000 Dependent Variable: PBV Method: Least Squares Date: 09/29/13 Time: 14:04 Sample (adjusted): 2 48 Included observations: 47 after adjustments White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LEVERAGE -0.127616 0.029916 -4.265738 0.0001

INDEP 3.042022 1.874386 1.622943 0.1133 D(HCINDEP) 1.430349 1.023803 1.397095 0.1709

HC 0.122295 1.082401 0.112985 0.9107 SC -0.720908 0.990092 -0.728122 0.4712

D(SCINDEP) -0.913613 0.998843 -0.914672 0.3665 SIZE 1.122559 0.194733 5.764602 0.0000

D(CCINDEP) -0.365218 0.588074 -0.621042 0.5385 CC 0.160649 0.460623 0.348764 0.7293

AGE -0.046430 0.022685 -2.046764 0.0480 C -4.310555 2.013768 -2.140542 0.0392 R-squared 0.585732 Mean dependent var 2.133689


HASIL PENGUJIAN SENSITIVITAS Dependent Variable: PBV Method: Least Squares Date: 09/29/13 Time: 21:00 Sample: 1 48 Included observations: 48 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. ICDITEM -0.167735 0.076473 -2.193382 0.0337

AGE -0.042922 0.014875 -2.885462 0.0061 LEVERAGE -0.114193 0.032473 -3.516600 0.0010 SIZE 0.821838 0.166953 4.922564 0.0000 C -0.505747 1.654952 -0.305596 0.7614

R-squared 0.430518 Mean dependent var 2.112392 Adjusted R-squared 0.377543 S.D. dependent var 1.058207 S.E. of regression 0.834882 Akaike info criterion 2.575281 Sum squared resid 29.97223 Schwarz criterion 2.770197 Log likelihood -56.80673 Hannan-Quinn criter. 2.648940 F-statistic 8.126801 Durbin-Watson stat 2.071299 Prob(F-statistic) 0.000057

PBV ICDITEM AGE LEVERAGE SIZE PBV 1.000000 -0.081097 -0.027797 -0.347132 0.456072 ICDITEM -0.081097 1.000000 0.004373 -0.267716 0.182268 AGE -0.027797 0.004373 1.000000 -0.103276 0.370045 LEVERAGE -0.347132 -0.267716 -0.103276 1.000000 -0.099212 SIZE 0.456072 0.182268 0.370045 -0.099212 1.000000 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:


Obs*R-squared 0.069633 Prob. Chi-Square(2) 0.9658 Dependent Variable: PBV

Method: Least Squares Date: 09/29/13 Time: 21:05 Sample: 1 48 Included observations: 48 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AGE -0.037358 0.014867 -2.512897 0.0160

LEVERAGE -0.096732 0.032704 -2.957845 0.0051 SIZE 0.967412 0.178014 5.434475 0.0000

CCITEM -0.393067 0.109836 -3.578656 0.0009 SCITEM -0.336154 0.241205 -1.393644 0.1709 HCITEM 0.361753 0.176755 2.046633 0.0471



PBV AGE LEVERAGE SIZE CCITEM SCITEM HCITEM

PBV 1.000000 -0.027797 -0.347132 0.456072 -0.192735 -0.100856 0.171563 AGE -0.027797 1.000000 -0.103276 0.370045 0.018132 0.127072 -0.128268

LEVERAGE -0.347132 -0.103276 1.000000 -0.099212 -0.098167 -0.269766 -0.257339 SIZE 0.456072 0.370045 -0.099212 1.000000 0.264541 0.152147 -0.078860

CCITEM -0.192735 0.018132 -0.098167 0.264541 1.000000 0.268714 0.254238 SCITEM -0.100856 0.127072 -0.269766 0.152147 0.268714 1.000000 0.242107 HCITEM 0.171563 -0.128268 -0.257339 -0.078860 0.254238 0.242107 1.000000






LEVERAGE -0.116328 0.025459 -4.569238 0.0000 SIZE 0.987483 0.168244 5.869362 0.0000

CCITEM -0.302505 0.092894 -3.256437 0.0023 SCITEM -0.311775 0.234756 -1.328084 0.1917 HCITEM 0.365471 0.152056 2.403526 0.0210 INDEP 2.723438 0.797789 3.413733 0.0015



PBV AGE LEVERAGE SIZE CCITEM SCITEM HCITEM INDEP

PBV 1.000000 -0.027797 -0.347132 0.456072 -0.192735 -0.100856 0.171563 0.229815 AGE -0.027797 1.000000 -0.103276 0.370045 0.018132 0.127072 -0.128268 -0.147438

LEVERAGE -0.347132 -0.103276 1.000000 -0.099212 -0.098167 -0.269766 -0.257339 0.270172 SIZE 0.456072 0.370045 -0.099212 1.000000 0.264541 0.152147 -0.078860 -0.185218

CCITEM -0.192735 0.018132 -0.098167 0.264541 1.000000 0.268714 0.254238 -0.341611 SCITEM -0.100856 0.127072 -0.269766 0.152147 0.268714 1.000000 0.242107 -0.205801 HCITEM 0.171563 -0.128268 -0.257339 -0.078860 0.254238 0.242107 1.000000 -0.132876 INDEP 0.229815 -0.147438 0.270172 -0.185218 -0.341611 -0.205801 -0.132876 1.000000






LEVERAGE -0.133007 0.025607 -5.194071 0.0000 SIZE 0.864554 0.132069 6.546230 0.0000

INDEP 3.098579 1.082495 2.862442 0.0065 ICDITEM -0.109705 0.072887 -1.505146 0.1398



PBV AGE LEVERAGE SIZE INDEP ICDITEM

PBV 1.000000 -0.027797 -0.347132 0.456072 0.229815 -0.081097 AGE -0.027797 1.000000 -0.103276 0.370045 -0.147438 0.004373

LEVERAGE -0.347132 -0.103276 1.000000 -0.099212 0.270172 -0.267716 SIZE 0.456072 0.370045 -0.099212 1.000000 -0.185218 0.182268

INDEP 0.229815 -0.147438 0.270172 -0.185218 1.000000 -0.337515 ICDITEM -0.081097 0.004373 -0.267716 0.182268 -0.337515 1.000000





LEVERAGE -0.128613 0.022050 -5.832859 0.0000 SIZE 0.917599 0.118186 7.764034 0.0000

INDEP 21.97005 6.139052 3.578736 0.0009 ICDITEM 0.901663 0.305919 2.947392 0.0053

ICDITEMINDEP -1.779815 0.529239 -3.362968 0.0017 C -14.41183 3.627950 -3.972443 0.0003 R-squared 0.653850 Mean dependent var 2.112392


PBV AGE LEVERAGE SIZE INDEP ICDITEM ICDITEMINDEP

PBV 1.000000 -0.027797 -0.347132 0.456072 0.229815 -0.081097 0.115156 AGE -0.027797 1.000000 -0.103276 0.370045 -0.147438 0.004373 -0.145134

LEVERAGE -0.347132 -0.103276 1.000000 -0.099212 0.270172 -0.267716 0.063127 SIZE 0.456072 0.370045 -0.099212 1.000000 -0.185218 0.182268 -0.029896

INDEP 0.229815 -0.147438 0.270172 -0.185218 1.000000 -0.337515 0.697415 ICDITEM -0.081097 0.004373 -0.267716 0.182268 -0.337515 1.000000 0.425603

ICDITEMINDEP 0.115156 -0.145134 0.063127 -0.029896 0.697415 0.425603 1.000000 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:





LEVERAGE -0.113436 0.022526 -5.035800 0.0000 SIZE 1.030267 0.137962 7.467774 0.0000

INDEP 23.78979 8.081822 2.943617 0.0056 CCITEM 0.268967 0.323751 0.830783 0.4114

CCITEMINDEP -0.857864 0.604629 -1.418828 0.1643 HCITEM 0.070605 0.476077 0.148306 0.8829

HCITEMINDEP 0.278678 0.825938 0.337407 0.7377 SCITEM 2.391563 1.112238 2.150227 0.0381

SCITEMINDEP -4.514588 1.957867 -2.305871 0.0268 C -16.70665 4.462213 -3.744028 0.0006 R-squared 0.751097 Mean dependent var 2.112392


PBV AGE LEVERAGE SIZE INDEP CCITEM CCITEMINDEP HCITEM HCITEMINDEP SCITEM SCITEMINDEP

PBV 1.000000 -

0.027797 -0.347132 0.456072 0.229815 -

0.192735 -0.089609 0.171563 0.284186 -

0.100856 0.100183

AGE -0.027797 1.000000 -0.103276 0.370045 -0.147438 0.018132 -0.073177 -

0.128268 -0.197717 0.127072 -0.075683

LEVERAGE -0.347132 -

0.103276 1.000000 -

0.099212 0.270172 -

0.098167 0.053295 -

0.257339 0.016497 -

0.269766 0.074625

SIZE 0.456072 0.370045 -0.099212 1.000000 -0.185218 0.264541 0.181191 -

0.078860 -0.217422 0.152147 -0.061941

INDEP 0.229815 -

0.147438 0.270172 -

0.185218 1.000000 -

0.341611 0.280307 -

0.132876 0.620008 -

0.205801 0.748119 CCITEM -0.192735 0.018132 -0.098167 0.264541 -0.341611 1.000000 0.772772 0.254238 -0.073395 0.268714 -0.098416

CCITEMINDEP -0.089609 -

0.073177 0.053295 0.181191 0.280307 0.772772 1.000000 0.115717 0.259999 0.169959 0.394974

HCITEM 0.171563 -

0.128268 -0.257339 -

0.078860 -0.132876 0.254238 0.115717 1.000000 0.682304 0.242107 0.030119

HCITEMINDEP 0.284186 -

0.197717 0.016497 -

0.217422 0.620008 -

0.073395 0.259999 0.682304 1.000000 0.035496 0.562979 SCITEM -0.100856 0.127072 -0.269766 0.152147 -0.205801 0.268714 0.169959 0.242107 0.035496 1.000000 0.487650

SCITEMINDEP 0.100183 -

0.075683 0.074625 -

0.061941 0.748119 -

0.098416 0.394974 0.030119 0.562979 0.487650 1.000000



PBV AGE LEVERAGE SIZE INDEP CCITEM CCITEMINDEP HCITEM HCITEMINDEP SCITEM SCITEMINDEP ICDITEMINDEP ICDITEM

Mean 2.112392 10.84722 8.768275 7.389971 0.582115 4.062500 2.318816 3.291667 1.903571 4.500000 2.602249 6.824636 11.85417

Median 1.807350 9.625000 9.193400 7.341050 0.527800 4.000000 2.285714 3.000000 1.900000 5.000000 2.500000 6.633333 12.00000

Maximum 4.571900 28.00000 15.18190 8.653000 1.000000 6.000000 3.600000 5.000000 4.000000 6.000000 4.000000 10.00000 16.00000

Minimum 0.676700 1.833300 0.017800 6.186800 0.333300 2.000000 1.000000 2.000000 1.000000 3.000000 1.333333 4.333333 9.000000

Std. Dev. 1.058207 6.893292 3.678423 0.737959 0.125096 1.099444 0.644922 0.770696 0.559042 0.684167 0.599661 1.399459 1.833374

Skewness 0.608363 0.670822 -0.518077 0.122810 1.587725 -0.221072 0.105567 0.863409 1.274402 -0.604267 0.573203 0.363611 0.238187

Kurtosis 2.348298 2.623904 3.019504 1.833199 6.289946 2.484778 2.548124 3.446478 5.789018 2.776860 3.036412 2.270167 2.397634

Jarque-Bera 3.810271 3.882914 2.147994 2.843508 41.81445 0.921891 0.497538 6.362490 28.55005 3.020695 2.631146 2.123015 1.179553

Probability 0.148802 0.143495 0.341640 0.241290 0.000000 0.630687 0.779760 0.041534 0.000001 0.220833 0.268321 0.345934 0.554451

Sum 101.3948 520.6664 420.8772 354.7186 27.94150 195.0000 111.3032 158.0000 91.37143 216.0000 124.9079 327.5825 569.0000 Sum Sq. Dev. 52.63068 2233.322 635.9476 25.59545 0.735506 56.81250 19.54842 27.91667 14.68882 22.00000 16.90089 92.04886 157.9792

Observations 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48

Covariance Analysis: Ordinary Date: 09/29/13 Time: 21:27 Sample: 1 48 Included observations: 48 Covariance

Correlation PBV AGE LEVER

AGE SIZE INDE

P CCIT

EM CCITEMI

NDEP HCIT

EM HCITEMI

NDEP SCITEM

SCITEMINDEP

ICDITEMINDEP

ICDITEM

PBV 1.096

472

1.000

000

AGE

-0.198

538 46.52

753

-0.027

797 1.000

000

LEVERAGE

-1.323

072

-2.564

151 13.2489

1

-0.347

132

-0.103

276 1.00000

0

SIZE 0.348

733 1.843

192

-0.26370

4 0.533

239

0.456

072 0.370

045

-0.09921

2 1.000

000

INDEP 0.029

789

-0.124

491 0.12173

2

-0.016

742 0.015

323

0.229

815

-0.147

438 0.27017

2

-0.185

218 1.000

000

CCITEM

-0.219

564 0.134

553

-0.38873

6 0.210

162

-0.046

005 1.183

594

-0.192

735 0.018

132

-0.09816

7 0.264

541

-0.341

611 1.000

000

CCITEMINDEP

-0.059

881

-0.318

543 0.12379

7 0.084

437 0.022

143 0.536

522 0.407259

-0.089

609

-0.073

177 0.05329

5 0.181

191 0.280

307 0.772

772 1.000000

HCITEM 0.137

005

-0.667

244

-0.71434

3

-0.043

916

-0.012

544 0.210

938 0.056318 0.581

597

0.171

563

-0.128

268

-0.25733

9

-0.078

860

-0.132

876 0.254

238 0.115717 1.000

000

HCITEMINDEP

0.164617

-0.746

057 0.03321

7

-0.087

829 0.042

456

-0.044

172 0.091787 0.287

847 0.306017

0.284

186

-0.197

717 0.01649

7

-0.217

422 0.620

008

-0.073

395 0.259999 0.682

304 1.000000

SCITEM

-0.071

498 0.586

808

-0.66476

5 0.075

217

-0.017

247 0.197

917 0.073429 0.125

000 0.013294 0.458

333

-0.100

856 0.127

072

-0.26976

6 0.152

147

-0.205

801 0.268

714 0.169959 0.242

107 0.035496 1.000

000

SCITEMINDEP

0.062248

-0.306

327 0.16117

9

-0.026

839 0.054

951

-0.063

533 0.149568 0.013

630 0.184799 0.195

899 0.352102

0.100

183

-0.075

683 0.07462

5

-0.061

941 0.748

119

-0.098

416 0.394974 0.030

119 0.562979 0.487

650 1.000000

ICDITEMINDEP

0.166984

-1.370

926 0.31819

4

-0.030

231 0.119

551 0.428

817 0.648613 0.357

795 0.582603 0.282

622 0.686469 1.917685

0.115

156

-0.145

134 0.06312

7

-0.029

896 0.697

415 0.284

631 0.733943 0.338

793 0.760521 0.301

458 0.835407 1.000000

ICDITEM

-0.154

057 0.054

117

-1.76784

3 0.241

462

-0.075

796 1.592

448 0.666269 0.917

535 0.256969 0.781

250 0.145996 1.069234 3.2912

33

-0.081

097 0.004

373

-0.26771

6 0.182

268

-0.337

515 0.806

835 0.575487 0.663

181 0.256052 0.636

092 0.135621 0.425603 1.0000

00

PENGUNGKAPAN MODAL INTELEKTUAL PROPORSI KOMISARIS ...

Documents