BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN. adalah Intellectual Capital yang diproksikan oleh Capital Employed (ib-

(1)

BAB IV

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

A. Deskripsi Data

1. Variabel Penelitian

Penelitian ini terdiri dari variabel bebas (independent variable) dan variabel terikat (dependent variable). Variabel bebas dalam penelitian ini adalah Intellectual Capital yang diproksikan oleh Capital Employed (iB-VACA) sebagai X1, Human Capital (iB-VAHU) sebagai X2, dan

Structural Capital (iB-STVA) sebagai X3. Sedangkan variabel dependen atau variabel Y dalam penelitian ini adalah kinerja keuangan (ROA) bank umum syariah.

a. Capital Employed (iB-VACA)

iB-VACA adalah indikator untuk iB-VA yang diciptakan oleh satu unit human capital. Rasio ini menunjukkan kontribusi yang dibuat oleh setiap unit dari CE terhadap value added perusahaan.

iB-VA = OUT – IN

iB-VACA = 𝐕𝐀

𝐂𝐄

Keterangan :

OUT : Total pendapatan

IN : Beban usaha/ operasional dan beban non operasional kecuali beban kepegawaian/ karyawan.

VA : Value Added

(2)

CE : Capital Employed (total ekuitas) iB-VACA : Value Added Capital Employed

Contoh perhitungan iB-VACA PT. Bank BNI Syariah triwulan I tahun 2011:

OUT = Pendapatan operasional setelah distribusi bagi hasil untuk investor dana investasi tidak terikat + pendapatan operasional lainnya

= 167.170 + 756 = 167.926

IN = Beban penyisihan penghapusan aktiva + beban estimasi kerugian komitmen dan kontinjensi + beban operasional lainnya – beban personalia + beban non operasional = 49.093 + 63 + 64.478 – 29.046 + 308 = 84.896 iB-VA = OUT – IN = 167.926 – 84.896 = 83.030 iB-VACA = VA CE = 83.030 1.098.431 = 0,07559 = 0,08

(3)

b. Human Capital (iB-VAHU)

iB-VAHU menunjukkan berapa banyak iB-VA dapat dihasilkan dengan dana yang dikeluarkan untuk tenaga kerja. Rasio ini menunjukkan kontribusi yang dibuat oleh setiap rupiah yang diinvestasikan dalam HC terhadap value added organisasi.

iB-VAHU = 𝐕𝐀

𝐇𝐂

Keterangan :

VA : Value Added

HC : Human Capital (beban personalia) iB-VAHU : Value Added Human Capital

Contoh perhitungan iB-VAHU PT. Bank BNI Syariah triwulan I tahun 2011: iB-VAHU = VA HC

= 83.030 29.046

= 2,85857 = 2,86

c. Structural Capital (iB-STVA)

Rasio ini mengukur jumlah SC yang dibutuhkan untuk menghasilkan satu rupiah dari iB-VA dan merupakan indikasi bagaimana keberhasilan SC dalam penciptaan nilai.

(4)

iB-STVA = 𝐒𝐂

𝐕𝐀

Keterangan :

SC : Structural Capital (iB-VA – HC) VA : Value Added

iB-STVA : Structural Capital Value Added

Contoh perhitungan iB-VAHU PT. Bank BNI Syariah triwulan I tahun 2011: SC = iB-VA – HC = 83.030 – 29.046 = 53.984 iB-STVA = SC VA = 53.984 83.030 = 0,65017 = 0,65

d. Return on Assets (ROA)

Return on Assets (ROA) digunakan untuk mengukur kemampuan bank dalam memperoleh keuntungan secara keseluruhan.

ROA = 𝐋𝐚𝐛𝐚 𝐒𝐞𝐛𝐞𝐥𝐮𝐦 𝐏𝐚𝐣𝐚𝐤

𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐀𝐬𝐞𝐭 x 100%

Contoh perhitungan ROA PT. Bank BNI Syariah triwulan I tahun 2011:

(5)

ROA = Laba Sebelum Pajak Total Aset = 53.984 6.327.668 = 0,00853 = 0,01 2. Sampel Penelitian

Objek penelitian ini adalah seluruh bank umum syariah di Indonesia yang terdaftar di Bank Indonesia tahun 2011-2014. Dalam penelitian ini, penentuan sampel dengan menggunakan sampling jenuh, yaitu teknik penentuan sampel yang seluruh anggota populasinya digunakan sebagai sampel. Maka sampel berjumlah 11 bank. Sedangkan data yang digunakan berupa data sekunder yang diperoleh dari laporan keuangan triwulanan bank umum syariah selama empat tahun (2011-2014), sehingga banyaknya sampel data adalah 176 (11 x 4 x 4) data.

Dari 176 data tersebut ditemukan adanya data outliers sebanyak 7 data, maka dilakukan penghapusan terhadap data tersebut agar observasi dalam penelitian ini terbebas dari outliers. Outliers adalah kasus atau data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim baik untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi.1

1

Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19, Edisi 5 (Semarang: Badan Penerbit UNDIP, 2011),hlm. 41.

(6)

3. Statistik Deskriptif

Deskripsi data dari masing-masing variabel penelitian yang meliputi nilai minimum, nilai maksimum, mean dan standar deviasi setelah dilakukan penghapusan outliers dapat dilihat pada Tabel 4.1 berikut ini:

Tabel 4.1

Hasil Uji Statistik Deskriptif Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

iB-VACA 169 .01 .92 .1953 .16191

iB-VAHU 169 .21 4.43 1.6325 .64743

iB-STVA 169 -3.82 .77 .2847 .42529

ROA 169 -.02 .03 .0073 .00680

Valid N (listwise) 169

Sumber : Output SPSS 16, (data diolah)

Tabel 4.1 menunjukkan bahwa dari 169 data penelitian selama periode pengamatan, variabel iB-VACA mempunyai nilai terendah sebesar 0,01 yang dimiliki oleh PT. Bank Panin pada triwulan pertama tahun 2011 dan nilai tertinggi sebesar 0,92 dimiliki oleh PT. Bank Mega pada triwulan keempat tahun 2012. Sedangkan nilai rata-rata dari iB-VACA selama periode pengamatan sebesar 0,1953 dengan standar deviasi 0,16191.

Variabel iB-VAHU mempunyai nilai terendah sebesar 0,21 yang dimiliki oleh PT. Bank Victoria pada triwulan keempat tahun 2014 dan nilai tertinggi sebesar 4,43 dimiliki oleh PT. Bank Maybank pada triwulan kedua tahun 2012. Sedangkan nilai rata-rata dari iB-VAHU selama periode pengamatan sebesar 1,6325 dengan standar deviasi 0,64743.

(7)

Variabel iB-STVA memiliki nilai terendah sebesar -3,82 yang dimiliki oleh PT. Bank Victoria pada triwulan keempat tahun 2014 dan nilai tertinggi sebesar 0,77 dimiliki oleh PT. Bank Maybank pada triwulan kedua tahun 2012. Sedangkan nilai rata-rata dari iB-STVA sebesar 0,2847 dengan standar 0,42529.

Variabel ROA mempunyai nilai terendah sebesar -0,02 yang dimiliki oleh PT. Bank Victoria pada triwulan keempat tahun 2014 dan nilai tertinggi sebesar 0,03 dimiliki oleh PT. Bank Mega pada triwulan keempat tahun 2012. Sedangkan nilai rata-rata dari ROA sebesar 0,0073 dengan standar deviasi sebesar 0,00680.

B. Analisis Data

1. Uji Asumsi Klasik

Model regresi yang digunakan benar-benar menunjukkan hubungan yang signifikan dan representatif atau disebut BLUE (Best Linier Unbiased Estimator), maka model regresi tersebut memenuhi asumsi klasik regresi, maka asumsi tersebut adalah apabila tidak terjadi gejala autokorelasi, heteroskedastisitas, dan multikolinearitas di antara variabel bebas dalam regresi tersebut. Setelah model bersifat BLUE, maka selanjutnya adalah dilakukan pengujian statistik, yaitu t hitung, dan f hitung. Uji asumsi klasik regresi linear berganda menggunakan program program SPSS (Statistical Package for Social Solution).

(8)

a. Uji Normalitas

Uji ini untuk menguji apakah pengamatan berdistribusi normal atau tidak. Uji ini menggunakan analisis grafik Histogram dan Normal Probability Plot dan uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov.

1) Analisis Grafik

Gambar 4.1

Hasil Uji Normalitas dengan Grafik Histogram

Dari gambar 4.1 tersebut terlihat bentuk grafik tersebut tidak menceng ke kiri maupun ke kanan. Hal ini menunjukkan bahwa data terdistribusi secara normal. Namun dengan melihat grafik histrogram saja dinilai kurang memberikan hasil yang maksimal sehingga perlu melihat normal probability plot.

(9)

Gambar 4.2

Hasil Uji Normalitas dengan Grafik NormalProbability Plot

Berdasarkan grafik normal probability plot tersebut, titik-titik menyebar berhimpit di sekitar garis diagonal dan hal ini menunjukkan bahwa residual terdistribusi secara normal.

2) Uji Statistik

Uji statistik dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S). Untuk menentukan data dengan uji Kolmogorov-Smirnov, nilai signifikasi harus di atas 0,05. Hasil uji statistik Kolmogorov-Smirnov tampak pada Tabel 4.2 sebagai berikut :

(10)

Tabel 4.2

Hasil Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov (K-S) One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 169

Normal Parametersa Mean .0000000

Std. Deviation .00287798 Most Extreme Differences Absolute .080 Positive .080 Negative -.035 Kolmogorov-Smirnov Z 1.042

Asymp. Sig. (2-tailed) .228

a. Test distribution is Normal.

Berdasarkan hasil Tabel 4.2 tersebut, nilai Kolmogorov-Smirnov sebesar 1,042 dengan signifikansi 0,228. Data signifikansi tersebut menunjukkan bahwa hasilnya lebih besar dari 0,05 atau (0,228 > 0,05) yang menyatakan bahwa residual terdistribusi secara normal atau dengan kata lain telah memenuhi syarat uji normalitas.

b. Uji Multikolinieritas

Uji Multikolinearitas diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan antar variabel independen dalam suatu model. kemiripan antar variabel independen akan mengakibatkan korelasi yang sangat kuat. Selain itu, uji ini juga untuk menghindari kebiasaan dalam proses pengambilan keputusan mengenai pengaruh pada uji parsial masing-masing variabel

(11)

independen terhadap variabel dependen. Jika VIF yang dihasilkan di antara 1-10 maka tidak terjadi multikolinearitas. Hasil uji multikolinearitas adalah sebagai berikut:

Tabel 4.3

Hasil Uji Multikolinearitas Coefficienta Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 (Constant) VACA .946 1.057 VAHU .591 1.693 STVA .591 1.693

a. Dependent Variable: ROA

Suatu regresi dinyatakan bebas dari multikolinearitas jika mempunyai nilai tolerance > 0,1 dan VIF < 10. Dari output data diperoleh bahwa semua variabel bebas memiliki nilai tolerance lebih dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10. Dengan demikian, untuk uji multikolinearitas tidak terjadi masalah antar variabel independen dalam model regresi.

c. Uji Autokorelasi

Menguji autokorelasi dalam suatu model bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara variabel pengganggu pada periode tertentu dengan variabel sebelumnya. Dalam penelitian ini uji autokorelasi menggunakanuji Durbin-Watson (DW test).

(12)

Tabel 4.4

Hasil Uji Autokorelasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .906a .821 .817 .00290 1.872

a. Predictors: (Constant), STVA, VACA, VAHU b. Dependent Variable: ROA

Berdasarkan Tabel 4.4, hasil hitung Durbin-Watson sebesar 1,872. Nilai DW menurut tabel dengan n = 169 dan k = 3 didapat angka dl = 1,7124 dan du = 1,7846. Karena nilai du < d < 4 – du atau 1,7846 < 1,872 < 2,2154 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi pada model regresi ini.

d. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas menguji terjadinya perbedaan variance

residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan yang lain. Cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dengan pola gambar Scatterplot, regresi yang tidak terjadi heteroskedastisitas jika titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka nol, titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja, penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar

(13)

kembali, penyebaran titik-titik data tidak berpola.2 Hasil uji heteroskedastisitas adalah sebagai berikut:

Gambar 4.3

Hasil Uji Heteroskedastisitas

Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tersebar dengan baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi ini.

e. Uji Linearitas

Pengujian linearitas perlu dilakukan untuk mengetahui model yang dibuktikan merupakan model linear atau tidak. Hasil dari uji

2

V. Wiratna Sujarweni, Metodologi Penelitian Bisnis dan Ekonomi, Cetakan 1 (Yogyakarta: Pustaka Baru Press, 2015), hlm. 232-235.

(14)

linearitas ini adalah informasi apakah model empiris sebaiknya linear, kuadrat, atau kubik.3 Penelitian ini menggunakan uji linearitas dengan metode statistik MWD Test.

Tabel 4.5

Hasil Uji Linearitas Model 1 Coefficientsa Model 1 Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.011 .001 -12.696 .000 VACA .024 .001 .604 15.798 .000 VAHU .010 .001 .969 9.379 .000 STVA -.005 .004 -.152 -1.503 .135 Z1 .002 .001 .160 4.124 .000

Dari hasil uji linearitas model 1 pada tabel 4.5, nilai thitung sebesar

4,124 dengan signifikansi 0,000. Nilai ttabel dengan menggunakan tabel

t adalah sebesar 1,975. Nilai ttabel didapat dari df = n-k = 169 – 5 (n

adalah banyaknya data dan k adalah jumlah variabel baru). Karena nilai thitung (4,124) > ttabel (1,975) dan signifikansi Z1 sebesar 0,000 <

0,05, maka variabel Z1 signifikan yang berarti model 1 dinyatakan tidak linear.

3

Suliyanto, Ekonometrika Terapan: Teori & Aplikasi dengan SPSS, Edisi 1 (Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2011), hlm. 145.

(15)

Tabel 4.6

Hasil Uji Linearitas Model 2 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 2 (Constant) -.012 .001 -11.730 .000 VACA .023 .001 .589 15.360 .000 VAHU .011 .001 1.048 8.612 .000 STVA -.008 .004 -.216 -1.885 .061 Z2 .409 .128 .144 3.193 .002

Dari hasil uji linearitas model 2 pada tabel 4.6, nilai thitung sebesar

3,193 dengan signifikansi 0,002. Nilai ttabel dengan menggunakan tabel

t adalah sebesar 1,975. Nilai ttabel didapat dari df = n-k = 169 – 5 (n

adalah banyaknya data dan k adalah jumlah variabel baru). Karena nilai thitung (3,193) > ttabel (1,975) dan signifikansi Z2 sebesar 0,002 <

0,05, maka variabel Z2 signifikan yang berarti model 2 dinyatakan linear.

Berdasarkan uji MWD di atas nampak bahwa Z1 menunjukkan gejala non-linear, sedangkan Z2 menunjukkan gejala linear maka dapat dikatakan bahwa model dapat menggunakan regresi non-linear maupun regresi linear.

(16)

2. Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi linier berganda merupakan alat analisis untuk mengetahui serta menganalisis seberapa besar pengaruh suatu variabel bebas terhadap variabel terikat. Dalam penelitian ini variabel independen yang digunakan lebih dari satu yaitu iB-VACA, iB-VAHU, dan iB-STVA, sedangkan variabel dependennya adalah ROA.

Tabel 4.7

Hasil Uji Regresi Linier Berganda Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.009 .001 -12.389 .000 VACA .021 .001 .499 14.719 .000 VAHU .007 .000 .707 16.493 .000 STVA .002 .001 .130 3.036 .003

Berdasarkan data output dari Tabel 4.5 maka dapat disusun persamaan regresi linier berganda sebagai berikut :

ROA = -0,009 + 0,021 VACA + 0,007 VAHU + 0,002 iB-STVA + ε

Persamaan tersebut mempunyai makna :

a. Nilai konstanta sebesar -0,009 mempunyai arti bahwa jika variabel independen yang terdiri dari iB-VACA, iB-VAHU, dan iB-STVA

(17)

konstan, maka variabel dependen ROA akan mengalami penurunan sebesar 0,009 satuan.

b. Nilai koefisien variabel iB-VACA sebesar 0,021 memiliki artijika iB-VACA mengalami kenaikan sebesar 1 satuan maka variable ROA akan mengalami kenaikan sebesar 0,021 satuan. Sebaliknya jika iB-VACA mengalami penurunan sebesar 1 satuan, maka ROA akan mengalami penurunan sebesar 0,021 satuan.

c. Nilai koefisien variabel iB-VAHU sebesar 0,007 memiliki artijika iB-VAHU mengalami kenaikan sebesar 1 satuan maka variable ROA akan mengalami kenaikan sebesar 0,007 satuan. Sebaliknya jika iB-VAHU mengalami penurunan sebesar 1 satuan, maka ROA akan mengalami penurunan sebesar 0,007 satuan.

d. Nilai koefisien variabel iB-STVA sebesar 0,002 memiliki arti jika iB-STVA mengalami kenaikan sebesar 1 satuan maka variable ROA akan mengalami kenaikan sebesar 0,002 satuan. Sebaliknya jika iB-STVA mengalami penurunan sebesar 1 satuan, maka ROA akan mengalami penurunan sebesar 0,002 satuan.

3. Uji Hipotesis

a. Uji Statistik t (Parsial)

Uji statistik t parsial adalah pengujian yang digunakan untuk mengetahui apakah variabel iB-VACA, iB-VAHU, dan iB-STVA mempengaruhi variabel ROA secara parsial. Hasil pengujian hipotesis secara parsial dapat dilihat pada Tabel 4.6 sebagai berikut:

(18)

Tabel 4.8

Hasil Uji Hipotesis Parsial (Uji t) Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -.009 .001 -12.389 .000 VACA .021 .001 .499 14.719 .000 VAHU .007 .000 .707 16.493 .000 STVA .002 .001 .130 3.036 .003

Hasil analisis uji t yang didapat dari Tabel 4.6 tersebut adalah sebagai berikut :

1) Pengaruh iB-VACA (X1) Terhadap Kinerja Keuangan (ROA) (Y)

Ha1 menyatakan iB-VACA berpengaruh signifikan terhadap

kinerja keuangan (ROA). Berdasarkan analisis data pengujian Ha1 menunjukkan nilai thitung sebesar 14,719 dengan tingkat signifikansi

sebesar 0,000. Karena thitung lebih besar dari ttabel yaitu 14,719 >

1,974 dan nilai signifikansinya 0,000 < 0,05 maka H01 ditolak dan

Ha1 diterima. Dengan demikian, variabel independen iB-VACA

secara parsial berpengaruh terhadap kinerja keuangan (ROA). 2) Pengaruh iB-VAHU (X2) Terhadap Kinerja Keuangan (ROA) (Y)

Ha2 menyatakan iB-VAHU berpengaruh signiikan terhadap

kinerja keuangan (ROA). Berdasarkan analisis data pengujian Ha2

menunjukkan nilai thitung sebesar 16,493 dengan tingkat signifikansi

(19)

Ha2 diterima. Dengan demikian, variabel independen iB-VAHU

secara parsial berpengaruh terhadap kinerja keuangan (ROA). 3) Pengaruh iB-STVA (X3) Terhadap Kinerja Keuangan (ROA) (Y)

Ha3 menyatakan iB-STVA berpengaruh signifikan terhadap

kinerja keuangan (ROA). Berdasarkan analisis data pengujian Ha3

menunjukkan nilai thitung sebesar 3,036 dengan tingkat signifikansi

sebesar 0,002. Karena thitung lebih kecil dari ttabel yaitu 3,036 >

Ha3 diterima. Dengan demikian, variabel independen iB-STVA

secara parsial tidak berpengaruh terhadap kinerja keuangan (ROA).

b. Uji Statistik F (Simultan)

Uji statistik F (simultan) digunakan untuk menguji apakah semua variabel independen yaitu iB-VACA, iB-VAHU, dan iB-STVA (iB-VAIC) yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen yaitu kinerja keuangan (ROA).

Hasil pengujian hipotesis secara simultan dapat dilihat pada Tabel 4.7 berikut ini :

(20)

Tabel 4.9

Hasil Uji Hipotesis Simultan (Uji F)

ANOVAb

Model

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression .006 3 .002 251.823 .000a

Residual .001 165 .000

Total .008 168

Nilai Ftabel didapat dari nilai degree of freedom (df1) = k – 1 = 4 –

1 = 3, dan degree of freedom (df2) = n – k = 169 – 4 =165. Maka nilai

Ftabel adalah 2,66. Dari hasil uji ANOVA atau F Test pada Tabel 4.7

tersebut, didapat nilai Fhitung sebesar 251,823 dengan signifikansi 0,000

dimana signifikansi tersebut lebih kecil dari 0,05. Dengan menggunakan tabel F, didapat nilai Ftabel sebesar 2,66. Hal tersebut

menunjukkan bahwa Fhitung (251,823) > Ftabel (2,66) sehingga H04

ditolak dan Ha4 diterima. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa

iB-VACA, iB-VAHU, dan iB-STVA secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kinerja keuangan (ROA).

4. Uji Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa besar presentase perubahan atau variasi dari variabel dependen bisa dijelaskan oleh perubahan atau variasi dari variabel independen. Semakin tinggi nilai

(21)

koofisien determinasi akan semakin baik kemampuan variabel independen dalam menjelaskan pengaruhnya terhadap variabel dependen. Hasil pengujian koefisien determinasi dapat dilihat dari nilai Adjusted R Square

pada analisis regresi berganda.

Tabel 4.10

Koefisien Determinasi – ROA

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .906a .821 .817 .00290

Berdasarkan Tabel 4.7 tersebut, besarnya Adjusted R Square adalah 0,817. Hal ini berarti 81,7% variasi ROA dapat dijelaskan oleh variasi dari ketiga variabel independen yaitu iB-VACA, iB-VAHU, dan iB-STVA, sedangkan sisanya sebesar 18,3% dijelaskan oleh variabel-variabel lain di luar penelitian.

C. Pembahasan

1. Pengaruh Capital Employed (iB-VACA) Terhadap Kinerja Keuangan (ROA)

Dengan menggunakan uji t, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa iB-VACA memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ROA yang berarti bahwa nilai iB-VACA (Capital Employed) yang tinggi akan dapat mendorong peningkatan terhadap kinerja keuangan. Perusahaan yang

(22)

memiliki komunikasi dan hubungan yang baik, serta kemampuan dan pengetahuan tentang bagaimana memberikan kepuasan kepada pelanggan dalam kaitannya dengan pemenuhan kebutuhan pelanggan, akan memperoleh pandangan dan respon yang positif dari pelanggan dan masyarakat. Hal tersebut akan menciptakan nilai tambah bagi perusahaan.

Hubungan yang baik antara perusahaan dengan customer, seperti bagaimana perusahaan memberikan pelayanan kepada customer, serta merespon kritik dan saran yang disampaikan customer mampu meningkatkan profitbilitas perusahaan.4

Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Soegeng Soetedjo dan Safrina Mursida, Zuliyati dan Ngurah Arya. Hasil penelitian ini bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan oleh Rousilita Suhendah yang menyatakan bahwa Capital Employed tidak berpengaruh signifikan terhadap proitabilitas (ROA).

2. Pengaruh Human Capital (iB-VAHU) Terhadap Kinerja Keuangan (ROA)

Dari hasil uji t diketahui bahwa variabel iB-VAHU berpengaruh signifikan terhadap ROA. Artinya apabila nilai iB-VAHU (Human Capital) meningkat, maka kinerja keuangan juga akan meningkat. Perusahaan yang mampu menggunakan dan mengelola pengetahuan dan keterampilan karyawannya dengan baik, akan meningkatkan laba perusahaan.

4 _{Soegeng Soetedjo dan Safrina Mursida, “Pengaruh}

Intellectual Capital Terhadap Kinerja Keuangan pada Perusahaan Perbankan” (Surabaya: Universitas Airlangga), hlm. 23.

(23)

Hal ini sesuai dengan teori Human Capital, sebagaimana dinyatakan oleh Ehrenberg dan Smith yang mengkonseptualkan bahwa karyawan memiliki serangkaian keterampilan yang dapat “disewakan” kepada organisasi mereka. Pengetahuan dan keterampilan yang dimiliki karyawan yang berasal dari pendidikan dan pelatihan, termasuk keterampilan yang datang dari pengalaman, menghasilkan sediaan kapital produktif.5

Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Zuliyati dan Ngurah Arya dan bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan oleh Rousilita Suhendah, Tri Ciptaningsih, dan Niswah Baroroh. 3. Pengaruh Structural Capital (iB-STVA) Terhadap Kinerja Keuangan

(ROA)

Dari hasil uji t diketahui bahwa variabel iB-STVA berpengaruh signifikan terhadap ROA. Artinya adalah nilai tambah (value added) yang diciptakan dari Structural Capital akan membuat kinerja keuangan meningkat. Perusahaan yang dapat mengelola sumber daya organisasionalnya (Structural Capital) dengan baik dan efisien akan dapat menekan biaya sehingga laba perusahaan akan meningkat.

Dengan adanya efisiensi yang tinggi atas modal struktural perusahaan akan mampu meningkatkan kinerja keuangan perusahaan. Biaya yang digunakan oleh perusahaan selain biaya gaji tenaga kerja terbukti memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kinerja keuangan perusahaan. Semakin tinggi modal struktural yang dimiliki perusahaan,

5

Angela Baron & Michael Armstrong, Human Capital Management: Konsep dan Implementasi, Cetakan 1 (Jakarta: Penerbit PPM, 2013), hlm. 3.

(24)

maka kinerja keuangan perusahaan akan semakin meningkat.6 Nilai iB-STVA yang positif menunjukkan bahwa Bank Umum Syariah ini telah mampu memanfaatkan keberadaan aset yang mereka miliki secara optimal untuk menciptakan laba.

Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Zuliyati dan Ngurah Arya, Soegeng Soetedjo dan Safrina Mursida, Tri Ciptaningsih.

4. Pengaruh Capital Employed (iB-VACA), Human Capital (iB-VAHU), dan Structural Capital (iB-STVA) Secara Simultan Terhadap Kinerja Keuangan (ROA)

Berdasarkan uji F, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa iB-VACA, iB-VAHU, dan iB-STVA secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kinerja keuangan (ROA). Ini mengandung arti bahwa Intellectual Capital yang tinggi akan berdampak pada kinerja keuangan yang semakin baik. Perusahaan yang dapat mengelola Intellectual Capital yang dimilikinya dengan baik, mampu menciptakan nilai tambah dan keunggulan kompetitif.

Hal ini sesuai dengan teori Resource Based View yang menyatakan bahwa perusahaan sebagai kumpulan sumber daya heterogen yang dapat menciptakan keunggulan bersaing. Sumber daya itu sendiri harus memenuhi kriteria VRIN agar dapat memberikan keunggulan kompetitif

6_{Tri Ciptaningsih, “Uji Pengaruh Modal Intelektual Terhadap Kinerja Keuangan BUMN}

yang Go Public di Indonesia” (Bandung: Jurnal Manajemen Teknologi ITB Bandung, No. 3, Desember, XII, 2013), hlm. 344.

(25)

dan kinerja yang berkelanjutan. Selain itu, hasil penelitian ini juga sesuai dengan teori Human Capital yang mengkonseptualkan bahwa pengetahuan dan keterampilan yang dimiliki karyawan yang berasal dari pendidikan dan pelatihan, termasuk keterampilan yang datang dari pengalaman, menghasilkan sediaan kapital produktif.7

Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Ihyaul Ulum, Soegeng Soetedjo dan Safrina Mursida, Zuliyati dan Ngurah Arya, Ariawan dan Meiranto, Isma Dewi Br Panjaitan dan Isfenti Sadalia, serta Subkhan dan Dyah Pitaloka Citraningrum dan bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan oleh Kuryanto dan Syafruddin, Prima Aprilyani Rambe dan Tri Ciptaningsih.

7

Angela Baron dan Michael Armstrong, Human Capital Management: Konsep dan Implementasi, hlm. 3.