JURNAL DISRUPSI BISNIS
ISSN 2621 – 797X
Jurnal Disrupsi Bisnis, Vol. 1, No. 2, September 2018 (82 - 102) @Prodi Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Pamulang
PENGARUH KOMISARIS INDEPENDEN, LEVERAGE, DAN UMUR PERUSAHAAN TERHADAP PENGUNGKAPAN MODAL INTELEKTUAL SERTA DAMPAKNYA PADA
KINERJA PERUSAHAAN OTOMOTIF
Vega Anismadiyah Fakultas Ekonomi Universitas Pamulang dosen02218@unpam.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  komisaris  independen, leverage,  dan umur  perusahaan  terhadap  pengungkapan  modal  intelektual  serta  dampaknya  pada  kinerja perusahaan  otomotif  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2010-2014. Dengan menggunakan metode purposive  sampling, diperoleh  sepuluh  perusahaan  yang  memenuhi kriteria  pemilihan  sampel. Data  yang  akan  diolah adalah  data  sekunder yang  diambil dari Laporan  Tahunan perusahaan. Uji  statistik  dilakukan  dengan  menggunakan  uji  regresi  data panel  model random effect.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  secara  simultan,  variabel komisaris  independen, leverage,  dan  umur  perusahaan, berpengaruh  signifikan  terhadap pengungkapan  modal  intelektual.  Secara  parsial  komisaris  independen, leverage dan  umur perusahaan berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan modal intelektual. Pengungkapan modal intelektual juga berdampak signifikan terhadap kinerja perusahaan.

## Kata Kunci : Komisaris  Independen, Leverage,  Umur  Perusahaan,  Pengungkapan Modal Intelektual, Kinerja Perusahaan.

## ABSTRACT
The  aim  of  this research is to  determine  the  effect  of  independent  commissioners,  leverage, and age of the company on intellectual capital disclosure and its impact to the performance of automotive companies which listed in the Indonesia Stock Exchange Year 2010-2014. With purposive  sampling  methode,  10  companies  that  are  meet  the  criteria,  choosen  as  samples. The  secondary  data,  which is  taken  from  the Indonesia  Stock  Exchange  (IDX)  will  be processed  to  get  the  required  data. Statistical  test  is  done  by  using  regression  test  of  panel data  of random effect  model. The  results show that  simultaneously,  independent commissioner,  leverage,  and  age of  the  company,  as  independent variables, have  a significant  effect  on  intellectual  capital  disclosure.  Partially, independent  commissioner, leverage and age of the company have a significant effect on intellectual capital disclosure. Intellectual capital disclosure also has a significant impact on company performance.
Keywords  :  independent  commissioners,  leverage,  firm  age,  intellectual  capital  disclosure, company performance

## PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
Di  era  globalisasi  ini,  ilmu  pengetahuan dan  teknologi  berkembang sangat  pesat  dan cepat.    Hal  ini  ditandai  dengan  semakin  majunya  teknologi  informasi,  semakin  kreatifnya karya  dan  inovasi,  serta  semakin  ketatnya  persaingan  ekonomi  dan  bisnis. Ketatnya persaingan  bisnis  membuat  perusahaan  harus  mengubah  strategi  bisnisnya  dari  bisnis  yang didasarkan  pada  tenaga  kerja  (labor-based business)  menuju  bisnis  yang  didasarkan  pada pengetahuan (knowledge-based  business),  sehingga  karakteristik  utama  perusahaannya menjadi perusahaan berbasis ilmu pengetahuan  (Sawarjuwono dan Kadir, 2003).
Dalam  sistem  manajemen  yang  berbasis  pengetahuan  ini,  modal  yang konvensional seperti  sumber  daya  alam,  sumber  daya  keuangan  dan  aktiva  fisik lainnya  menjadi  kurang penting dibandingkan dengan modal yang berbasis pada pengetahuan dan teknologi. Dengan memanfaatkan ilmu  pengetahuan  dan  teknologi, akan diperoleh  cara  menggunakan  sumber daya  lainnya  secara efisien  dan  ekonomis,  yang  nantinya  akan memberikan  keunggulan bersaing (Rupert, 1998).
Menurut Guthrie  dan  Petty  (2000), salah  satu  pendekatan  yang digunakan  untuk menilai  dan  mengukur  aset  pengetahuan  adalah  modal  intelektual  atau intellectual  capital (IC).  Modal  intelektual  telah  menjadi  fokus  perhatian  diberbagai  bidang,  baik  manajemen, teknologi  informasi,  sosiologi,  maupun  akuntansi. Dalam  Sawarjuwono  dan  Kadir (2003), modal  intelektual  terdiri  dari  tiga  elemen  utama  yaitu: Human  Capital,  Structural  Capital Atau Organizational Capital, dan Relational Capital Atau Customer Capital.
Ada beberapa  alasan  menarik  yang  menyebabkan  penelitian  ini  dilakukan.  Pertama, dunia  bisnis  di  Indonesia  kurang  memiliki  keunggulan  kompetitif  yang  menyebabkan rendahnya  daya  saing  dan  kurangnya  kemampuan  untuk  mempertahankan  eksistensi perusahaan (going concern). Alasan kedua, informasi tentang modal intelektual termasuk ke dalam  sepuluh  besar  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna  informasi  (Taylor  and Associate,  dalam  Williams,  2001).  Dengan  demikian,  menarik untuk  diteliti  terkait  isu tersebut  dengan  melihat  pengungkapan  sukarela  modal  intelektual  pada  perusahaan- perusahaan  publik  yang  berada  di  Indonesia.  Alasan  ketiga,  peraturan  Bapepam  Kep- 134/BL/2006 mewajibkan perusahaan yang sudah listing di BEI melaporkan laporan tahunan. Laporan  tahunan  tersebut  berisi  pengungkapan  informasi  keuangan  dan  non-keuangan  baik yang sifatnya wajib (mandatory) maupun sukarela (voluntary). Banyak pengungkapan wajib yang disyaratkan oleh profesi akuntan terkait dengan physical capital (Purnomosidhi, 2006). Sedangkan, modal intelektual sebagai non-phyisical capital pengungkapannya masih bersifat sukarela.  PSAK  No.  19  revisi  2009  menjelaskan  tentang  aset  tidak  berwujud  tetapi  tidak menjelaskan secara eksplisit tentang modal intelektual.
Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan, penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan  judul  ” Pengaruh Komisaris  Independen, Leverage, Dan Umur  Perusahaan Terhadap Pengungkapan  Modal  Intelektual Serta  Dampaknya Pada Kinerja Perusahaan Otomotif ”.

## Rumusan Masalah
Berdasarkan  fenomena tersebut,  masalah-masalah  yang  diangkat  dalam  penelitian  ini dirumuskan sebagai berikut:
1. Bagaimana  pengaruh komisaris  independen terhadap  pengungkapan  modal  intelektual pada perusahaan otomotif?
2. Bagaimana  pengaruh leverage terhadap  pengungkapan  modal  intelektual pada perusahaan otomotif?
3. Bagaimana pengaruh umur perusahaan terhadap pengungkapan modal intelektual pada perusahaan otomotif?
4. Bagaimana  pengaruh komisaris  independen, leverage, dan  umur  perusahaan  terhadap pengungkapan modal intelektual pada perusahaan otomotif secara simultan?
5. Bagaimana  dampak pengungkapan  modal  intelektual pada  kinerja  perusahaan otomotif?

## Batasan Masalah
Mengingat  keterbatasan  peneliti, baik  waktu,  tenaga  dan  biaya  maka  penelitian ini dibatasi pada pembahasan mengenai Pengaruh Komisaris Independen, Leverage, Dan Umur Perusahaan Terhadap Pengungkapan  Modal  Intelektual Serta  Dampaknya Pada Kinerja Perusahaan Otomotif dengan  mengambil  data  laporan  tahunan  dari sepuluh  perusahaan sampel yang terdaftar di BEI periode 2010 – 2014.

## Tujuan Penelitian
Berdasarkan  perumusan  masalah  yang  dipaparkan sebelumnya, tujuan  dari  penelitian ini adalah:
1. Untuk  mengetahui  pengaruh  komisaris  independen  terhadap  pengungkapan  modal intelektual pada perusahaan otomotif.
2. Untuk  mengetahui  pengaruh leverage terhadap  pengungkapan  modal  intelektual  pada perusahaan otomotif.
3. Untuk  mengetahui  pengaruh  umur  perusahaan  terhadap  pengungkapan  modal intelektual pada perusahaan otomotif.
4. Untuk  mengetahui  pengaruh  komisaris  independen, leverage dan  umur  perusahaan terhadap pengungkapan modal intelektual pada perusahaan otomotif.
5. Untuk  mengetahui  dampak  pengungkapan  modal  intelektual pada kinerja perusahaan otomotif.

## Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut:
1. Memberikan kontribusi bagi pengembangan ilmu pengetahuan di masa yang akan datang. 2.  Bahan  referensi  bagi penelitian selanjutnya  dan sebagai  bahan pembanding  untuk menambah ilmu pengetahuan.
3.  Mendorong perusahaan  untuk  meningkatkan  kualitas pengungkapan  modal  intelektual dalam laporan tahunannya.
4. Menjadi masukan bagi investor dalam menanamkan modalnya dengan mempertimbangkan pengungkapan modal intelektual perusahaan.

## TINJAUAN PUSTAKA Komisaris Independen
Komisaris  independen  adalah  anggota  dewan  komisaris  yang  tidak  memiliki  hubungan keuangan,  kepengurusan,  kepemilikan  saham  dan  atau  pemegang  saham  pengendali  atau hubungan lain yang dapat mempengaruhi kemampuannya untuk bertindak independen. Komisaris  independen menurut  Undang-undang  No.  40  Tahun  2007  tentang  Perseroan Terbatas.
Kedudukan  komisaris  independen  pada  dasarnya  sama  dengan  anggota  dewan  komisaris lainnya,  yakni  sebagai  badan  pengawas  dan  pemberi nasihat  kepada  direksi.  Ada  pun yang membedakannya adalah bahwa komisaris independen menurut penjelasan Pasal 120 ayat (2) UU  PT  adalah  berasal  dari  kalangan  luar  perusahaan,  tidak  terafiliasi  dengan  pemegang saham  utama,  anggota  direksi  dan  atau  anggota  dewan  komisaris  lainnya.  Tugas  komisaris independen  antara  lain:  menjamin  transparansi  dan  keterbukaan  laporan  keuangan perusahaan,  perlakuan  yang  adil  terhadap  pemegang  saham  minoritas  dan  pemangku kepentingan  yang  lain,  diungkapkannya  transaksi  yang  mengandung  konflik  kepentingan secara  wajar  dan  adil,  kepatuhan  perusahaan  pada  perundang-undangan  dan  peraturan  yang berlaku, serta menjamin  akuntabilitas organ perseroan. Hal  yang tidak kalah penting  adalah komisaris  independen  hendaknya  melakukan  pengawasan  terhadap  kebijakan-kebijakan direksi dalam pengelolaan perusahaan dimana perusahaan harus memberikan perlakuan yang setara dan wajar kepada  pemangku kepentingan sesuai dengan manfaat dan kontribusi  yang diberikan  perusahaan  termasuk  kepada  pemegang  saham  minoritas,  sehingga  prinsip kewajaran dan kesetaraan dapat terlaksana dengan baik.

## Leverage
Leverage berkaitan  dengan  bagaimana  perusahaan  didanai  untuk  menghilangkan keraguan  pemegang  obligasi  tentang  jaminan  keamanan  dana  mereka.  Semakin  besar perusahaan,  semakin  tinggi  tingkat leverage,  semakin  tinggi  pula tuntutan  pada  perusahaan untuk  mengungkapkan  informasi  yang  lebih  luas  dibanding  perusahaan  yang tingkat leverage-nya lebih rendah. Leverage digunakan untuk membiayai aktiva berasal dari kreditor, bukan dari pemegang saham ataupun investor.
Financial leverage menunjukkan  kemampuan  perusahaan  untuk  memenuhi  kewajiban, baik itu jangka pendek maupun jangka panjang.

## Umur perusahaan
Umur perusahaan menunjukkan berapa lama perusahaan tetap bertahan, mampu bersaing dan memanfaatkan peluang di dunia bisnis. Semakin panjang umur suatu perusahaan berarti semakin berpengalaman  dalam mengantisipasi kemungkinan  yang terjadi. Umur perusahaan dikatakan  mempengaruhi  tingkat  pengungkapan  modal  intelektual,  semakin  tua  umur perusahaan semakin tinggi tingkat pengungkapan modal intelektualnya.
Umur  perusahaan  dinyatakan  dalam  rentang  tahun  sejak  perusahaan  terdaftar  pertama kali di Bursa Efek Indonesia.

## Modal Intelektual
Organisation  for  Economic  Cooperation  and  Development (OECD),  pada  tahun  1999 mendefinisikan modal intelektual sebagai nilai ekonomik dari dua kategori intangibles assets perusahaan organisational (structural) capital dan human capital. Structural capital meliputi proprietary  software  system,  distribution  networks, dan supply  chains. Sedangkan human
capital mencakup human  resources, baik  dalam  perusahaan  maupun  di  luar  perusahaan, seperti customers dan suppliers.  Berdasarkan  definisi  OECD  tersebut,  modal  intelektual merupakan bagian (subset) dari intangible assets secara keseluruhan karena ada unsur  yang bersifat intangible, yang  secara  logis  bukan  merupakan  bagian  dari  modal  intelektual, misalnya reputasi, yang merupakan hasil dari penggunaan modal intelektual.
Dalam PSAK Nomor 19 tahun 2009 tentang aset tak berwujud, telah disebutkan bahwa modal  intelektual  merupakan  kategori intangible  asset.  Namun  beberapa intangible  asset seperti goodwill,  yaitu  merk  dagang  yang  dihasilkan  dalam  perusahaan  tidak  boleh  diakui sebagi intangible asset. Oleh karena itu, pengungkapan informasi mengenai modal intelektual atau intellectual  capital bersifat  sukarela,  mengingat  PSAK  Nomor  19  belum  mengatur tentang  modal  intelektual  baik  dari  cara  pengidentifikasiannya  maupun  dari  segi pengukurannya.  Kriteria  untuk  memenuhi  definisi intangible  assets antara  lain  dapat diidentifikasi, adanya pengendalian sumber daya dan adanya manfaat ekonomis masa depan.

## Pengungkapan Modal Intelektual
Pengungkapan modal intelektual dapat dikatakan sebagai laporan modal intelektual atau intellectual capital statement. Intellectual capital statement melaporkan aktivitas perusahaan dalam  mengelola  pengetahuan  (knowledge  management).  Perusahaan  melaporkan  sumber daya  yang  dimilki  yang  terkombinasi  menjadi  kemampuan,  yang  membuat  perusahaan mampu melakukan sesuatu (Sihotang dan Winata, 2008).
Sawarjuwono  (2003) menyatakan, Badan  akuntansi  internasional  seperti International Federation  of  Accountants (IFAC), Intertational  Accounting  Standard  Committee (IASC), Society of Management Accountants of Canada (SMAC), juga sedang melakukan pengujian terhadap  kerangka  kerja  pengelolaan  dan  pelaporan  modal  intelektual  perusahaan.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  porsi  pengungkapan  setiap  elemen  modal  intelektual,  dimana 30% indikator digunakan untuk mengungkapkan human capital, 30% organizational capital (internal structure) dan 40% customer capital (external structure).
Perusahaan-perusahaan  melakukan  pengungkapan  modal  intelektual  karena  berbagai alasan. Menurut  Widjanarko  (Nugroho,  2012), terdapat lima  alasan  perusahaan-perusahaan melaporkan modal intelektual:
1) Pelaporan  modal  intelektual  dapat  membantu  organisasi  merumuskan  strategi  bisnis. Dengan  mengidentifikasi  dan  mengembangkan intellectual  capital suatu  organisasi untuk mendapatkan Competitive advantage.
2) Pelaporan  modal  intelektual  dapat  membawa  pada  pengembangan  indikator-indikator kunci presentasi perusahaan yang akan membantu mengevaluasi hasil-hasil pencapaian strategi.
3) Pelaporan  modal  intelektual  dapat  membantu  mengevaluasi  merger  dan  akuisisi perusahaan,  khususnya  untuk  menentukan  harga  yang  dibayar  oleh  perusahaan pengakuisisi.
4) Menggunakan  pelaporan  modal  intelektual nonfinancial dapat  dihubungkan  dengan rencana intensif dan kompensasi perusahaan.
5) Alasan  ini  merupakan  alasan  eksternal  perusahaan  yaitu  mengkomunikasikan  pada stakeholder eksternal tentang Intellectual Property yang dimiliki perusahaan.

## Kinerja Perusahaan
Teori Market  Based  Theory (MBT) memandang  bahwa  kinerja  perusahaan  tidak  hanya ditentukan  oleh  faktor-faktor  internal, tetapi  juga  oleh  faktor-faktor eksternal. Menurut Susanto (2007), konsep MBT ini didasarkan atas konsep competitive force model. Model ini menjelaskan lima faktor pendorong eksternal yang harus diperhatikan oleh sebuah organisasi agar mampu memperoleh keunggulan kompetitif dalam lingkungan bisnis, yaitu :
a. Ancaman pemain baru dalam bisnis.
b. Persaingan diantara perusahaan – perusahaan yang berada dalam industri. c. Ancaman adanya produk atau layanan pengganti. d. Kekuatan pemasok. e. Kekuatan pembeli.
Penelitian ini hanya menggunakan Return  on  Asset (ROA)  sebagai  proksi  kinerja perusahaan. Return  on  Assets adalah  rasio  profitabilitas  yang  mengukur  jumlah  profit  yang diperoleh  tiap  rupiah  aset  yang  dimiliki  perusahaan.  ROA  memperlihatkan  kemampuan perusahaan dalam melakukan efisisensi penggunaan total aset untuk operasional perusahaan. ROA memberikan gambaran kepada investor tentang bagaimana perusahaan mengkonversikan  uang  yang  telah  diinvestasikan  dalam  laba  bersih. Jadi,  ROA  adalah indikator dari profitabilitas perusahaan dalam menggunakan asetnya untuk menghasilkan laba bersih. ROA dihitung dengan membagi laba bersih (net income) dengan rata-rata total asset perusahaan:

## Model Penelitian
Model penelitian ini dinyatakan sebagai berikut:

## Gambar 1 Model Penelitian

## Hipotesis Penelitian
Hipotesis penelitian  ini  menguji  ada  tidaknya  pengaruh  antara  komisaris  independen (X 1 ), leverage (X 2 ) dan umur perusahaan (X 3 ) terhadap pengungkapan modal intelektual serta (Y)  dampaknya  pada  kinerja  perusahaan  (Z).    Adapun  hipotesis yang  dapat  penulis ajukan sebagai  jawaban  sementara  terhadap  permasalahan  yang  ada  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
H1 : Komisaris  Independen berpengaruh  signifikan  terhadap  pengungkapan  modal intelektual
H 5 Pengungkapan Modal Intelektual (Y) Kinerja Perusahaan ROA (Z) Leverage (X 2 ) Umur Perusahaan (X 3 ) Komisaris Independen (X 1 ) H 2 H 3 H 1 H 4
H2 : Leverage berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan modal intelektual H3 : Umur Perusahaan berpengaruh signifikan terhadap pengungkapan modal intelektual H4 : Komisaris  independen, leverage,  umur  perusahaan  berpengaruh  secara simultan terhadap pengungkapan modal intelektual H5 : Pengungkapan modal intelektual berdampak signifikan terhadap kinerja perusahaan

## METODE PENELITIAN Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini menggunakan data dari Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan pertimbangan bahwa  BEI  merupakan sentral  penjualan  saham perusahaan  yang go  public di  Indonesia. Penelitian ini  juga  melalui  studi  kepustakaan  dengan mengambil  data  sekunder  laporan tahunan  dari 10 perusahaan otomotif yang  terdaftar  di  BEI yang  dipublikasikan periode tahun  2010-2014  melalui  website: http://www.idx.co.id dan http://sahamok.com . Adapun Waktu penelitian yaitu bulan Januari sampai Mei 2018.

## Metode Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  ini  bersifat  korelasional  dimana  penelitian  tersebut mempelajari  dua  hubungan  variabel  atau  lebih,  dan  bagaimana  variabel-variabel penelitian dinyatakan dalam satu indeks yang dinamakan koefisien korelasi.

## Populasi dan Sampel

## 1. Populasi Penelitian
Populasi dalam penelitian ini terdiri atas tiga belas perusahaan industri manufaktur sub sektor otomotif yang go public dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).

## 2. Sampel penelitian
Pengambilan  sampel  didasarkan  pada  metode purposive  sampling yaitu  teknik penentuan sampel dengan perhitungan tertentu atas dasar kesesuaian karakteristik sampel (Sugiyono, 2009). Pengambilan sampel dengan metode ini bertujuan untuk mendapatkan sampel yang representatif sesuai dengan kriteria sampel, yaitu :
a. Perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
b. Perusahaan  otomotif  yang  mempublikasikan  laporan  tahunannya  berturut-turut  dari tahun 2010 sampai tahun 2014.
c. Perusahaan otomotif yang mempublikasikan laporan keberlanjutan.
d. Perusahaan  otomotif  yang  laporan  tahunannya  dapat  diakses  dan  diunduh  oleh peneliti.
Berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  tersebut,  perusahaan  yang  memenuhi kriteria terdiri atas sepuluh perusahaan, yaitu :
Tabel 1

## Sampel Perusahaan Otomotif Yang Terdaftar di BEI
No. Kode Saham Nama Emiten Tanggal IPO Saham Syariah 1 ASII Astra International Tbk 4 April 1990 √ 2 AUTO Astra Otoparts Tbk 15 Juni 1998 √ 3 BRAM Indo Kordsa Tbk d.h Branta Mulia Tbk 5 September 1990 √ 4 GDYR Goodyear Indonesia Tbk 1 Desember 1980 √ 5 GJTL Gajah Tunggal Tbk 8 Mei 1990 √ 6 IMAS Indomobil Sukses International Tbk 15 September 1993 X 7 INDS Indospring Tbk 10 Agustus 1990 √

## Sumber: www.sahamok.com
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  data  panel  karena  data  dalam penelitian ini melalui proses penyatuan antara data waktu (time series) dengan data antar individu (cross section) yang disebut dengan data panel. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah content analysis, yaitu suatu metode pengumpulan data  penelitian  melalui  teknik  observasi  dan  analisis  terhadap  isi  atau  pesan  dari  suatu dokumen. Content  analysis dilakukan  dengan  cara  membaca  laporan  tahunan  setiap perusahaan sampel dan memberi kode informasi yang terkandung di dalamnya.

## Sumber dan cara pengumpulan data 1. Sumber Data
Data-data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu laporan tahunan perusahaan otomotif tahun 2010 – 2014 yang diperoleh melalui www.idx.co.id , www. SahamOk.com .
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode content  analysis,  yaitu  suatu  metode  pengumpulan  data  penelitian  melalui  teknik observasi dan analisis terhadap isi atau pesan dari suatu dokumen.
Selain itu, data juga diperoleh melalui library research (penelitian kepustakaan).

## Rancangan Uji Hipotesis
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah :

## 1. Model Regresi Data Panel
Analisis  regresi  data  panel  adalah  analisis  regresi  yang  didasarkan  pada  data  panel untuk mengamati hubungan antara satu variabel terikat (dependent variable) dengan satu atau  lebih  variabel  bebas  (independent  variable). (I Gede  Nyoman  Mindra  Jaya  dan Neneng Sunengsih, 2009).
Dalam regresi data panel, kita dapat menggunakan tiga pendekatan, yaitu :

## a. Pendekatan Pooling Least Square atau Common Effect Model (CEM)
Pada  model  ini  digabungkan  data cross  section dan  data time  series.  Kemudian digunakan  metode OLS  (Ordinary  Least  Square)  terhadap  data  panel  tersebut. Persamaan untuk Pooling Least Square ditulis dengan persaman sebagai berikut :

## b. Pendekatan Fixed Effect Model (FEM)
Pendugaan parameter regresi panel dengan FEM menggunakan teknik perubahan variabel dummy sehingga metode ini sering kali disebut dengan Least Square Dummy Variable Model. Persamaan regrasi pada model ini adalah :

## c. Pendekatan Random Effect Model (REM)
Efek  random digunakan  untuk  mengatasi  kelemahan  model  efek  tetap  yang menggunakan  variabel  semu,  sehingga  model  mengalami  ketidakpastian.  Tanpa
8 LPIN Multi Prima Sejahtera Tbk d.h Lippo Enterprises Tbk 5 Feruari 1990 √ 9 MASA Multistrada Arah Sarana Tbk 9 Juni 2005 √ 10 SMSM Selamat Sempurna Tbk 9 September 1996 √
menggunakan variabel semu, metode efek random menggunakan residual yang diduga memiliki hubungan antar waktu dan antar objek.
Persamaan model yang digunakan adalah :

## 2. Pengujian model
Menurut  Widarjono  (2007:258),  ada  tiga  uji  untuk  memilih  teknik  estimasi  data panel.  Pertama,  uji  statistik  F  (Uji  Chow)  digunakan  untuk  memilih  antara  metode Common  effect atau  metode Fixed  effect.  Kedua  Uji  Hausman  yang  digunakan  untuk memilih  antara  metode fixed  effcet atau metode random  effect. Ketiga  uji  Langrange Multiplier  (LM)  digunakan  untuk  memilih  antara  metode common  effect atau  metode random effect.
a. Uji Chow
Uji Chow (F statistik) adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui apakah model yang digunakan adalah common effect atau fixed effect. Pengujian chow dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut : H 0 : Menggunakan pendekatan Common Effect Model H 1 : Menggunakan pendekatan Fixed Effect Model
Pengujian  ini  mengikuti  distribusi  F  statistik  dimana  jika F  statistik  lebih  besar dari  F-tabel  maka  H 0 ditolak.  Nilai Chow  menunjukkan  nilai  F-statistik  dimana  bila nilai Chow  yang  kita dapat  lebih  besar  dari  nilai  F-tabel  yang  digunakan berarti  kita menggunakan model fixed effect atau kita dapat melihat kepada nilai probabilitas cross section dan Chi-square, dengan ketentuan :
 Jika probabilitas < 0,05 maka H 0 ditolak, dan menggunakan H 1
 Jika probabilitas > 0,05 maka H 0 diterima b. Uji Hausman
Uji Hausman digunakan untuk menentukan apakah menggunakan model random effect atau  model fixed  effect yang  paling  tepat.  Uji Hausman  dilakukan  dengan hipotesis sebagai berikut :
H 0 : Menggunakan pendekatan Random Effect Model H 1 : Menggunakan pendekatan Fixed Effect Model
Statistik Uji Hausman ini mengikuti distribusi statistik Chi Square dengan degree of freedom sebanyak k, dimana k adalah jumlah variabel independen. Jika nilai statistik Hausman  lebih  besar  dari  nilai  kritisnya  maka menggunakan fixed effect model, sedangkan  bila  nilai  statistik Uji  Hausman  lebih  kecil  dari  nilai  kritisnya  maka menggunakan random effect model, atau dapat melihat kepada nilai probabilitas cross section random dengan ketentuan sebagai berikut :
 Jika probabilitas < 0,05 maka H 0 ditolak dan menggunakan H 1
 Jika probabilitas > 0,05 maka H 0 diterima c. Uji Langrangge Multiplier (LM)
Dasar  dilakukan  uji  Langrangge  Multiplier  adalah  apabila  hasil  uji fixed  efffect dan random effect tidak konsisten, misalnya pada Uji Chow model yang cocok adalah common  effect,  namun  pada  saat  dilakukan  Uji  Hausman  model  yang  cocok  adalah random  effect. Pengujian  didasarkan  pada  nilai  residual  dari  metode Common  Effect. Pengujian Langrangge Multiplier dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut : H 0 : Menggunakan pendekatan Common Effect Model H 1 : Menggunakan pendekatan Random Effect Model
Nilai LM hitung akan dibandingkan dengan nilai Chi Square table dengan derajat kebebasan (degree of freedom) sebanyak jumlah variabel bebas dan alpha atau tingkat signifikan sebesar 5%. Apabila nilai LM-hitung > Chi Square table maka model yang dipilih adalah random effect. Apabila nilai LM-hitung < Chi Square table maka model yang  dipilih  adalah common  effect.  Atau  kita  dapat  melihat  kepada  nilai  probabilitas Breusch-Pagan, dengan ketentuan :
 Jika probabilitas < 0,05 maka H 0 ditolak, dan menggunakan H 1
 Jika probabilitas > 0,05 maka H 0 diterima

## 3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji  Normalitas  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  dalam  model  regresi  kedua variabel  yang ada  yaitu  variabel  bebas  dan  terikat  mempunya  distribusi  data  yang normal  atau mendekati  normal  (Ghozali,  2011). Dalam software EViews  normalitas sebuah  data  dapat  diketahui  dengan  membandingkan  nilai  Jarque-Bera  (JB)  dan nilai Chi Square tabel. Hipotesis yang digunakan adalah:
H 0 : Data berdistribusi normal H 1 : Data tidak berdistribusi normal Jika hasil dari JB hitung > Chi Square tabel, maka H0 ditolak Jika hasil dari JB hitung < Chi Square tabel, maka H0 diterima b. Uji Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  model  regresi  ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel- variabel ini dikatakan tidak ortogonal atau terjadi kemiripan. Variabel ortogonal adalah variabel bebas yang  nilai  korelasi  antar  sesama  variabel bebas sama  dengan  nol. Menganalisis matriks korelasi variabel-variabel bebas. Jika antar variabel bebas terjadi korelasi yang cukup tinggi (umumnya > 0,80), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas. (Ghozali 2011:105).
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antara variable pengganggu  pada  periode  tertentu  dengan  variabel pengganggu  periode  sebelumnya (Ghozali,  2011).  Autokorelasi  muncul  karena  observasi  yang  berurutan  sepanjang waktu  berkaitan  satu  sama  lain.  Masalah  ini  timbul  karena  residual  tidak  bebas  dari suatu  observasi  ke  observasi  lainnya.  Model  regresi  yang  baik  adalah  regresi  yang bebas  dari  autokorelasi. Pengujian  kebenaran  autokorelasi  dapat  dilakukan  dengan Durbin-Watson (d) Test yaitu dengan cara nilai d hitung dibandingkan dengan nilai dL dan dU.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian dari hasil satu pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda maka disebut heteroskedastisitas (Ghozali, 2011:125). Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas. Atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Adapun ketentuan dalam memberikan kesimpulan terjadi tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan cara membandingkan antara nilai Probability F-Sta tistic (F hitung) dengan tingkat α (0,05), dengan ketentuan sebagai berikut:
a) Jika  Probability  F- Statistic  (F  hitung)  <  probabilitas  α  (0,05),  maka  tidak  terjadi heteroskedastisitas.
b) Jika  Probability  F- Statistic  (F  hitung)  >  probabilitas  α  (0,05),  maka  terj adi heteroskedastisitas.
4. Pengujian Hipotesis Merupakan uji untuk mengetahui kebenaran hipotesis yang ada pada penelitian.
H1 = Komisaris Independen berpengaruh terhadap Pengungkapan Modal Intelektual. H2 = Leverage berpengaruh terhadap Pengungkapan Modal Intelektual.
H3 = Umur Perusahaan berpengaruh terhadap Pengungkapan Modal Intelektual.
H4  =  Komisaris  Independen,  Leverage  dan  Umur  Perusahaan  berpengaruh  terhadap Pengungkapan Modal Intelektual.
H5 = Pengungkapan Modal Intelektual Berdampak Pada Kinerja Perusahaan.
a. Koefisien Determinasi (R 2 ) Nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  ini  mencerminkan  seberapa  besar  variasi  dari variabel  terikat  dapat  diterangkan  oleh  variabel  bebas.  Dengan  demikian  baik  atau buruknya suatu persamaan regresi ditentukan oleh R 2 nya yang mempunyai nilai antara nol  dan  satu  (0 ≤  R 2 ≤  1).  Nilai  R 2 yang  kecil  mengindikasikan  bahwa  kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikat sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu merupakan indikator yang menunjukkan bahwa kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan  variabel  terikat  semakin  kuat.  Pedoman  bagi  interpretasi  koefisien determinasi (tingkat pengaruh) menurut Johannes Supranto (2001:127) adalah :
Tabel 2 Interpretasi Koefisien Determinasi Koefisien Tingkat Pengaruh 0% - 4 % Pengaruh rendah atau lemah sekali 5% - 16% Pengaruh rendah tapi pasti 17% - 48% Pengaruh Cukup Kuat 49% - 81% Pengaruh tinggi atau kuat 82% - 100% Pengaruh sangat tinggi atau sangat kuat
Sumber : Johannes Supranto (2001:127)
b. Uji-F (Uji Simultan Atau Bersama)
Uji  statistik  F  pada  dasarnya  menunjukkan  apakah  semua  variabel  bebas  yang diasumsikan  dalam  model  mempunyai  pengaruh  secara  bersama-sama  terhadap variabel terikat (Ghozali 2011:88)
Tingkat signifikansi adalah sebesar 5% hal ini berarti tingkat kepercayaan adalah 95%  (100%-5%),  menurut  Priyatno  (2012:57)  dengan  cara  pengambilan  keputusan adalah :
 Jika nilai probabilitas > 0,05 maka H 0 diterima
 Jika nilai probabilitas < 0,05 maka H 0 ditolak H 0 : variabel bebas tidak signifikan terhadap variabel terikat secara bersama-sama. H 1 : variabel bebas signifikan terhadap variabel terikat secara bersama-sama. Atau dengan cara melihat F-hitung dengan F-tabel :
 Jika F-hitung < F-tabel, maka H 0 diterima
 Jika  F-hitung > F-tabel, maka H 0 ditolak H 0 : tidak ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara bersama-sama. H 1 : ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat secara bersama-sama.
c. Uji – t (Uji Parsial)
Uji-t ini bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing-masing variabel bebas secara individual (parsial) terhadap variabel terikat. Menurut Priyatno (2012:58- 59), pengujian berdasarkan probabilitas dengan tingkat signifikansi sebesar 5%, hal ini berarti  tingkat  kepercayaan  adalah  95%  (100% - 5%)  dengan  cara  pengambilan keputusan adalah :
 Jika nilai probabilitas > 0,05 maka H 0 diterima
 Jika nilai probabilitas < 0,05 maka H 0 ditolak H 0 : variabel bebas tidak signifikan terhadap variabel terikat H 1 : variabel bebas signifikan terhadap variabel terikat Atau dengan cara melihat tabel t :
 Jika t-hitung < t-tabel, maka H 0 diterima
 Jika t-hitung > t-tabel, maka H 0 ditolak H 0 : tidak ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat H 1 : ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Estimasi Model/Persamaan (Equation Estimation) Regresi Data
Regresi  data  ini  memiliki  3  model  yaitu  model common  effect,  model fixed  effect dan model random effect.
Nilai konstanta dan variabel bebas (komisaris independen, leverage, umur perusahaan) pada  saat  pengujian  hubungan  antara  variabel  bebas  dan  variabel  pemoderasi  adalah  sama pada  setiap  model.  Nilai  konstanta  (C)  62,06  dan  bertanda  negatif.  Nilai  komisaris independen (X 1 ) 0,45 dan bertanda negatif artinya jika variabel X 1 turun sebesar satu satuan, maka nilai Y naik sebesar satu satuan. Nilai leverage (X 2 ) 0,43 dan bertanda negatif artinya jika variabel X 2 turun sebesar satu satuan, maka nilai Y naik sebesar satu satuan. Nilai umur perusahaan  (X 3 )  2,97  dan  bertanda  positif  artinya  jika  variabel  X 3 naik  sebesar  satu  satuan, maka nilai Y juga naik sebesar satu satuan.
Demikian  pula  dengan  nilai  konstanta  dan  variabel  pemoderasi  (pengungkapan  modal intelektual)  pada  saat  pengujian  hubungan  antara  variabel  pemoderasi  dan  variabel  terikat yaitu  sama  pada  setiap  model.    Nilai  konstanta  (C)  28,50  dan  bertanda  positif.  nilai pengungkapan modal intelektual (Y) 0,26 dan bertanda negatif artinya jika variabel Y turun sebesar satu satuan, maka nilai Z naik sebesar satu satuan.
Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa estimasi model yang paling tepat adalah model random effect.

## Pengujian Model Regresi Data Panel
1. Uji Chow
a. Uji Chow Variabel X 1 , X 2 , X 3 dan Y Nilai probability  cross  section F adalah  1,0000  >  0,05.  Ini  berarti  bahwa  H 0 diterima dan  H 1 ditolak  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  yang  cocok  digunakan adalah common effect model.
b. Uji Chow variabel Y dan Z Nilai probability cross section F adalah 1,0000 > 0,05. Ini berarti bahwa H 0 diterima dan H 1 ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa metode yang cocok digunakan adalah common effect model.
2. Uji Hausman a. Uji Hausman Variabel X 1 , X 2 , X 3 dan Y
Nilai probabilitas  cross  section random  adalah    1,0000  >  0,05  sehingga  dapat disimpulkan bahwa H 0 diterima dengan kata lain model yang cocok digunakan adalah random effect model.
b. Uji Hausman Variabel Y dan Z
Nilai  probabilitas cross  section  random adalah  1,0000  >  0,05  maka  H 0 diterima sehingga model yang digunakan adalah random effect model.
3. Uji Langrange Multiplier (LM)
a. Uji LM variabel X 1 , X 2 , X 3 dan Y Nilai probabilitas Breusch-Pagan (Both) adalah 0,0124. Ini berarti bahwa probabilitas < 0,05  sehingga  H 0 ditolak  artinya  model  yang  cocok  digunakan  adalah random effect model.

## b. Uji LM variabel Y dan Z
Nilai probabilitas Breusch-Pagan (Both) adalah 0,0124. Ini berarti bahwa probabilitas < 0,05  sehingga  H 0 ditolak  artinya  model  yang  cocok  digunakan  adalah random effect model.

## Hasil Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
a. Uji normalitas pada variabel X 1 , X 2 , X 3 , dan Y 0 1 2 3 4 5 6 7 -30 -20 -10 0 10 20 S e r ie s : R e s id u a ls S a m p le 1 5 0 O b s e r v a tio n s 5 0 M e a n - 1 .9 5 e -1 6 M e d ia n 2 .6 1 1 1 5 1 M a xim u m
2 6 .7 8 1 7 1
M in imu m
- 2 9 .1 4 2 0 4
S td . D e v. 1 3 .9 4 8 0 5 S ke wn e ss
- 0 .0 9 0 2 5 4
K u rto s is 2 .2 4 9 3 9 6 Ja r q u e -B e ra 1 .2 4 1 6 4 5
P ro b a b ility 0 .5 3 7 5 0 2
Sumber : Data sekunder yang telah diolah

## Gambar 2 Uji Normalitas X1, X2, X3 terhadap Y
Nilai  prob.  JB  hitung  adalah  0,537502 >  0,05.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  residual  terdistribusi  normal.  Ini  berarti  bahwa  uji  asumsi  klasik tentang normalitas telah terpenuhi.
b. Uji Normalitas pada variabel Y dan Z
0 2 4 6 8 10 12 -10 -5 0 5 10 15 S e r ie s : R e s id u a ls S a m p le 1 5 0 O b s e r v a tio n s 5 0 M e a n 6 .3 9 e - 1 6 M e d ia n - 0 .8 3 0 7 5 3 M a xim u m 1 5 .8 7 6 0 6 M in imu m - 8 .4 1 3 6 2 4 S td . D e v. 5 .6 9 3 9 7 6 S ke wn e ss 0 .7 0 1 6 3 8 K u rto s is 3 .2 6 9 1 1 0 Ja r q u e -B e ra 4 .2 5 3 3 4 7
P ro b a b ility 0 .1 1 9 2 3 3
Sumber : Data sekunder yang telah diolah Gambar 3 Uji Normalitas Y terhadap Z
Nilai  prob.  JB  hitung  adalah  0,119233 >  0,05.  Dengan  demikian,  dapat disimpulkan  bahwa  residual  terdistribusi  normal.  Ini  berarti  bahwa  uji  asumsi  klasik tentang normalitas telah terpenuhi.

## 2. Uji Multikolinieritas
Berikut merupakan hasil uji multikolinieritas pada variabel X 1 , X 2 , X 3 Tabel 3 Uji Multikolinieritas
KOMISARIS_ INDEPENDEN
LEVERAGE UMUR_ PERUSAHAAN KOMISARIS_ INDEPENDEN 1.000000 0.100700 -0.192197 LEVERAGE 0.100700 1.000000 0.422263 UMUR_ PERUSAHAAN -0.192197 0.422263 1.000000 Sumber : Data sekunder yang telah diolah
Tabel tersebut  menjelaskan  bahwa  tidak  terjadi  multikolinieritas  karena nilai koefisien korelasi  antara  X 1 (komisaris  independen),  X 2 (leverage),  dan  X 3 (umur perusahaan) tidak terdapat angka yang lebih besar dari 0,8 (Gujarati 204:55). Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas.
3. Uji Autokorelasi
a. Uji Autokorelasi pada variabel X 1 , X 2 , X 3 , dan Y Tabel 4 Uji Autokorelasi X terhadap Y Dependent Variable: ICD Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 08/10/17   Time: 15:40 Sample: 2010 2014 Periods included: 5 Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 50 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -62.05670 14.10410 -4.399904 0.0001 KOMISARIS_INDEPENDEN -0.449348 0.046637 -9.635098 0.0000 LEVERAGE -0.429146 0.035578 -12.06195 0.0000 UMUR_PERUSAHAAN 2.973231 0.249514 11.91609 0.0000 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.000000 0.0000 Idiosyncratic random 1.619796 1.0000 Weighted Statistics R-squared 0.927553 Mean dependent var 65.00000 Adjusted R-squared 0.922829 S.D. dependent var 5.229430 S.E. of regression 1.452721 Sum squared resid 97.07837 F-statistic 196.3170 Durbin-Watson stat 2.093456 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics
R-squared 0.927553 Mean dependent var 65.00000 Sum squared resid 97.07837 Durbin-Watson stat 2.093456
Sumber : Data sekunder yang telah diolah
Berdasarkan tabel 4, nilai statistik d = 2,093456. Berdasarkan tabel dw didapatkan nilai dL = 1,4206 dan nilai dU = 1,6739. Hasil tersebut menunjukkan bahwa dU < d < (4-dL) =  (1,6739  <  2,093456  <  (4-1,4206))  =  (1,6739  <  2,093456  <  2,5794),  artinya  H 0 diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada data.
b. Uji Autokorelasi pada variabel Y dan Z
Tabel 5 Uji Autokorelasi Y terhadap Z Dependent Variable: ROA Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 08/10/17   Time: 17:10 Sample: 2010 2014 Periods included: 5 Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 50 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 28.49563 1.792443 15.89764 0.0000 ICD -0.257687 0.027489 -9.374169 0.0000 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.000000 0.0000 Idiosyncratic random 1.006263 1.0000 Weighted Statistics R-squared 0.692611 Mean dependent var 11.74600 Adjusted R-squared 0.686207 S.D. dependent var 1.619204 S.E. of regression 0.907033 Sum squared resid 39.49003 F-statistic 108.1539 Durbin-Watson stat 2.206566 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.692611 Mean dependent var 11.74600 Sum squared resid 39.49003 Durbin-Watson stat 2.206566
Sumber : Data sekunder yang telah diolah
Berdasarkan  tabel 5,  nilai  statistik d = 2,206566. Berdasarkan  tabel  dw didapatkan nilai dL = 1,5035 dan nilai dU = 1,5849. Hasil tersebut menunjukkan bahwa dU  <  d  <  (4-dL)  =  (1,5849< 2,206566<  (4-1,5035))  =  (1,5849<2,206566<2,4965), artinya H 0 diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada data.
4. Uji Heteroskedastisitas
a. Uji Heteroskedastisitas Variabel X 1 , X 2 , X 3 dan Y Tabel 6 Uji Heteroskedastisitas X terhadap Y
Dependent Variable: RESABS Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 08/10/17   Time: 15:52 Sample: 2010 2014 Periods included: 5 Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 50 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 9.440158 2.233021 4.227527 0.0001 KOMISARIS_INDEPENDEN -0.119129 0.007384 -16.13408 0.0000 LEVERAGE -0.015938 0.005633 -2.829449 0.0069 UMUR_PERUSAHAAN 0.083872 0.039504 2.123131 0.0392 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.000000 0.0000 Idiosyncratic random 0.256453 1.0000 Weighted Statistics R-squared 0.934450 Mean dependent var 11.86983 Adjusted R-squared 0.930175 S.D. dependent var 7.126001 S.E. of regression 1.230001 Sum squared resid 2.433421 F-statistic 218.5835 Durbin-Watson stat 2.093456 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.934450 Mean dependent var 11.86983 Sum squared resid 2.433421 Durbin-Watson stat 2.093456
Sumber : Data sekunder yang telah diolah
Berdasarkan data pada tabel, nilai Prob(F-stat) adalah 0,000000 < 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
b. Uji Heteroskedastisitas Variabel Y dan Z
Tabel 7 Uji Heteroskedastisitas Y terhadap Z Dependent Variable: RESABS1 Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 08/10/17   Time: 15:57 Sample: 2010 2014 Periods included: 5 Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 50 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4.950536 1.441239 3.434917 0.0012 ICD -0.093009 0.022103 -4.207989 0.0001 Effects Specification S.D. Rho
Cross-section random 0.000000 0.0000 Idiosyncratic random 0.809100 1.0000 Weighted Statistics R-squared 0.612256 Mean dependent var 1.095038 Adjusted R-squared 0.597928 S.D. dependent var 0.870408 S.E. of regression 0.729313 Sum squared resid 25.53105 F-statistic 21.79344 Durbin-Watson stat 2.181936 Prob(F-statistic) 0.000025 Unweighted Statistics R-squared 0.312256 Mean dependent var 1.095038 Sum squared resid 25.53105 Durbin-Watson stat 2.181936
Sumber : Data sekunder yang telah diolah
Berdasarkan data pada tabel, nilai Prob(F-stat) adalah 0,000025 < 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.

## Uji Hipotesis dengan Analisis Regresi Data Panel
1. Pengujian Koefisien Determinasi (Adjusted R Squared)
a. Koefisien Determinasi Variabel X 1 , X 2 , X 3 dan Y Tabel 8 Uji Koefisien Determinasi X terhadap Y Dependent Variable: ICD Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 08/09/17   Time: 22:45 Sample: 2010 2014 Periods included: 5 Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 50 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -62.05670 14.10410 -4.399904 0.0001 KOMISARIS_INDEPENDEN -0.449348 0.046637 -9.635098 0.0000 LEVERAGE -0.429146 0.035578 -12.06195 0.0000 UMUR_PERUSAHAAN 2.973231 0.249514 11.91609 0.0000 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.000000 0.0000 Idiosyncratic random 1.619796 1.0000 Weighted Statistics R-squared 0.927553 Mean dependent var 65.00000 Adjusted R-squared 0.922829 S.D. dependent var 5.229430 S.E. of regression 1.452721 Sum squared resid 97.07837 F-statistic 196.3170 Durbin-Watson stat 2.093456 Prob(F-statistic) 0.000000

## Unweighted Statistics
R-squared 0.927553 Mean dependent var 65.00000 Sum squared resid 97.07837 Durbin-Watson stat 2.093456
Sumber : Data sekunder yang telah diolah Berdasarkan tabel, besarnya angka Adjusted R Squared adalah 0,922829. Hal ini menunjukkan bahwa prosentase pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat adalah sebesar 92%. Sedangkan sisanya 8% dipengaruhi faktor lain di luar model regresi tersebut.
b. Koefisien Determinasi Variabel Y dan Z Tabel 9 Uji Koefisien Determinasi Y terhadap Z Dependent Variable: ROA Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 08/09/17   Time: 22:58 Sample: 2010 2014 Periods included: 5 Cross-sections included: 10 Total panel (balanced) observations: 50 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 28.49563 1.792443 15.89764 0.0000 ICD -0.257687 0.027489 -9.374169 0.0000 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.000000 0.0000 Idiosyncratic random 1.006263 1.0000 Weighted Statistics R-squared 0.692611 Mean dependent var 11.74600 Adjusted R-squared 0.686207 S.D. dependent var 1.619204 S.E. of regression 0.907033 Sum squared resid 39.49003 F-statistic 108.1539 Durbin-Watson stat 2.906566 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.692611 Mean dependent var 11.74600 Sum squared resid 39.49003 Durbin-Watson stat 2.906566
Sumber : Data sekunder yang telah diolah
Berdasarkan tabel tersebut, besarnya angka Adjusted R Squared adalah 0,686207. Hal ini  menunjukkan  bahwa  prosentase  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat adalah  sebesar 69%.  Sedangkan  sisanya 31%  dipengaruhi faktor  lain  di  luar  model regresi tersebut.
2. Uji-F
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  tabel 8,  nilai  F-hitung  (F-statistic)  sebesar 196,3170. Nilai F- tabel dengan α=5% (0,05) dan df (k -1) = (3-1) = 2 dan df2 (n-k) = 50-3
= 47 menunjukkan angka 3,20. Dengan demikian nilai F-hitung (196,3170) > nilai F-tabel (3,20), jadi H 0 ditolak dan H 1 diterima sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel bebas berpengaruh secara simultan terhadap variabel terikat. Nilai probabilitas sebesar 0,0000 < tingkat signifikansi 0,05 sehingga H 0 ditolak dan H 1 diterima, artinya variabel X 1 , X 2 , dan X 3 berpengaruh signifikan terhadap Y secara simultan. 3. Uji-t
a. Uji-t Pada Variabel X 1 , X 2 , X 3 dan Y
1) Pengaruh Komisaris Independen (X 1 ) terhadap Pengungkapan Modal Intelektual (Y) Berdasarkan tabel 8, hasil t-hitung X 1 adalah 9.635098 dan bertanda negatif. Tanda negatif artinya memiliki hubungan negatif atau berbanding terbalik. Dengan α = 5%
(0,05)  dan  df  =  (n-k)  =  (50-3)  = 47,  dapat  diketahui  nilai  t-tabel  adalah 2,01174. Hasil tersebut menunjukkan bahwa t-hitung (9,635098) > t-tabel (2,01174), artinya H 0 ditolak  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  X 1 berpengaruh  negatif  terhadap  Y. Kemudian  nilai  probabilitas  X 1 =0,0000  <  0,05  maka  dapat  dikatakan  bahwa  X 1 signifikan terhadap Y.
2) Pengaruh Leverage (X 2 ) terhadap Pengungkapan Modal Intelektual (Y) Berdasarkan tabel 8, hasil t-hitung X 2 adalah 12,06195 dan bertanda negatif. Tanda negatif artinya memiliki hubungan negatif atau berbanding terbalik. De ngan α = 5%
(0,05)  dan  df  =  (n-k)  =  (50-3)  = 47,  dapat  diketahui  nilai  t-tabel  adalah 2,01174. Hasil tersebut menunjukkan bahwa t-hitung12,06195) > t-tabel (2,01174), artinya H 0 ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa X 2 berpengaruh negatif terhadap Y. Nilai probabilitas  X 2 =0,0000  <  0,005  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  X 2 signifikan terhadap Y.
3) Pengaruh Umur Perusahaan (X 3 ) terhadap Pengungkapan Modal Intelektual (Y) Berdasarkan  tabel 8,  hasil  t-hitung  X 3 adalah 11,91609.  Tanda  positif  artinya memiliki hubu ngan positif atau berbanding lurus. Dengan α = 5% (0,05) dan df = (n - k)  =  (50-3)  = 47,  dapat  diketahui  nilai  t-tabel  adalah 2,01174.  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  t-hitung  (11,91609)  >  t-tabel  (2,01174),  artinya  H 0 ditolak sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  X 3 berpengaruh  positif  terhadap  Y.  Nilai probabilitas X 3 =0,0000 < 0,005 sehingga dapat dikatakan X 3 signifikan terhadap Y. b. Uji-t Pada Variabel Y
Berdasarkan  tabel 9,  hasil  pengujian  analisis  regresi  data  panel  secara  parsial menunjukkan hasil t-hitung variabel Y adalah 9,374169 dan bertanda negatif. Tanda negatif artinya memiliki hubungan negatif atau berbanding terbalik. Dengan α = 5%
(0,05)  dan  df  =  (n-k)  =  (50-1)  =  49  dapat  diketahui  nilai  t-tabel  adalah 2,00958. Hasil tersebut menunjukkan bahwa t-hitung (-9,374169) > t-tabel (2,00958), artinya H 0 ditolak  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  Y  berpengaruh  negatif terhadap  variabel  Z.  Kemudian  nilai  probabilitas  Y  0,0000  <  0,005  maka  dapat dikatakan terdapat pengaruh signifikan dari Y terhadap Z.
4. Persamaan Model Regresi
a. Persamaan Model Regresi Pada Variabel X 1 , X 2 dan X 3 terhadap Y Berdasarkan tabel 9 dapat diperoleh persamaan model regresi antara variabel X 1 , X 2 , dan X 3 terhadap Y.
Y = -62,05670 – 0.449348 X 1 - 0,429146 X 2 + 2,973231 X 3 Bentuk persamaan regresi tersebut dapat diartikan sebagai berikut :
1) α (konstanta) sebesar 62,05670 dan bertanda negatif berarti bahwa  apabila tidak ada  variabel  X 1 ,  X 2 ,  dan  X 3 maka  besarnya  harga  Y  adalah 62,05670 dengan asumsi faktor-faktor lain adalah konstan.
2) b 1 = 0.449348  bertanda  negatif.  Koefisien  regresi  X 1 sebesar -0.449348 menunjukkan  bahwa  X 1 mempunyai  arah  koefiesien  regresi  negatif  yang  berarti setiap kenaikan X 1 sebesar 1% akan menurunkan Y sebesar 0.449348 dan begitu juga sebaliknya, dengan asumsi faktor-faktor lain adalah konstan.
3) b 2 =  0,429146  bertanda  negatif.  Koefisien  regresi  X 2 sebesar -0,429146 menunjukkan  bahwa  X 2 mempunyai  arah  koefiesien  regresi  negatif  yang  berarti setiap kenaikan X 2 sebesar 1% akan menurunkan Y sebesar 0,429146 dan begitu juga sebaliknya, dengan asumsi faktor-faktor lain adalah konstan.
4) b 3 = 2,973231.  Koefisien  regresi  X 3 sebesar  0,429146 menunjukkan  bahwa  X 3 mempunyai arah koefiesien regresi positif yang berarti setiap kenaikan X 3 sebesar 1%  akan  menaikkan  Y  sebesar  0,429146 dan  begitu  juga  sebaliknya,  dengan asumsi faktor-faktor lain adalah konstan.
b. Persamaan Model Regresi Pada Variabel Y terhadap Z Berdasarkan tabel 10 dapat diperoleh persamaan model regresi antara variabel Y terhadap Z.
Z = 28,49563 – 0,257687Y
Bentuk persamaan regresi tersebut dapat diartikan sebagai berikut :
1) α (konstanta) sebesar 28,49563 berarti bahwa apabila tidak ada variabel Y maka besarnya  harga  Z  adalah 28,49563 dengan  asumsi  faktor-faktor  lain  adalah konstan (ceteris paribus).
2) b 1 = 0,257687  bertanda  negatif.  Koefisien  regresi  Y  sebesar -0,257687 menunjukkan  bahwa  Y  mempunyai  arah  koefiesien  regresi  negatif  yang  berarti setiap  kenaikan  Y  sebesar  1%  akan  menurunkan  Z  sebesar 0,257687 dan  begitu juga sebaliknya, dengan asumsi faktor-faktor lain adalah konstan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Hasil  analisis  menunjukkan  adanya pengaruh  negatif dan  signifikan  antara komisaris independen (X 1 ) terhadap pengungkapan modal intelektual (Y).
2. Hasil  analisis  menunjukkan  adanya pengaruh  negatif dan  signifikan  antara leverage (X 2 ) terhadap pengungkapan modal intelektual (Y).
3. Hasil  analisis  menunjukkan  adanya  pengaruh  positif  dan  signifikan  antara  umur perusahaan( X3 ) terhadap pengungkapan modal intektual (Y).
4. Hasil  analisis  menunjukkan bahwa  komisaris  independen  (X 1 ), leverage (X 2 ) dan umur perusahaan(X 3 ) secara simultan berpengaruh terhadap pengungkapan modal intektual (Y). 5. Hasil analisis menunjukkan adanya pengaruh negatif dan signifikan antara pengungkapan modal intektual (Y) terhadap Kinerja Perusahaan / ROA (Z).

## DAFTAR PUSTAKA
Ghozali,  Imam.Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  SPSS  19.00.  Semarang: BPUNDIP,2011 Gujarati N. Damodar. Basic Econometrics fourth edition. McGraw-Hill,2004 Guthrie, J dan Petty. Intellectual Capital: Australian Annual Reporting Practise. Journal of
Intellectual Capital, Vol.1, No.3,2000
Jaya,  I  Gede  N.  M. and Neneng,  Sunengsih. Kajian  Analisis  Regresi  Dengan  Data Panel. Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan, dan Penerapan MIPA,2009.
Nugroho,  Ahmadi.Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Intellectul  Capital  Disclousure. Accounting Analysis Journal. Vol.1 No.2,2012. Priyatno, Duwi. Belajar Cepat Olah Data Statistik dengan SPSS. Yogyakarta: Andi,2012 Purnomosidhi, Bambang. Praktik Pengungkapan Modal Intelektual Pada Perusahaan Publik di BEJ. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia. Vol. 9 No. 1 Hal 1-20,2006.
Rupert, B. 1998. The Measurement of Intellectual Capital. Management Accounting 76:26-28 Sawarjuwono T., dan A. P. Kadir. Intellectual Capital: Perlakuan, Pengukuran dan Pelaporan (Sebuah Library Research). JurnalAkuntansi dan Keuangan. Vol. 5 No.1: 35-37,2003. Sihotang,  Parulian  and  Winata,  Angeline.  2008. The  Intelectual  Capital  Disclosures  of Technology  Driven  Companies  :  Evidence  from  Indonesia.  International  Journal Learning and Intellectual Capital. Vol. 5. No. 1. Pp. 63-82, 2008.
Sugiyono. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta,2009. Supranto, Johannes. Statistik Teori dan Aplikasi Edisi 6. Jakarta: Erlangga,2001. Susanto, A.B.Resource Based Versus Market Based. Eksekutif no.338. Mei.Hlm.24-55,2007. Widarjono, Agus.Ekonometrika: Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan Bisnis Edisi Kedua.
Yogyakarta: Ekonosia,2007.
Wiliam, S.M. Is intellectual capital performance and disclosure practice related?. Journal of Intellectual Capital. 2:192 – 203,2001.