## ANALISIS PERBEDAAN MODAL INTELEKTUAL ANTAR INDUSTRI: PERBANKAN, TELEKOMUNIKASI, DAN MANUFAKTUR OLEH: SUWIJI dan RACHMAWATI

## ANALISIS PERBEDAAN MODAL INTELEKTUAL ANTAR INDUSTRI: PERBANKAN, TELEKOMUNIKASI, DAN MANUFAKTUR

## Novie Erawati Suwiji Dyna Rachmawati
Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya *dyna@ukwms.ac.id

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received October 15, 2016 Revised November 14, 2016 Accepted December 20, 2016
Key words: Modal Intelektual, Perbankan, Telekomunikasi, Manufaktur, VAIC TM , Content Analysis

## ABSTRACT
Development  of information  technology  in  the  era  of globalization  make  the business  environment  more  dynamic. Companies need a resource that can provide a competitive advantage for the company to be competitive in the business en- vironment, namely intellectual capital. Many studies have proven the benefits of intellectual capital in various industries. Almost every industry has  felt  the impact  of  the increase  in  intellectual  capital  (Luthy, 1998).  But the  characteristics  of each industry is different, then the intellectual capital investment will be different. The  hypothesis that emerged in research on certain industries have different intellectual capital with other industries. Therefore, this study aims to demonstrate em- pirically the intellectual capital differences between industries, namely banking, telecommuni cations, and manufacturing with two methods that VAIC TM and content analysis. The object of this research is the corporate banking, telecommunica- tions, and listed on the Stock Exchange in 2014 with a sample of 143 companies selected by purposive sampling technique. Hypothesis testing using different test average (independent sample T-test). The research proves that there is a difference between  the intellectual  capital  of the banking,  telecommunications,  and  manufacturing  industry  with content analysis. While the method VAIC TM only proves that there is a difference between the intellectual capital of the banking and manu- facturing industry. Analysis report of VAIC TM method proves that the manufacturing industry has the intellectual capital that is higher than the two other industries.  While content analysis method proves that telecommunications industry has the intellectual capital that is higher than the banking and manufacturing industry.

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  informasi  di  era  globalisasi  membuat  lingkungan  bisnis  semakin  dinamis.  Perusahaan membutuhkan sumber daya yang dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan agar dapat bersaing di ling- kungan bisnis, yaitu modal intelektual. Banyak penelitian sudah membuktikan manfaat modal intelektual  dalam berbagai industri. Hampir setiap industri telah merasakan dampak dari peningkatan modal intelektual (Luthy, 1998). Tetapi karak- tersitik setiap  industri berbeda,  maka investasi akan  modal intelektual akan berbeda pula.  Hipotesis yang  muncul dalam penelitian  mengenai  industri  tertentu  memiliki  modal  intelektual  berbeda  dengan  industri  lainnya.  Oleh  karena  itu penelitian ini bertujuan untuk membuktikan secara empiris perbedaan modal intelektual antar industri yaitu industri per- bankan, telekomunikasi, dan manufaktur dengan dua metode yaitu VAIC TM dan content analysis. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan,  telekomunikasi, dan  manufaktur yang  terdaftar  di  BEI tahun 2014  dengan sampel 143 perusahaan  dipilih dengan  teknik  purposive  sampling.  Pengujian hipotesis  menggunakan  uji beda rata- rata (independent  sample  T-test).  Hasil  penelitian  membuktikan  bahwa  terdapat  perbedaan  modal  intelektual  antar  industri perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur dengan metode  content analysis. Sedangkan metode VAIC TM hanya membuk- tikan  bahwa  terdapat  perbedaan  modal  intelektual  antar  industri  perbankan  dan  manufaktur.  Hasil  analisis  metode VAIC TM membuktikan bahwa industri manufaktur memiliki modal intelektual yang lebih tinggi dibanding kedua industri lainnya. Sedangkan metode content analysis membuktikan bahwa industri telekomunikasi memiliki modal intelektual yang lebih tinggi dibanding industri perbankan dan manufaktur.

## JURNAL AKUNTANSI KONTEMPORER (JAKO) – VOL 9 NO 1 – JANUARI 2017 – Halaman 42-64

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  di  era  globalisasi  membuat  lingkungan  bisnis  semakin dinamis.  Apalagi  saat  ini  Indonesia  telah  memasuki  era ASEAN  Economy  Community (AEC). Berdasarkan  AEC Blueprint (2008),  AEC  adalah  sebuah  pasar  tunggal  dan  basis  produksi  ASEAN yang terdiri atas lima elemen inti, yaitu  aliran bebas  barang, jasa, investasi, modal, dan tenaga kerja terampil. Hal ini menjadi tantangan sekaligus peluang bagi perusahaan di Indonesia. Persaingan yang semakin  ketat  mengancam  eksistensi  perusahaan.  Namun,  dengan  terbukanya  akses  antar  negara membuka peluang bagi pasar modal Indonesia untuk menarik perhatian para investor.
Para  investor  membutuhkan  informasi  mengenai  kondisi  perusahaan  untuk  mengambil keputusan  investasi.  Informasi  tersebut  dapat  dilihat  investor  dari  laporan  keuangan  perusahaan. Nilai  dari  perusahaan  tidak  lagi  hanya  dinilai  dari tangible  assets yang  dimiliki,  namun  kesuksesan sebuah  perusahaan  juga  dinilai  dari  pengelolaan intangible  assets yang  dimiliki . Jika intangible  assets dapat  dikelola  dengan  baik,  perusahaan  dapat  meningkatkan  kinerja,  menambahkan  nilai  untuk perusahaan, dan memperoleh keunggulan kompetitif (Santoso, 2011).
Perkembangan knowledge-intensive economy dua dekade terakhir menumbukan minat yang besar terhadap  peran  modal  intelektual  dalam  organisasi  (Mangena,  Pike,  dan  Li,  2010).  Dengan  adanya modal  intelektual,  perusahaan  akan  mendapatkan    nilai  tambah  serta  keunggulan  kompetitif. Berdasarkan  Stewart  (1997),  modal  intelektual  terdiri  atas  tiga  komponen: human  capital,  structural capital, dan customer capital – yang kemudian diperluas menjadi relational capital (Bhasin, 2008). Human capital berkaitan dengan pengetahuan dan kompetensi karyawan. Structural capital berkaitan dengan sistem,  budaya  dan  proses  dalam  perusahaan.  Sedangkan relational  capital menunjukan  hubungan perusahaan dengan pelanggan, distributor, dan pihak lainnya.
Penelitian  mengenai  modal  intelektual  sudah  banyak  dilakukan  baik  di  dalam  maupun  luar negeri. Beberapa penelitian telah membuktikan bahwa modal intelektual dapat memberikan manfaat bagi  perusahaan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Salman,  Mansor,  Babatunde,  dan  Tayib  (2012), Wijayanti (2012), dan Fathi, Farahmand, dan Khorasani (2013) membuktikan bahwa modal intelektual dapat  meningkatkan  kinerja  keuangan  perusahaan.  Selain  dapat  meningkatkan  kinerja  keuangan, beberapa penelitian juga membuktikan bahwa modal intelektual dapat menurunkan risiko. Penelitian Sirait  dan  Siregar  (2012)  dan  Boujelbene  dan  Affes  (2013)  membuktikan  bahwa  semakin  banya k pengungkapan  terkait  dengan  modal  intelektual  perusahaan  dalam  laporan  keuangan,  maka  biaya ekuitas  akan  semakin  kecil.  Menurut  Schuster  dan  O’Connel      (2006,  dalam  Hernita,  2012),  dengan semakin luasnya  pengungkapan informasi perusahaan,  maka  ketidakpastian  yang  diterima  investor akan berkurang sehingga risiko juga akan berkurang dan mengakibatkan tingkat pengembalian yang diminta investor  pun  akan berkurang atau dengan kata lain biaya ekuitas akan menurun.
Hampir  setiap  industri  telah  merasakan  dampak  dari  peningkatan  modal  intelektual  (Luthy, 1998). Kesadaran akan pentingnya pengelolaan dalam investasi modal intelektual pun tentu semakin meningkat. Tetapi karaktersitik setiap industri berbeda,  maka investasi akan modal intelektual akan berbeda  pula.  Beberapa  opini  kerap  muncul  dalam  penelitian  mengenai  industri  tertentu  yang memiliki tingkat modal intelektual yang tinggi.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Djamil,  Razafindrambinina,  dan  Tandeans  (2013)  dan  Ulum, Ghozali,  dan  Chariri  (2008)    memilih  objek  perusahaan  perbankan  karena  perbankan  adalah  salah satu  dari knowledge-based  industries yang  diyakini  memiliki  modal  intelektual  yang  tinggi.  Industri perbankan bersifat intellectual intensive, pemilihan pegawai ditekankan pada kemampuan intelektual yang  dimiliki  (Kamath,  2007  dalam  Soetedjo    dan  Mursida,  2014).  Industri  perbankan  berperan penting  dalam  mendukung  pergerakan  ekonomi  suatu  negara.  Jumlah  perusahaan  perbankan semakin  bertambah  setiap  tahunnya.  Hal  ini  juga  meningkatkan  persaingan  dalam  industri perbankan  semakin  ketat.  Maka    perusahaan    perbankan    akan    terus    meningkatkan keunggulan kompetitinya dalam investasi modal intelektual, khususnya human capital.
Penelitian Sharabati, Nour, dan Shamari (2013) dan Saeed, Sami, Lodhi, dan Iqbal (2013) memilih objek  penelitian  industri  telekomunikasi.  Dalam  era  globalisasi,  industri    telekomunikasi  adalah sektor  bisnis  yang  paling  penting.  Industri  telekomunikasi  merupakan  salah  satu  dari high-tech industries (Castro  dan  Sáez,  2008).  Saeed  dkk.  (2013)  menyatakan  bahwa  pertumbuhan  industri telekomunikasi  relatif  cepat  karena didukung  oleh  peningkatan sumber  daya manusia, software ,  dan

## ANALISIS PERBEDAAN MODAL INTELEKTUAL ANTAR INDUSTRI: PERBANKAN, TELEKOMUNIKASI, DAN MANUFAKTUR OLEH: SUWIJI dan RACHMAWATI
teknologi untuk mempertahankan kepuasan pelanggan.
Penelitian  Salman  dkk.  (2012)  menggunakan  perusahaan  manufaktur  sebagai  objek  penelitian. Karakteristik  industri  manufaktur  lebih  cenderung  menggunakan physical  capital dalam  operasional perusahaan.  Dalam  revolusi  industri,  tenaga  manusia  telah  tergantikan  oleh physical  capital berupa mesin.  Namun,  Salman  dkk.  (2012)  menyatakan  bahwa  perusahaan  manufaktur  kini  dinilai  telah menggunakan  modal  intelektual  bersama  dengan physical  capital untuk  meningkatkan  keunggulan kompetitifnya.
Berbagai  penelitian telah  memberikan opini mengenai industri  tertentu  yang  memiliki investasi modal  intelektual  yang  tinggi.  Akan  tetapi,  belum  ada  pembuktian  secara  empiris  bahwa  industri- industri tersebut memiliki modal intelektual yang tinggi.
Penelitian  ini  akan  menganalisis  perbedaan  investasi  modal  intelektual  antara  industri perbankan,  telekomunikasi,  dan  manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2014. Penelitian ini menggunakan dua metode pengukuran, yaitu metode Value Added Intellectual Coefficient (VAIC TM )  dan Content  Analysis .  Metode  VAIC TM yang  dikembangkan  oleh  Pulic (1998)  merupakan metode  yang  populer  digunakan  dalam  penelitian  modal  intelektual.  Metode  ini  mengukur  modal intelektual  melalui  angka-  angka  dalam  laporan  keuangan.  Namun,  beberapa  peneliti  berpendapat bahwa  metode  VAIC TM memiliki  beberapa  kekurangan.  Maka  untuk  melengkapi  kekurangan tersebut,  penelitian  ini  menggunakan  metode  yang  kedua  yaitu  metode content  analysis. Metode content  analysis menilai  modal  intelektual  melalui  komponen-komponen  modal  intelektual  yang diungkapkan dalam laporan tahunan perusahaan.
Rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah “A pakah  ada  perbedaan  investasi  modal  intel- ektual  antara  industri  perbankan,  telekomunikasi,  dan  manufaktur? ”.  Tujuan penelitian  ini  adalah untuk membuktikan secara empiris perbedaan investasi modal intelektual antara industri perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat antara lain dapat dijadikan referensi untuk penelitian berikutnya terkait dengan modal intelektual pada industri perbankan,  telekomunikasi,  dan  manufaktur  serta  dapat  dijadikan  referensi  untuk  penelitian  beri- kutnya  mengenai  pentingnya  mempertimbangkan  dampak  industri  terhadap  modal  intelektual. Penelitian ini diharapkan juga dapat memberikan manfaat bagi perusahaan pada industri perbankan, telekomunikasi,  dan  manufaktur  mengenai  pentingnya  peran  modal  intelektual  dalam  pelaporan keuangan bagi stakeholders.

## KAJIAN LITERATUR DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## Landasan Teori Resource Based View (RBV)
Teori RBV memandang perusahaan sebagai sekumpulan sumber daya dan kemampuan (Werner- felt,  1984).  RBV  menekankan  bahwa  sumber  daya  perusahaan  adalah  penentu  dasar  kinerja  dan keunggulan kompetitif  perusahaan (Bridoux,  2004).  Jadi,  perusahaan yang dapat mengelola  sumber daya  dan  kemampuan  yang  dikuasai  ( tangible dan intangible )  dapat  memperoleh  kinerja  keuangan yang  baik  dan  keunggulan  kompetitif.  Belkaoui  (2003)  menyatakan  strategi  yang  potensial  untuk meningkatkan kinerja  perusahaan adalah dengan menyatukan tangible dan intangible assets . Investor akan  memberikan  nilai  yang  tinggi  terhadap  perusahaan  yang  memiliki  kemampuan  (modal  intel- ektual) yang lebih besar  (Belkaoui, 2003).
Dalam mencapai  keunggulan kompetitif, RBV  mendefinisikan empat karakteristik sumber daya yang sering disebut dengan VRIN. Empat karakteristik tersebut adalah (Barney, 1991):
a. Valuable: Sumber  daya  harus  memungkinkan  untuk  menciptakan  nilai  bagi  perusahaan,  baik mengungguli  pesaing  ataupun mengurangi kelemahan  dalam  perusahaan itu  sendiri. Sumber daya  juga  harus  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  perusahaan  dalam  mencapai keunggulan kompetitif.
b. Rare: Sumber daya harus memberikan strategi yang unik untuk memberikan keunggulan kom- petitif  bagi  perusahaan.  Sumber  daya  yang  langka  sulit  untuk  didapatkan.  Jika  sumber  daya
bernilai tetapi juga terdapat dalam perusahaan pesaing, sumber  daya  tersebut bukan  merupa- kan sumber daya yang langka dalam memberikan keunggulan kompetitif.
c. Imperfectly Imitable: Jika sumber daya dikuasai hanya oleh satu perusahaan, maka sumber daya tersebut  dapat  memberikan  keunggulan  kompetitif.  Keunggulan  ini  dapat  bertahan  bila  pe- saing tidak dapat meniru sumber daya ini secara sempurna. Sumber daya dapat menjadi sum- ber keunggulan  kompetitif jika perusahaan  pesaing  tidak bisa mendapatkan  sumber  daya ter- sebut.
d. Non-substitutable: Sumber daya tidak dapat digantikan oleh sumber daya lain.  Bila dua sumber daya dapat dimanfaatkan secara terpisah dalam menerapkan strategi yang sama, maka sumber daya tersebut bukanlah sumber daya yang non- substitutable.

## Modal Intelektual
Definisi terkait modal intelektual belum dinyatakan secara pasti. Beberapa peneliti memberikan definisi yang berbeda-beda. Stewart  (1997, dalam  Luthy,  1998)  meringkas  definisi  modal  intelektual sebagai packaged  useful  knowledge .  Hal  yang  termasuk  dalam  definisi  tersebut  adalah  proses  dalam organisasi, teknologi, paten, kemampuan pegawai, dan informasi mengenai pelanggan, pemasok, dan stakeholders (Luthy,  1998).  Edvinson  &  Malone    (1997,  dalam  Fathi  dkk.,  2013)  menyatakan  bahwa modal  intelektual  bisa  didefiisikan  sebagai  selisih  antara  nilai  buku  dan  nilai  pasar.  Edvinsson  dan Sullivan (1996, dalam  Cabrita  dan  Bontis, 2008)  mendefinisikan  modal intelektual sebagai knowledge assets that can be converted into value . Harison dan Sullivan (2000, dalam Neysi, Mazraeh, dan Mousaci, 2012) menilai modal intelektual sebagai knowledge that can be converted into profit .
Definisi yang lebih komprehensif diberikan oleh Brooking (1996) yang menyatakan bahwa modal intelektual  adalah istilah yang  diberikan  untuk kombinasi  dari  aktiva  tak berwujud yang memung- kinkan perusahaan untuk berfungsi. Jussupova, Mariethoz, dan Probst (2007,dalam Neysi dkk., 2012) mendefinisikan modal intelektual sebagai seperangkat sumber daya non keuangan dan non fisik yang dapat menambah keunggulan kompetitif bagi perusahaan. Menurut Marr dan Schiuma (2001, dalam CIMA, 2003), modal intelektual  didefinisikan  sebagai sekelompok  aset  pengetahuan yang  dikaitkan dengan perusahaan dan paling signifikan berkontribusi dalam meningkatkan keunggulan kompetitif perusahaan. Dari definisi-definisi di atas, modal intelektual merupakan aktiva tidak berwujud berupa aset  pengetahuan  yang  berperan  untukmeningkatkan  keuntungan  dan  menciptakan  keunggulan kompetitif dengan memberi nilai tambah bagi perusahaan.
Komponen modal intelektual memiliki berbagai macam versi. Beberapa peneliti mengungkapkan komponen modal intelektual dengan ungkapan yang berbeda.
Tabel 1. Perbandingan Komponen Modal Intelektual Edvinson dan Sullivan (1996) Sveiby (1997) Stewart (1997) Human capital Employee competence Human capital Organizational capital Internal capital Structure capital Customer capital External capital Customer capital Sumber: Purmoshidi (2006)
Stewart  (1997)  pertama  kali  mengusulkan  klasifikasi  untuk  modal  intelektual  menjadi  tiga bidang  yaitu human  capital , structural  capital, dan customer  capital- yang  kemudian  dimodifikasi dan diperluas dengan mengganti customer capital dengan relational capital (Bhasin, 2008).
1. Human Capital Human capital merupakan unsur inti dalam modal intelektual. Menurut Bontis (2004), human  capital adalah kombinasi dari  pengetahuan, skill , kemampuan melakukan  inovasi dan kemampuan menyelesaikan tugas, meliputi nilai perusahaan, kultur, dan filsafatnya. Human  capital merupakan  kombinasi  dari  empat  faktor,  yaitu  warisan  genetik,  pendidi- kan,  pengalaman,  dan  sikap  karyawan  (Bontis,  2001).  Contoh  dari human  capital adalah inovasi, kreativitas, pengetahuan, pengalaman, kapasitas tim, fleksibilitas pegawai, moti- vasi,  kepuasan,  kapasitas  pembelajaran,  kesetiaan,  pelatihan  formal,  pendidikan,  dan keahlian  professional  (OECD,  2008).  Stewart  (1997:88)  menyatakan  bahwa human  capital

## ANALISIS PERBEDAAN MODAL INTELEKTUAL ANTAR INDUSTRI: PERBANKAN, TELEKOMUNIKASI, DAN MANUFAKTUR OLEH: SUWIJI dan RACHMAWATI
adalah  aset  yang  sangat  penting,  namun  manusia  tidak  dapat  dimiliki. Human  capital dapat hilang ketika karyawan keluar dari perusahaan.
2. Structural Capital Structural  capital meliputi  semua non-human  resources  of  knowledge dalam  organisasi yang meliputi database , bagan organisasi, prosedur dan proses administrasi, strategi, dan umumnya  terdiri  dari  segala  sesuatu  yang  menciptakan  nilai  yang  lebih  tinggi  bagi  or- ganisasi  daripada  aspek  fisik  (Khan,  2014). Structural  capital bisa  disebut  sebagai  infra- struktur pendukung human  capital yang  dapat  meningkatkan kinerja karyawan.  Berbeda dengan human capital, structural capital akan tetap berada dalam perusahaan. Berdasarkan OECD  (2008) structural  capital meliputi  fleksibilitas  organisasi,  jasa  dokumentasi, keberadaan  dari  pusat  pengetahuan,  penggunaan  informasi,  teknologi,  dan  kapasitas pembelajaran organisasi.
3. Relational Capital Relational  capital didefinisikan  sebagai  seluruh  unsur  yang  berhubungan  dengan pihak  eksternal  perusahaan,  seperti  pelanggan,  pemasok,  dan  pihak  lainnya  (Lervik, 2006).  Menurut  Mangena  dkk. (2010), relational capital merupakan pengetahuan yang di- miliki  perusahaan  untuk  dapat  berhubungan  dengan  pasar,  konsumen,  industri,  dan pemerintah. Contohnya adalah citra perusahaan, kesetiaan pelanggan, kepuasan pelang- gan, hubungan dengan para pemasok, kekuatan komersial, kemampuan untuk bernego- siasi dengan entitas keuangan (OECD, 2008).
Modal intelektual dalam diukur menggunakan:
1. Value Added Intellectual Coefficient (VAICTM) VAIC TM adalah sebuah metode yang dikembangkan oleh Pulic (1998) untuk menyajikan informasi  tentang value  creation  efficiency dari tangible  asset dan intangible  asset yang  dimiliki oleh perusahaan (Ulum, 2008). Pulic (2004) menjelaskan bahwa model  VAIC TM mengukur be- rapa banyak new value yang diciptakan atas setiap sumber daya yang diinvestasikan oleh pe- rusahaan (Rossi dan Celenza, 2014). Jadi, coefficient yang tinggi mengindikasikan value creation yang tinggi pula dari pengelolaan sumber daya perusahaan.
Model ini menggunakan data dari laporan keuangan yang tersedia untuk publik, sehing- ga  memungkinkan  untuk  menganalisis  berbagai  macam  industri  (Firer  dan  Williams,  2003). Laporan  keuangan yang  dipublikasikan juga  sudah  diverifikasi  oleh auditor  independen se- hingga data bersifat  objektif (Fijalkowska, 2014).  Maka  dari itu,  model  VAIC TM ini sesuai se- bagai  dasar  pengukuran  modal  intelektual        dalam  penelitian  empiris.  Perhitungannya didasarkan pada kemampuan perusahaan untuk menciptakan value added (VA). Komponen  utama  dari  VAIC TM adalah physical  capital (VACE – Value  Added Capital  Em- ployed ), human  capital (VAHC – Value  Added  Human  Capital ),  dan structural  capital (STVA – Structural Capital Value Added ).
i. Value added Capital Employed (VACE) VACE  adalah  indikator  untuk  VA  yang  diciptakan  oleh  satu  unit physical  capital . VACE  menggambarkan  kemampuan  perusahaan  dalam  mengelola  sumber  daya fisiknya.  Pulic  (1998)  mengasumsikan  bahwa  jika  satu  unit  dari Capital  Employed menghasilkan return yang  lebih  besar  daripada  perusahaan  yang  lain,  maka  berarti perusahaan tersebut lebih baik dalam memanfaatkan CE-nya (Ulum, 2008).
ii. Value Added Human Capital (VAHC)
VAHC  menunjukan  seberapa besar  VA yang  dapat  dihasilkan  dengan  dana  yang dikeluarkan  untuk  tenaga  kerja.  Pulic  (1998)  beragumen  bahwa total  salary dan wage costs adalah  indikator  dari human  capital (HC)  (Ulum,  2008).  Hubungan  antara  VA dengan  HC  mengindikasikan  kemampuan  HC  untuk  menciptakan  nilai  di  dalam perusahaan (Ulum, 2008).
iii. Structural Capital Value Added (STVA) STVA  menunjukkan  kontribusi structural  capital (SC)  dalam  penciptaan  nilai  dan mengukur efisiensi dari SC (Rossi dan Celenza, 2014). STVA mengukur jumlah SC yang
dibutuhkan  untuk keberhasilan SC  dalam  penciptaan  nilai (Ulum, 2008). SC  bukanlah ukuran  yang  independen  sebagaimana  HC  dalam  proses  penciptaan  nilai,  artinya semakin besar kontribusi HC dalam value creation , maka akan semakin kecil kontribusi SC dalam hal tersebut (Ulum, 2008).
Metode VAIC TM memiliki banyak keunggulan, namun metode ini juga memiliki beberapa kekurangan. Metode  VAIC TM mengubah beban karyawan sebagai aset perusahaan (nilai dari human  capital ).  Fijalkowska  (2014)  tidak  sependapat  dengan  perlakuan  itu,  karena  sebagian besar biaya yang  dikeluarkan  untuk  karyawan tidak  memberikan manfaat  masa  depan  bagi perusahaan. Beberapa peneliti juga berpendapat bahwa menggunakan angka dan rasio belum memberikan  informasi  yang  akurat  tentang  kontribusi  komponen  modal  intelektual  untuk penciptaan  nilai  (Svanadze  dan    Kowalewska,  2015).  Maka  dari  itu,  penelitian  ini menggunakan metode yang kedua yaitu content  analysis untuk  melengkapi kekurangan  dari pengukuran VAIC TM .

## 2. Content Analysis
Pengukuran  modal  intelektual  menggunakan content  analysis adalah  suatu  pendekatan kualitatif.  Pendekatan  kualitatif  merupakan  pengembangan  yang  dilakukan  dalam pengukuran  modal  intelektual  yang  muncul  akibat  adanya  pandangan  bahwa  modal intelektual tidak dapat dilihat dari nilai moneternya ( dollar value ) saja (Sveiby, 2010). Menurut Indriantoro dan Supomo (2002, dalam     Anggraini, 2013), content analysis merupakan metode pengumpulan  data  penelitian  melalui  teknik  observasi  dan  analisis  terhadap  isi  atau  pesan dari suatu dokumen yang nantinya akan menghasilkan data dokumenter berupa kategori isi, telaah  dokumen,  dan  pemberian  kode  berdasarkan  karakteristik  kejadian. Content  analysis terdiri dari tiga tahap, yaitu: (1) memilih kerangka yang digunakan untuk mengklasifikasikan; (2) mendefinisikan unit analisis; dan (3) pengkodean (Melani dan Suwarni, 2013). Langkah  pertama  dalam  menggunakan  pendekatan content  analysis adalah  menentukan komponen modal intelektual yang diungkapkan atau yang mungkin diungkapkan (Mangena dkk., 2010). Beberapa peneliti telah mengembangkan komponen dari content analysis:
a. Guthrie  dan  Petty  (2000,  dalam  Beattie  dan  Thomson,  2006)  mengklasifikasikan  24 komponen  modal  intelektual  menjadi  tiga  kelompok,  yaitu human  capital  (employee competence ), structural (internal) capital, dan relational (external) capital.
Tabel 2. Content Analysis menurut Guthrie dan Petty (2000) Human Capital Structural Capital Relational Capital 1) Know-how
2) Education
3) Vocational qualification
4) Work-related knowledge
5) Work-related competen- cies
6) Entrepreneurial spirit
(7) Copyrights
(8) Patents
(9) Trademarks
(10) Management Philoso- phy
(11) Corporate culture
(12) Management processes
(13) Information systems
(14) Networking systems
(15) Financial relations 16) Brands
17) Customers
18) Customer loyalty
19) Company names
20) Distribution channels
21) Business collaborations
22) Licensing agreements
23) Favourable contracts Franchising agreements
Sumber: Beattie dan Thomson (2006)
b. Abeysekera  dan  Guthrie  (2005)  menggunakan  45  komponen  yang  dikelompokan  menjadi 17  sub-kategori  dalam  tiga  kelompok  utama  modal  intelektual,  yaitu human  capital, structural capital, dan relational capital.

## ANALISIS PERBEDAAN MODAL INTELEKTUAL ANTAR INDUSTRI: PERBANKAN, TELEKOMUNIKASI, DAN MANUFAKTUR OLEH: SUWIJI dan RACHMAWATI
Tabel 3. Content Analysis menurut Abeysekera dan Guthrie (2005) Human Capital 1. Training & development (Know-how, vocational qualifications, career development and training programs)
2. Entrepreneurial skills
3. Equity issues
(race, gender, religion and disability issues)
4. Employee safety
5. Employee relations
(union activity, employees thanked, employees featured in annual report, employee involvement with the community)
6. Employee welfare
(employee and executive compensation plans, employee benefits,  and em- ployee share and option ownership plans)
7. Employee-related measurements
(value-added statements, employee numbers, professional experience, education levels, expert seniority, age of employees) Structural Capital 8. Processes (management and technological) 9. Systems
(Information and networking)
10. Philosophy & culture
11. IC property
12. Financial relations Relational Capital 13. Processes (management and technological) 14. Systems
(Information and networking)
15. Philosophy & culture
16. IC property
17. Financial relations Sumber: Abeysekera dan Guthrie (2005)
c. Li, Pike, dan Hannifa (2008) menggunakan 61 komponen yang dikelompokan menjadi tiga kelompok utama, yaitu human capital, structural capital, dan relational capital .

## JURNAL AKUNTANSI KONTEMPORER (JAKO) – VOL 9 NO 1 – JANUARI 2017 – Halaman 42-64
Tabel 4. Content Analysis menurut Li, Pike dan Hannifa (2008) Human Capital 1. Number of employees 2. Employee age
3. Employee diversity
4. Employee equality
5. Employee relationship
6. Employee education
7. Skills/know-how
8. Employee work-related competences
9. Employee work-related knowledge
10. Employee attitudes/ be- havior
11. Employee commitments
12. Employee motivation
13. Employee productivity
14. Employee training
15. Vocational qualification
16. Employee development
17. Employee flexibility
18. Entrepreneurial spirit
19. Employee capabilities
20. Employee teamwork
21. Employee involvement with community
22. Other employee features
Relational Capital 41. Customers 42. Market presence
43. Customer relationships
44. Customer acquisition
45. Customer retention
46. Customer training and education
47. Customer involvement
48. Company image/ reputation
49. Company awards
50. Public relations
51. Diffusion and networking
52. Brands
53. Distribution channels
54. Relationship with suppliers
55. Business collaborations
56. Business agreements
57. Favourable contacts
58. Research collaborations
59. Marketing
60. Relationship with stakeholders
23. Market leadership Structural Capital 23. Intellectual property
24. Process
25. Management philosophy
26. Corporate culture
27. Organisational flexibility
28. Organisational structure
29. Organisational learning
30. Research and development
31. Innovation
32. Technology
33. Financial dealings
34. Customer support func- tion
35. Knowledge-based infra- structure
36. Quality management and improvement
37. Accreditations
38. Overall infrastructure/ capability
39. Networking
40. Distribution network

## ANALISIS PERBEDAAN MODAL INTELEKTUAL ANTAR INDUSTRI: PERBANKAN, TELEKOMUNIKASI, DAN MANUFAKTUR OLEH: SUWIJI dan RACHMAWATI

## Pengembangan Hipotesis
Industri perbankan banyak dipilih dalam penelitian modal intelektual, karena dianggap sebagai salah satu dari knowledge-based industries yang diyakini memiliki modal intelektual yang tinggi (Djamil dkk., 2013). Industrip erbankan   memiliki karakteristik industri yang menggunakan personel-intensive approach (Djamil  dkk.,  2013),  sehingga  akan  cenderung  meningkatkan  modal  intelektual,  khususnya dalam  peningkatan human  capital. Penelitian  Mondal  dan  Ghosh  (2012)  juga  membuktikan  bahwa modal intelektual memiliki peranan bagi industri perbankan di India. Sedangkan industri telekomu- nikasi merupakan salah satu dari high-tech industries (Castro dan Sáez, 2008) . Perusahaan yang mem- iliki teknologi tinggi dipandang melakukan investasi dengan jumlah yang sangat besar dalam modal intelektual  (Purmoshidi,  2006).  Perusahaan  dalam  industri  ini  akan  cenderung  mempunyai  modal intelektual yang lebih tinggi dibanding industri lain. Berdasarkan penjelasan tersebut, maka hipotesis yang dapat dibentuk adalah:
H1: Terdapat perbedaan modal intelektual antara industri perbankan dengan   telekomunikasi.
Industri telekomunikasi merupakan industri yang paling berkembang dalam era globalisasi. Hal ini didukung dengan adanya peningkatan sumber daya manusia, software, dan teknologi (Saeed dkk., 2013). Dengan kata lain, modal intelektual merupakan aspek penting dalam industri telekomunikasi. Sedangkan, industri manufaktur adalah industri yang usaha pokoknya memproses bahan baku men- jadi  suatu  produk  yang  lebih  bermanfaat.  Industri  manufaktur  tentu  sangat  membutuhkan physical capital berupa aset lancar dan aset tetap. Physical capital diyakini sebagai sumber daya utama industri manufaktur (Ekowati dkk., 2012). Dalam penelitian Ekowati dkk. (2012) juga terbukti bahwa physical capital berpengaruh  paling  besar  dibanding financial dan intellectual  capital. Berdasarkan  penjelasan tersebut, maka hipotesis yang dapat dibentuk adalah:
H2: Terdapat perbedaan modal intelektual antara industri telekomunikasi dengan manufaktur.
Karakteristik  industri  manufaktur  cenderung  fokus  pada  investasi physical  capital untuk  men- jalankan proses produksinya. Sedangkan industri perbankan cenderung fokus  pada  investasi sumber daya manusia untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Hal ini mengindikasikan bahwa modal in- telektual  pada industri  manufaktur  memiliki  nilai yang lebih rendah  dibanding  industri  perbankan. Dari penjelasan tersebut, maka hipotesis yang dapat dibentuk adalah:
H3: Terdapat perbedaan modal intelektual antara industri manufaktur dengan perbankan.

## Model Penelitian
Penelitian  ini  akan  menguji  perbedaan  modal  intelektual  antara  industri  perbankan,  telekomu- nikasi,  dan  manufaktur.  Modal  intelektual  masing-masing  industri  akan  diukur  menggunakan  dua metode, yaitu VAIC TM yang dikembangkan oleh Pulic (1998) dan content analysis yang dikembangkan oleh    Li  dkk.  (2008).  Gambar  1  menjelaskan  bahwa  hasil  dari  pengukuran  masing-masing  industri akan dianalisis dengan uji beda rata-rata ( t-test ). Uji beda rata-rata akan dilakukan antara modal intel- ektual  industri  perbankan  dengan  telektomunikasi,  telekomunikasi  dengan  manufaktur,  serta  man- ufaktur dengan perbankan.

## JURNAL AKUNTANSI KONTEMPORER (JAKO) – VOL 9 NO 1 – JANUARI 2017 – Halaman 42-64

## METODE PENELITIAN

## Desain Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  rancangan  pengujian  hipotesis  dengan untuk  membuktikan    perbedaan  modal  intelektual  antara  industri  perbankan,  telekomunikasi,  dan manufaktur.

## Identifikasi Variabel, Definisi Operasional, dan Pengukuran Variabel
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah modal intelektual. Modal intelektual dide- finisikan  oleh    Jusspova   dkk.  (2007,  dalam  Neysi  dkk.  2012)  sebagai seperangkat sumber daya  non keuangan dan non fisik yang dapat menambah keunggulan  kompetitif bagi perusahaan. Modal intel- ektual dalam penelitian ini diukur menggunakan dua metode, yaitu VAIC TM dan content analysis. a. VAIC TM VAIC TM adalah sebuah metode yang dikembangkan oleh Pulic (1998) untuk menyajikan in- formasi tentang  efisiensi  nilai  tambah  dari tangible  asset dan intangible  asset yang  dimiliki  oleh perusahaan  (Ulum,  2008).Tahapan  pengukuran  VAIC TM adalah  sebagai  berikut:  (Ulum,  2008 dan Rossi dan Celenza, 2014) 1. Menghitung Value Added (VA)
VA= OUT – IN Keterangan: VA : Value Added
OUT  :  Total penjualan dan pendapatan lain IN :  Beban operasional kecuali beban karyawan, depresiasi, dan amortisasi
2. Menghitung Komponen VAIC TM
a. Value Added Capital Employed (VACE)
VACE adalah indikator untuk VA yang diciptakan oleh satu unit dari physical capital . VACE = VA/CE
Keterangan: VACA  : Value Added Capital Employed VA : Value Added CE : Capital   Employed (total   aset  dikurangi   liabilitas jangka pendek)
b. Value Added Human Capital (VAHC)
VAHC  menunjukkan  berapa  banyak  VA  dapat  dihasilkan  dengan  dana  yang dikeluarkan untuk tenaga kerja.
VAHC = VA/HC
Keterangan: VAHC  : Value Added Human Capital VA : Value Added HC : Human Capital (total beban karyawan,  seperti beban gaji, tunjangan, bo- nus, THR, dan beban karyawan lainnya)
c. Structural Capital Value Added (STVA)
Rasio ini mengukur jumlah SC yang dibutuhkan untuk menghasilkan 1 rupiah dari VA dan merupakan indikasi bagaimana keberhasilan SC dalam penciptaan nilai. SC merupakan pengurangan dari value added dan human capital. STVA = SC/VA
Keterangan:
STVA : Structural Capital Value Added SC : Structural Capital VA : Value added

## ANALISIS PERBEDAAN MODAL INTELEKTUAL ANTAR INDUSTRI: PERBANKAN, TELEKOMUNIKASI, DAN MANUFAKTUR OLEH: SUWIJI dan RACHMAWATI
3. Menghitung Value Added Intellectual Coefficient (VAIC TM )

## VAICTM  = VACE + VAHC + STVA
Keterangan:
VAICTM  : Value Added Intellectual Coefficient VACE : Value Added Capital Employed VAHC : Value Added Human Capital STVA : Structural Capital Value Added
b. Content Analysis
Content Analysis adalah metode pengumpulan data penelitian melalui teknik observasi dan analisis  terhadap  isi  atau  pesan  dari suatu  dokumen   yang  nantinya  akan menghasilkan  data dokumenter berupa kategori isi, telaah dokumen, dan  pemberian  kode  berdasarkan  karakter- istik kejadian.
Penelitian  ini  mengacu  pada  model  pengukuran  yang  dikembangkan  oleh  Li  dkk.  (2008) yang  juga  digunakan  dalam  penelitian  Mangena  dkk.  (2010).  Li  dkk.  (2008)  mengembangkan komponen  modal  intelektual  yang  paling  komprehensif,  yaitu  61 items pengungkapan  modal intelektual yang terdiri dari human capital, structural capital, dan relational capital. Li dkk. (2008) menyusun  komponen-komponen  tersebut  berdasarkan review dari  beberapa  penelitian  sebe- lumnya, yaitu dari penelitian Guthrie dan Petty, 2000; Bozzolan, Favotto, dan Ricceri, 2003; dan Beattie dan Thomson, 2004.
Komponen  modal  intelektual  Li  dkk.  (2008) terdiri atas 61 items pengungkapan modal in- telektual. Namun, penelitian ini akan mengeluarkan 15 items komponen karena termasuk dalam pengungkapan  wajib  ( mandatory  disclosure )  di  Indonesia  berdasarkan  Peraturan  Nomor  X.K.6 tahun 2012 mengenai Penyampaian Laporan Tahunan Emiten atau Perusahaan Publik. Kompo- nen  yang  termasuk  dalam mandatory  disclosure dikeluarkan  karena  komponen  tersebut  tidak berpengaruh  terhadap  perbedaan  modal  intelektual.  Komponen  pengungkapan  modal  intel- ektual yang akan digunakan dalam penelitian ini disajikan dalam Tabel 5.

## Tabel 5. Komponen Pengungkapan Modal Intelektual
Human Capital
1. Employee age
2. Employee diversity
3. Employee relationship
4. Skills/know-how
5. Employee work- related competences
6. Employee work- related knowledge
7. Employee attitudes/ behav- ior
8. Employee commitments
9. Employee motivation
10. Employee productivity
11. Vocational qualification
12. Employee flexibility
13. Entrepreneurial spirit
14. Employee capabilities
15. Employee teamwork
16. Other employee features

## Structural Capital
17. Intellectual property 18. Management philosophy
19. Organisational flexibility/ adaptability
20. Organisational learning 21. Research and development
22. Innovation
23. Technology
24. Financial dealings
25. Knowledge-based infra- structure
26. Quality management and im- provement
27. Accreditations
28. Overall infrastructure/ capability
29. Networking
30. Distribution network
Relational Capital 31. Customer relationships 32. Customer acquisition
33. Customer retention
34. Customer training  and education
35. Customer involvement
36. Company image/ reputa- tion
37. Diffusion and networking
38. Brands
39. Distribution channels
40. Relationship with suppli- ers
41. Business collaborations
42. Business agreements
43. Favourable contracts
44. Research collaborations
45. Relationship with stake- holders
46. Market leadership Sumber: Data diolah

## JURNAL AKUNTANSI KONTEMPORER (JAKO) – VOL 9 NO 1 – JANUARI 2017 – Halaman 42-64
Alat content analysis yang digunakan dalam penelitian ini adalah intellectual capital disclosure index (ICDI) , yaitu memberikan skor 1 untuk   setiap item modal intelektual yang diungkapkan.
Keterangan: ICDI :  Angka indeks pengungkapan modal intelektual
∑ ICD :  Total items pengungkapan komponen modal intelektual TICD :  Total komponen modal intelektual (46 items )

## Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  berupa  data  sekunder.  Data sekunder  yang  digunakan  berupa  laporan  tahunan  perusahaan  perbankan,  telekomunikasi,  dan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2014. Data didapatkan dari website BEI.

## Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dokumentasi. Dokumentasi data berupa laporan tahunan perusahaan perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur tahun 2014.

## Populasi dan Sampel
Populasi dari penelitian ini adalah perusahaan perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur yang terdaftar di  Bursa Efek  Indonesia tahun 2014. Sampel penelitian  ini  diambil berdasarkan teknik pur- posive sampling dengan kriteria:
a. Perusahaan  perbankan,  telekomunikasi,  dan  manufaktur  yang  menerbitkan  laporan  ta- hunannya secara lengkap tahun 2014.
b. Perusahaan perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur yang menyajikan laporan keuangan dalam mata uang Rupiah pada tahun 2014.
c. Perusahaan perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur yang tidak mengalami rugi pada ta- hun 2014.

## ANALISIS PERBEDAAN MODAL INTELEKTUAL ANTAR INDUSTRI: PERBANKAN, TELEKOMUNIKASI, DAN MANUFAKTUR OLEH: SUWIJI dan RACHMAWATI

## Teknik Analisis Data
a. Statistik Deskriptif
McClave,  Benson,  dan  Sincich  (2005:4)  menyatakan  bahwa  statistik  deskriptif  menggunakan metode numerik dan grafik untuk mencari pola dalam suatu kumpulan data, meringkas informasi yang  terungkap  dalam  suatu  kumpulan  data,  dan  menyajikan  informasi  itu  dalam  bentuk  yang layak. Data tersebut meliputi: frekuensi, nilai rata-rata ( mean ), modus, dan range serta variasi lain (Wibowo, 2012:1).
b. Uji Normalitas
Uji  normalitas  digunakan  untuk  mengetahui apakah  nilai residu (perbedaan  yang ada) yang diteliti memiliki  distribusi  normal  atau  tidak  normal  (Wibowo, 2012:61). Dalam penelitian ini, uji normalitas  dilakukan  dengan  menggunakan  uji Kolmogorov – Smirnov. Data  memiliki  distribusi normal  bila  nilai Kolmogorov – Smirnov memiliki  tingkat  sig nifikansi  (α)  lebih  >  0.05  (Wibowo, 2012:72).
c. Uji Beda Rata-Rata
Pengujian  hipotesis  dalam  penelitian  ini  menggunakan  uji  beda  rata-rata.  Uji  beda  rata-rata adalah pengujian untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan rata-rata, baik dengan karakter yang saling berhubungan maupun yang tidak saling berhubungan di antara sampel atau populasi yang diteliti  (Wibowo,  2012:138).  Penelitian  ini  menggunakan  bentuk  Pengujian  Dua  Sampel  Tidak Berhubungan ( Independent Sample T-Test ) dengan tingkat signifikansi (α) 0.05. P engujian ini meru- pakan  uji  yang  digunakan  untuk  mengetahui  ada  tidaknya  perbedaan  rata-rata  dua  kelompok sampel yang  tidak berhubungan  (Wibowo,  2012:138). Uji  ini  sekaligus  melihat manakah rata -rata yang lebih tinggi, jika ada perbedaan tersebut (Wibowo, 2012:138).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Objek Penelitian
Objek penelitian yang digunakan adalah perusahaan perbankan, telekomunikasi, dan manufak- tur yang terdaftar di BEI tahun 2014. Berdasarkan kriteria yang ditetapkan, diperoleh 143  perusahaan sebagai sampel yang dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Kriteria Pemilihan Sampel
Keterangan Jumlah Populasi: Perusahaan perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2014 187 Tidak memenuhi kriteria: 1. Perusahaan perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur yang menerbitkan laporan tahunannya secara lengkap tahun 2014
2. Perusahaan perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur yang menyajikan laporan keuangan dalam mata uang
Rupiah pada tahun 2014
3. Perusahaan perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur yang tidak mengalami rugi pada tahun 2014 (2) (30) (12) Sampel Akhir yang Digunakan 143 Sumber: Data diolah

## JURNAL AKUNTANSI KONTEMPORER (JAKO) – VOL 9 NO 1 – JANUARI 2017 – Halaman 42-64

## Deskripsi Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai  modal  intelektual  pada  industri  per- bankan, telekomunikasi, dan  manufaktur  tahun 2014 yang  diukur  menggunakan  VAIC TM dan ICDI. Hasil statistik deskriptif secara lengkap dapat dilihat pada lampiran 3, sedangkan ringkasan hasil dari statistik deskriptif dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Statistik Deskriptif N Mean Minimum Maximum Std. Deviation VAICTM 143 4.970 0.617 22.155 3.915 ICDI 143 0.447 0.152 0.870 0.172
Sumber: Data diolah
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  nilai  modal  intelektual  dengan  menggunakan  metode  VAIC TM memiliki  rata-rata  nilai  modal  intelektual  sebesar  4.970.  Hal  ini  berarti  bahwa  perusahaan  mencip- takan value  added sebesar 4.970  atas  setiap sumber  daya yang  diinvestasikan  oleh  perusahaan.  Nilai minimal sebesar  0.617  milik  PT  Intikeramik  Alamasri  Industri  Tbk  menunjukkan bahwa value  added yang  diciptakan  atas  setiap  investasi  sumber  daya  yaitu  sebesar  0.617.  Sedangkan  nilai  maksimal sebesar  22.155  milik  PT  Taisho  Pharmaceutical  Indonesia  Tbk  menunjukkan  bahwa  perusahaan mendapat value added sebesar 22.155 atas setiap investasi sumber daya. Besar perbedaan nilai VAIC TM antar individu ditunjukkan pada nilai standar deviasi yaitu sebesar 3.915.
Data  ICDI  menunjukkan  rata-rata  nilai  modal  intelektual  sebesar  44.7%.  Rata-rata  tersebut mengartikan bahwa perusahaan yang diteliti melakukan rata-rata 20 dari 46 pengungkapan kompo- nen modal intelektual. Nilai minimal sebesar 15.2% milik PT Siwani Makmur Tbk yang berarti bahwa perusahaan tersebut mengungkapkan 7 dari 46 komponen modal intelektual. Nilai maksimal sebesar 87% milik dua perusahaan pada industri telekomunikasi yaitu PT XL Axiata Tbk dan PT Telekomu- nikasi Indonesia Tbk, berarti perusahan tersebut mengungkapkan 40 dari 46 komponen modal intel- ektual. Standar deviasi sebesar 17.16% menunjukkan perbedaan pengungkapan tiap perusahaan yang diteliti, yaitu sekitar 8 komponen modal intelektual.

## Analisis Data
1. Uji Normalitas Syarat untuk  melakukan independent sample  T-test adalah  data yang  digunakan  harus berdis- tribusi  normal.  Uji  normalitas  data  pada  penelitian  ini  menggunakan One-Sample  Kolmogorov- Smirnov Test.
Tabel 8. Hasil Pengujian Kolmogorov-Smirnov Keterangan One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Kesimpulan Kolmogorov- Smirnov Z Asymp. Sig (2 tailed) VAICTM 1.344 0.054 Data terdistribusi normal ICDI 1.151 0.142 Data terdistribusi normal Sumber: Data diolah
Tabel 8 merupakan ringkasan hasil uji normalitas.
1. Berdasarkan hasil uji normalitas pada nilai modal intelektual dengan metode VAIC TM yang ditunjukkan pada Tabel 8, nilai signifikansi dari uji Kolmogorov-Smirnov yaitu sebesar 0.054. Nilai signifikansi 0.054 > 0.05, berarti dapat disimpulkan bahwa data nilai modal intelektual dengan metode VAIC TM berdistribusi normal.
2. Berdasarkan hasil uji normalitas pada nilai modal intelektual dengan pengukuran ICDI yang

## ANALISIS PERBEDAAN MODAL INTELEKTUAL ANTAR INDUSTRI: PERBANKAN, TELEKOMUNIKASI, DAN MANUFAKTUR OLEH: SUWIJI dan RACHMAWATI
ditunjukkan pada Tabel 8, nilai signifikansi dari uji Kolmogorov-Smirnov yaitu sebesar 0.142. Nilai signifikansi 0.142 > 0.05, berarti dapat disimpulkan bahwa data nilai modal intelektual dengan metode content analysis berdistribusi normal.
2. Uji Beda Rata-Rata
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan uji beda rata-rata dengan metode inde- pendent sample  T-test untuk  menguji apakah ada  perbedaan  nilai  modal  intelektual antar  industri perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur .
1. Terdapat Perbedaan Modal Intelektual antara Industri Perbankan dengan Telekomunikasi Tabel  9  menunjukkan  bahwa  hipotesis  1  terbukti  secara  statistic  terdapat      perbedaan antara  industri  perbankan  dengan  telekomunikasi  melalui  pengukuran  modal  intelektual menggunakan metode content analysis yang diukur dengan ICDI.

## Tabel 9. Uji Beda Rata-Rata antara Industri Perbankan dengan Telekomunikasi
Keterangan Tingkat Signifikansi Mean Difference Kesimpulan VAICTM 0,075 -0.417 H1 ditolak ICDI 0,001 -0,194 H1 diterima
Sumber: Data diolah
Tabel  9  menunjukkan  hasil  uji  beda  rata-rata  antara  industri  perbankan  dengan  tele- komunikasi.  Tingkat  signifikansi  dengan  menggunakan  metode  VAIC TM adalah  sebesar 0.075 dengan perbedaan rata-rata sebesar -0.417. Tingkat signifikansi 0.075 adalah > 0.05, be- rarti  tidak  dapat  dibuktikan  bahwa  terdapat  perbedaan  modal  intelektual  antara  industri perbankan  dan  telekomunikasi.  Sedangkan  dengan  pengukuran  ICDI,  tingkat  signifikansi yang didapatkan adalah 0.001, yaitu < 0.05. Angka ini membuktikan bahwa terdapat perbe- daan yang signifikan antara modal intelektual pada industri perbankan dengan industri tel- ekomunikasi. Perbedaan rata-rata dengan metode content analysis yaitu sebesar -0.194, berarti industri  telekomunikasi  memiliki  rata-  rata  modal  intelektual  yang  lebih  tinggi  sebesar 19.4% daripada industri perbankan.
2. Terdapat Perbedaan Modal Intelektual antara Industri Telekomunikasi dengan Manufaktur Tabel  10  menunjukkan  bahwa  hipotesis  2  terbukti  secara  statistik  terdapat  perbedaan antara  industri  telekomunikasi  dengan  manufaktur  melalui  pengukuran  modal  intelektual menggunakan metode content analysis yang diukur dengan ICDI.
Tabel 10. Uji Beda Rata-Rata antara Industri Telekomunikasi dengan Manufaktur
Keterangan Tingkat Signifikansi Mean Difference Kesimpulan VAICTM 0.960 0.018 H2 ditolak ICDI 0.000 0.552 H2 diterima
Sumber: Data diolah
Tabel  10  menunjukkan  hasil  uji  beda  rata-rata  antara  industri  telekomunikasi  dengan manufaktur.  Tingkat  signifikansi  dengan  menggunakan  metode  VAIC TM adalah  sebesar 0.960 dengan perbedaan  rata-rata sebesar 0.018. Tingkat signifikansi 0.960  adalah > 0.05, be- rarti  tidak  dapat  dibuktikan  bahwa  terdapat  perbedaan  modal  intelektual  antara  industri telekomunikasi  dan  manufaktur.  Sedangkan  dengan  metode content  analysis yang  diukur dengan ICDI, tingkat signifikansi yang didapatkan adalah 0.000 dengan perbedaan rata-rata sebesar  0.552.  Tingkat  signifikansi 0.000  adalah < 0.05, berarti  dapat  dibuktikan bahwa ter- dapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  modal  intelektual  pada  industri  telekomunikasi
dengan  industri  manufaktur.  Sedangkan  perbedaan  rata-rata      sebesar  0.552  menunjukkan bahwa    industri    telekomunikasi    memiliki  rata-rata  modal  intelektual  lebih  tinggi  sebesar 55.2% daripada industri manufaktur.
3. Terdapat Perbedaan Modal Intelektual antara Industri Manufaktur dengan Perbankan Tabel  11  menunjukkan  bahwa  hipotesis  3  terbukti  secara  statistik  terdapat  perbedaan antara  industri  manufaktur  dengan  perbankan  melalui  pengukuran  modal  intelektual menggunakan metode VAIC TM maupun metode content analysis yang diukur ICDI.
Tabel 11. Uji Beda Rata-Rata antara Industri Manufaktur dengan Perbankan Keterangan Tingkat Signifikansi Mean Difference Kesimpulan VAICTM 0.003 0.400 H3 diterima ICDI 0.046 -0.046 H3 diterima
Sumber: Data diolah
Tabel 11 menunjukkan hasil dari uji beda rata-rata antara industri manufaktur dan per- bankan.  Tingkat  signifikansi  dengan  menggunakan  metode  VAIC TM adalah  sebesar  0.003, yaitu < 0.05.  Hal  ini berarti bahwa terdapat  perbedaan  yang signifikan antara  modal intel- ektual industri manufaktur dengan industri perbankan. Perbedaan rata-rata dengan metode VAIC TM adalah sebesar  0.400, hal ini menunjukkan bahwa modal intelektual dalam industri manufaktur lebih tinggi 40% dibanding industri perbankan. Sedangkan  tingkat  signifikansi ICDI  yang didapatkan adalah 0.046 dengan perbedaan rata-rata sebesar -0.046. Tingkat sig- nifikansi 0.046 adalah < 0.05, berarti dapat dibuktikan bahwa terdapat perbedaan  yang sig- nifikan antara modal intelektual  pada industri manufaktur dengan industri perbankan. Ber- beda dengan pengukuran menggunakan metode VAIC TM , perbedaan rata-rata dengan pen- gukuran ICDI menunjukkan bahwa industri perbankan memiliki rata-rata modal intelektual yang lebih tinggi sebesar 4.6% daripada industri manufaktur.

## Pembahasan
Berdasarkan hasil analisis pengujian hipotesis, ketiga hipotesis dapat diterima. Tabel  12 menun- jukkan secara rinci rata-rata yang didapatkan dari pengukuran modal intelektual tiap industri.
Tabel 12. Hasil Mean Tiap Industri Keterangan Perbankan Telekomunikasi Manufaktur VAICTM 3.450 5.420 5.546 ICDI 0.477 0.770 0.419 Sumber: Data diolah
1. Terdapat Perbedaan Modal Intelektual antara Industri Perbankan dan Telekomunikasi Hasil  pengujian  hipotesis  1  yang  menguji  modal  intelektual  dengan  metode  VAIC TM tidak dapat  membuktikan bahwa terdapat  perbedaan  modal intelektual antara  industri  perbankan  dan telekomunikasi.  Namun,  pengujian  modal  intelektual  yang  diukur  dengan  ICDI  menunjukkan bahwa  modal  intelektual  antara  industri  perbankan  berbeda  dengan  industri  telekomunikasi . Tabel 12 menunjukkan bahwa rata-rata ICDI pada industri perbankan adalah sebesar 0.477, berarti perusahaan  pada  industri  perbankan  rata-rata  melakukan  pengungkapan  sebanyak  22  dari  46 komponen  modal  intelektual.  Sedangkan  rata-rata  ICDI  industri  telekomunikasi  sebesar  0.770. Nilai  tersebut  berarti  perusahaan  pada  industri  telekomunikasi  rata-rata  melakukan pengungkapan  35  dari  46  komponen  modal  intelektual  dalam  laporan  tahunan.  Perbedaan  ini mengindikasikan bahwa perusahaan  di industri  telekomunikasi berhasil  melaporkan hidden value (Stewart, 1997) perusahaan yang berupa modal intelektual dalam laporan tahunan mereka.

## ANALISIS PERBEDAAN MODAL INTELEKTUAL ANTAR INDUSTRI: PERBANKAN, TELEKOMUNIKASI, DAN MANUFAKTUR OLEH: SUWIJI dan RACHMAWATI
2. Terdapat Perbedaan Modal Intelektual antara Industri Telekomunikasi dan Manufaktur Dari hasil pengujian hipotesis 2 dapat dibuktikan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara  modal  intelektual pada  industri  telekomunikasi  dengan  industri  manufaktur yang  diukur dengan ICDI , tidak dengan VAIC TM . Tabel 12 menunjukkan bahwa industri manufaktur memiliki nilai  rata-rata  ICDI  sebesar  0.419,  berarti  perusahaan  dalam  industri  manufaktur  rata-rata melakukan pengungkapan 19 dari 46 komponen modal intelektual. Nilai ini lebih kecil dibanding dengan  rata-rata industri  telekomunikasi yang  melakukan 35 komponen  modal  intelektual.  Hasil dari  pengujian  ini  mendukung  hipotesis  bahwa  karakteristik  industri  telekomunikas i  yang merupakan high-tech  industry terbukti  memiliki  modal  intelektual  yang  lebih  tinggi  dibanding industri manufaktur yang lebih fokus dalam menggunakan physical capital- nya.
3. Terdapat Perbedaan Modal Intelektual antara Industri Manufaktur dan Perbankan Pengujian hipotesis 3 menunjukkan hasil bahwa terdapat perbedaan signifikan antara modal intelektual pada industri manufaktur dengan industri perbankan. Perbedaan ini didapatkan pada pengukuran  VAIC TM maupun  ICDI . Tabel  12  menunjukkan  nilai  rata-rata  VAIC TM industri manufaktur  adalah  5.546,  sedangkan  industri  perbankan  adalah  3.450.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  industri  manufaktur  memiliki  modal  intelektual  yang  lebih  tinggi  daripada  industri perbankan. Rossi dan Celenza (2014) menjelaskan bahwa model VAIC TM mengukur berapa banyak new value yang diciptakan atas  setiap sumber  daya yang  diinvestasikan  oleh  perusahaan.  Hal ini berarti perusahaan pada  industri  manufaktur melakukan pengelolaan sumber daya secara  efektif dan efisien sehingga dapat menciptakan new value rata-rata sebesar 5.546 atas setiap sumber daya perusahaan.
Sebaliknya, hasil ICDI menunjukan bahwa industri perbankan memiliki rata-rata nilai modal intelektual yang lebih tinggi dibanding industri manufaktur. Rata-rata ICDI menunjukkan bahwa perusahaan  dalam  industri  perbankan  melakukan  rata-rata  pengungkapan  22  komponen  modal intelektual,  sedangkan  industri  manufaktur  mengungkapkan  19  komponen  modal  intelektual. komponen  modal  intelektual  yang  lebih  tinggi  dibanding  industri  manufaktur.  Sebagian  besar pengungkapan  modal  intelektual  dalam  laporan  tahunan  merupakan voluntary  disclosure. Pengungkapan  yang  lebih  besar  terbukti  dapat  mengurangi information  gap antara  investor  dan perusahaan (Mangena dkk., 2010). Dengan berkurangnya information gap ini akan berdampak pada peningkatan kepercayaan investor terhadap perusahaan.

## Pengujian Tambahan
Pengujian  tambahan  dalam  penelitian  ini  ingin  menjelaskan  lebih  rinci  mengenai  perbedaan modal intelektual berdasarkan masing-masing komponen.  Pengujian dilakukan baik pada modal in- telektual dengan pengukuran metode VAIC TM maupun content analysis yang diukur dengan ICDI .

## Deskripsi Data
Data  yang  digunakan  dalam  pengujian  tambahan  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai  masing- masing  komponen  modal  intelektual  pada  industri  perbankan,  telekomunikasi,  dan  manufaktur tahun 2014 yang diukur menggunakan metode VAIC TM dan content analysis . Komponen VAIC TM terdiri atas tiga komponen, yaitu Value Added Capital Employed (VACE ), Value Added  Human  Capital (VAHC),  dan Structural  Capital  Value  Added (STVA).  Sedangkan  komponen modal intelektual dengan pengukuran content analysis terdiri dari human capital (HC) , structural capital (SC) , dan relational capital (RC) . Hasil statistik deskriptif secara lengkap dapat dilihat pada lampiran 3. Ringkasan  hasil  dari  statistik  deskriptif  untuk  komponen  VAICT M dapat  dilihat  pada  Tabel  13, sedangkan untuk komponen content analysis disajikan dalam Tabel 14.
Tabel 13. Hasil Statistik Deskriptif Komponen VAIC TM Keterangan Mean Minimum Maximum Std. Deviation VACE 0.301 0.004 5.144 0.483 VAHC 4.069 0.806 20.618 3.612 STVA 0.594 -0.240 0.946 0.242 Sumber: Data diolah
Tabel  13  menunjukkan  bahwa  komponen  VACE  memiliki  rata-rata  sebesar  0.301.  Nilai  ini menunjukkan bahwa perusahaan menciptakan value added sebesar 0.301 atas setiap investasi physical capital -nya. Nilai minimal sebesar 0.004 milik PT Sekawan Intipratama Tbk, berarti perusahaan terse- but menciptakan value added sebesar 0.004 atas setiap aset berwujud yang diinvestasikan oleh perus- ahaan. Nilai maksimal sebesar 5.144 milik PT Primarindo Asia Infrastructure Tbk, berarti perusahaan dapat menciptakan value added sebesar 5.144 atas setiap aset berwujudnya. Besar perbedaan nilai VA- CE antar individu ditunjukkan pada nilai standar deviasi yaitu sebesar 0.483.
Komponen  VAHC  memiliki  nilai  terbesar  dibandingkan  dengan  dua  komponen  VAIC TM yang lain, dengan rata-rata sebesar 4.069. Nilai tersebut berarti perusahaan rata-rata berhasil menciptakan value  added sebesar 4.069  atas setiap  dana yang  dikeluarkan untuk karyawan. Nilai  minimal kompo- nen  VAHC  yaitu  sebesar 0.806 yaitu   milik PT   Intikeramik  Alamasri  Tbk  dan  nilai  maksimal yaitu sebesar 20.618 milik PT Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk. Besar perbedaan nilai VAHC antar in- dividu ditunjukkan pada nilai standar deviasi yaitu sebesar 3.612.
Komponen STVA memiliki rata-rata sebesar 0.594. Nilai tersebut menunjukkan bahwa value add- ed yang diciptakan perusahaan atas setiap investasi dalam structural capital adalah sebesar 0.594. Nilai minimal sebesar  -0.240  milik  PT  Intikeramik  Alamasri  Tbk,  sedangkan  nilai  maksimal sebesar  0.946 milik  PT Mulia  Industrindo Tbk.  Nilai  negatif  dalam  nilai minimal STVA berarti bahwa  perusahaan gagal  dalam  menciptakan value  added atas  investasi  modal  struktural.  Besar  perbedaan  nilai  STVA antar individu ditunjukkan pada nilai standar deviasi yaitu sebesar 0.242.
Tabel 14. Hasil Statistik Deskriptif Komponen Content Analysis Keterangan Mean Minimum Maximum Std. Deviation HC 0.186 0.065 0.861 0.086 SC 0.066 0.000 0.304 0.066 RC 0.121 0.022 0.283 0.071
Sumber: Data diolah
Tabel  14  menunjukkan bahwa komponen  HC  rata-rata diungkapkan  sebesar  18.6%.  Komponen HC  memiliki  rata-rata  pengungkapan  terbesar  dibanding  dua  komponen  lainnya.  Nilai  minimal komponen HC sebesar 6.5% milik beberapa perusahaan dalam industri manufaktur dan nilai maksi- mal  sebesar  86.1%  milik  PT  Wijaya  Karya  Beton  Tbk.  Besar  perbedaan  nilai  HC  antar  individu  di- tunjukkan pada nilai standar deviasi yaitu sebesar 8.6%.
Komponen kedua yaitu SC dengan rata-rata pengungkapan sebesar 6.6%. Nilai minimal kompo- nen SC yaitu sebesar 0 yaitu  milik PT Siantar Top Tbk dan nilai maksimal yaitu sebesar 30.4% milik PT Kalbe Farma Tbk. Besar perbedaan nilai SC antar individu ditunjukkan pada nilai standar deviasi yaitu sebesar 6.6%.
Komponen ketiga yaitu RC dengan rata-rata pengungkapan sebesar 12.1%, dengan nilai minimal sebesar  2.2%  yaitu  milik  beberapa  perusahaan  pada  industri  perbankan  dan  manufaktur.  Nilai maksimal  komponen  RC  yaitu  sebesar  28.3%  milik  PT  Astra  Internasional  Tbk,  PT  Indofood  CBP Sukses  Makmur  Tbk,  dan  PT  Unilever  Indonesia  Tbk..  Besar  perbedaan  nilai  RC  antar  individu  di- tunjukkan pada nilai standar deviasi yaitu sebesar 7.1%.

## Analisis
Uji  beda  rata-rata  pada  pengujian  tambahan  ini  sama  seperti  pengujian  hipotesis,  yaitu menggunakan uji normalitas ( Kolmogorov- smirnov ) dan independent sample T-test. Hasil uji normalitas telah  menunjukkan  bahwa  data  setiap  komponen  berdistribusi  normal.  Hasil  uji  nomalitas  secara lengkap disajikan pada lampiran 4, sedangkan uji beda rata-rata pada lampiran 5.
1. Komponen VAIC TM
Tabel 15 merupakan ringkasan hasil uji beda rata-rata komponen VAIC TM antara industri perbankan,  telekomunikasi,  dan  manufaktur.  Angka  dalam  Tabel  15  merupakan  nilai signifikansi dari uji beda rata-rata tiap komponen VAIC TM antar industri.

## ANALISIS PERBEDAAN MODAL INTELEKTUAL ANTAR INDUSTRI: PERBANKAN, TELEKOMUNIKASI, DAN MANUFAKTUR OLEH: SUWIJI dan RACHMAWATI
Tabel 15. Uji Beda Rata-Rata Komponen VAIC TM Perbankan dengan Telekomunikasi Telekomunikasi dengan Manufaktur Manufaktur dengan Perbankan VACE 0.470 0.904 0.266 VAHC 0.094 0.864 0.004* STVA 0.228 0.805 0.076
*Berbeda secara statistik dengan α < 5% Sumber: Data Diolah
Tabel  15  menunjukkan  bahwa  masing-masing  komponen  VAIC TM antara  industri  per- bankan dengan telekomunikasi memiliki tingkat signifikansi > 0.05. Maka dapat disimpulkan bahwa  tidak  ada  perbedaan  antara  komponen  VAIC TM pada  industri  perbankan  dan  tele- komunikasi.  Begitu  pula antara  industri  telekomunikasi  dengan  manufaktur,  masing -masing komponen  VAIC TM memiliki  tingkat  signifikansi  >  0.05.  Hal  ini  berarti  bahwa  tidak  ada perbedaan antara komponen VAIC TM pada industri telekomunikasi dan manufaktur.
Sedangkan  antara  industri  manufaktur  dengan  perbankan  dapat  dilihat  bahwa  VAHC memiliki tingkat signifikansi 0.004 yang  berarti memenuhi syarat α < 0.05. Hal ini menunjuk- kan  bahwa  terdapat  perbedaan  VAHC  antara  industri  manufaktur    dan  perbankan.  Se- dangkan  komponen  VACE  dan  STVA  memiliki  rata-  rata  >  0.05.  Angka  ini  menunjukkan bahwa tidak terdapat  perbedaan nilai komponen VACE dan STVA antara industri manufak- tur dengan perbankan.
2. Komponen Content Analysis
Tabel  16  merupakan ringkasan  hasil  uji beda  rata-rata komponen content  analysis antara industri  perbankan, telekomunikasi, dan manufaktur. Angka dalam Tabel 16 merupakan nilai signifikansi dari uji beda rata-rata tiap komponen content analysis antar industri.
Tabel 16. Uji Beda Rata-Rata Komponen Content Analysis Perbankan dengan Telekomunikasi Telekomunikasi dengan Manufaktur Manufaktur dengan Perbankan HC 0.154 0.004* 0.000* SC 0.000* 0.000* 0.121 RC 0.000* 0.003* 0.339
*Berbeda secara statistik dengan   < 5% Sumber: Data diolah
Tabel 16 menunjukkan bahwa antara industri perbankan dengan  telekomunikasi tingkat signifikansi HC sebesar 0.154, yaitu > 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat perbe- daan  antara  nilai  HC  pada  industri  perbankan  dengan  telekomunikasi.  Sedangkan  rata-rata komponen SC dan RC sama-sama sebesar 0.000. Angka ters ebut memenuhi kriteria α < 0.05, yang  berarti  terdapat  perbedaan  komponen  SC  dan  RC  pada  industri  perbankan  dan  tele- komunikasi.  Masing-masing  komponen  HC,  SC,  dan  RC  antara  industri  telekomunikasi dengan  manufaktur  menunjukkan  tingkat  signifikansi  <  0.05.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa terdapat  perbedaan  HC,  SC,  dan  RC  antara  industri  telekomunikasi  dan  manufaktur.  Se- dangkan antara industri manufaktur dengan perbankan, komponen HC memiliki tingkat sig- nifikansi 0.000, yaitu < 0.05. Maka dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan pengungka- pan komponen HC pada industri manufaktur dan perbankan. Kedua komponen lainnya, SC dan  RC,  memiliki  tingkat  signifikansi  >  0.05.  Hal  ini  berarti  tidak  terdapat  perbedaan  atas kedua komponen tersebut antara industri manufaktur dan perbankan

## JURNAL AKUNTANSI KONTEMPORER (JAKO) – VOL 9 NO 1 – JANUARI 2017 – Halaman 42-64

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  analisis,  secara  keseluruhan  hasil  pengujian  tersebut  mendukung  hasil  dari pengujian  hipotesis.  Tabel 4.12  menunjukkan lebih  rinci  hasil rata-rata komponen  modal intelektual baik komponen VAIC TM maupun content analysis tiap industri.
Tabel 17
Hasil Mean Komponen Modal Intelektual Tiap Industri VACE VAHC STVA HC SC RC Perbankan 0.209 2.712 0.524 0.229 0.122 0.106 Telekomunikasi 0.274 4.499 0.647 0.265 0.274 0.230 Manufaktur 0.339 4.579 0.619 0.165 0.140 0.121
Sumber: Data Diolah
Hasil  pengujian  komponen  modal  intelektual  antara  industri  perbankan  dan  telekomunikasi dengan  metode  VAIC TM menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan nilai dari ketiga komponen VAIC TM . Sedangkan untuk komponen content  analysis ,  terdapat  dua komponen yang berbeda signif- ikan, yaitu SC dan RC, antara industri perbankan dan telekomunikasi. Berdasarkan Tabel 17, SC dan RC industri telekomunikasi yang lebih tinggi  disbanding industri perbankan. Hasil ini menunjukkan bahwa industri telekomunikasi mengungkapkan komponen SC dan RC lebih luas dibanding industri perbankan.  Contoh  dari  komponen  SC  adalah  teknologi  dan  inovasi,  sedangkan  contoh  komponen RC  adalah  hubungan  dengan stakeholders .  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  industri  telekomunikasi memiliki teknologi dan inovasi yang lebih tinggi, serta hubungan dengan stakeholders yang lebih baik dibanding  industri  perbankan.  Maka,  hasil  analisis  tersebut  mendukung  hasil  dari  pengujian hipotesis  1 bahwa  terdapat perbedaan  antara modal intelektual  antara  industri  perbankan  dan tele- komunikasi dengan menggunakan metode content analysis dan tidak dengan VAIC TM . Pengujian independent  sample  T-test atas  komponen  modal  intelektual  baik  pengukuran  dengan metode VAIC TM maupun content analysis menunjukkan hasil yang dapat memperkuat hasil pengujian dalam hipotesis 2. Pengujian terhadap tiga komponen VAIC TM menunjukkan bahwa tidak ada perbe- daan antara industri telekomunikasi dan manufaktur. Sedangkan pengujian terhadap komponen con- tent  analysis menunjukkan  seluruh komponen, yaitu  HC, SC,  dan  RC, antar  industri telekomu nikasi dan  manufaktur  mengalami perbedaan yang  signifikan. Dari  Tabel 17 menunjukkan bahwa industri telekomunikasi mengungkapkan komponen HC, SC, dan RC lebih tinggi daripada industri manufak- tur.
Pengujian komponen modal intelektual dengan metode VAIC TM antara industri manufaktur dan perbankan  menunjukkan  bahwa  komponen  VAHC  antar  industri  berbeda.  Tabel  4.12  menujukkan bahwa  rata-rata  VAHC  industri  manufaktur  lebih  tinggi  dibanding  industri  perbankan.  Walaupun industri  manufaktur  identik  dengan physical  capital, namun  hasil  dari  VACE  tidak  menunjukkan adanya perbedaan dengan industri perbankan. Hal ini mengindikasikan bahwa industri manufaktur di Indonesia masih  lebih fokus dalam pengelolaan human capital dibanding physical capital. Sedangkan komponen content analysis yang memiliki perbedaan antar industri adalah HC, dengan hasil industri perbankan memiliki rata-rata yang lebih tinggi daripada industri manufaktur. Hal ini mengindikasi- kan  bahwa  industri  perbankan  memperhatikan  komponen  HC  sebagai  faktor  penting  bagi  perus- ahaan, sehingga diungkapkan secara luas dalam laporan tahunannya.

## SIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  hipotesis  dan  pengujian  tambahan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  ter- dapat  perbedaan  modal  intelektual  antara  industri  perbankan,  telekomunikasi,  dan  manufaktur. Modal  intelektual  yang  diukur  dengan  metode  VAIC TM dan content  analysis berhasil  membuktikan bahwa terdapat  perbedaan  modal intelektual antar industri. Dari  hasil independent sample  T-test data VAIC TM , dapat  dibuktikan  bahwa  industri  manufaktur  memiliki  tingkat  rata-rata  modal  intelektual (VAHC dan VACE) yang lebih tinggi dibanding industri perbankan dan telekomunikasi. Sedangkan

## ANALISIS PERBEDAAN MODAL INTELEKTUAL ANTAR INDUSTRI: PERBANKAN, TELEKOMUNIKASI, DAN MANUFAKTUR OLEH: SUWIJI dan RACHMAWATI
dari  data content  analysis, industri telekomunikasi memiliki tingkat rata-rata  modal  intelektual  lebih tinggi  dibanding  perbankan  dan  manufaktur.  Pengujian    dengan    metode    VAIC TM hanya    dapat membuktikan  satu  hipotesis  saja,  yaitu  perbedaan  antara  industri  manufaktur  dengan  perbankan. Bila  dibandingkan  dengan content  analysis yang  menilai  komponen intangible  asset, pengukuran VAIC TM masih mengandung komponen VACE, yaitu komponen yang menilai physical capital. Hal ini mengindikasikan bahwa pengukuran dengan  metode content  analysis lebih  dapat merepresentasikan modal intelektual yang dimiliki perusahaan, karena banyak komponen modal intelektual yang tidak dapat dituangkan dalam laporan keuangan saja, melainkan disajikan dalam penjelasan dalam laporan tahunan, contohnya seperti kemampuan karyawan, inovasi, dan sebagainya.
Penelitian  ini  memiliki  beberapa  keterbatasan,  yaitu  (1)  Penelitian  ini  menggunakan  industri manufaktur  sebagai  salah  satu  objek  penelitian.  Dilihat  dari  hasil  uji  statistik  deskriptif,  ditemukan bahwa nilai minimal dan maksimal VAIC TM merupakan milik perusahaan dari industri manufaktur. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  industri  manufaktur  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  tiap sektornya; (2) Pengukuran dengan menggunakan metode VAIC TM kurang  tepat dalam merepresenta- sikan  modal  intelektual.  Hal  ini  mendukung  penelitian  Fijalkowska  (2015)  bahwa  metode  VAIC TM memiliki beberapa kekurangan dan kurang sempurna digunakan dalam kondisi bisnis saat ini dan (3) Pengukuran dengan metode content analysis rentan dengan masalah subjektifitas peneliti. Berdasarkan keterbatasan yang ada, maka saran yang dapat dipertimbangkan untuk penelitian berikutnya adalah (1)  Pemilihan  objek  industri  manufaktur  sebaiknya  di breakdown menjadi  beberapa  sektor,  misalnya farmasi,  otomotif,  dan  sebagainya,  sehingga  dapat  memperoleh  perbedaan  modal  intelektual  dari beragam karakteristik industri manufaktur; (2) Metode kuantitatif yang lain dapat digunakan dalam penelitian berikutnya, seperti  metode Economic  Value  Added (EVA), Market-to-Book  Value (MBV),  dan lain-lain  dan  (3)  Masalah  subjektivitas  peneliti  dalam  menggunakan  metode content  analysis dapat diatasi dengan penggunaan software NVivo yang merupakan perangkat lunak yang dirancang khusus untuk penelitian data kualitatif.

## REFERENCES
Abeysekera, I., dan J. Guthrie, 2005, An Empirical Investigation of Annual Reporting Trends of Intel- lectual Capital in Sri Lanka, Critical Perspectives on Accounting , Vol. 16, No. 3: 151-163. Anggraini,  Y.D., 2013,  Pemetaan  Pola  Pengungkapan Intellectual Capital Perusahaan-Perusahaan Per- bankan yang Terdaftar pada Bursa Efek Indonesia Periode 2011, Jurnal Ilmiah Mahasiswa Univer- sitas Surabaya , Vol. 2, No. 2: 1-20.
Association  of  Southeast  Asian  Nations,  2008,  ASEAN Economic  Community  Blueprint (www.asean.org/archive/5187-10.pdf, diunduh 1 September 2015).
Badan Pengawas Pasar Modal dan Lembaga Keuangan, 2012, Peraturan Nomor X.K.6 mengenai Pen- yampaian Laporan Tahunan Emiten atau Perusahaan Publik.
Barney,  J.,  1991,  Firm Resources and Sustained  Competitive  Advantage, Journal  of  Management ,  Vol. 17, No.1: 99-120.
Beattie, V., dan S.J. Thomson, 2006, Lifting The Lid on The Use of Content Analysis to Investigate In- tellectual Capital Disclosures, Discussion Paper Series in Accountancy and Finance , September.
Belkaoui, A.R., 2003, Intellectual Capital and Firm Performance of US Multinational Firms: A Study of The Resource ‐ Based and Stakeholder Views , Journal of Intellectual Capital , Vol. 4, No. 2: 215-226. Bhasin, M.L., 2008, Intellectual Capital Reporting Study of IT- Sector Corporations in India , Australian Journal of Business and Management Research, Vol. 1, No. 1: 16-28.
Bontis, N., 2001, Assessing Knowledge Assets: A review of The Models Used to Measure Intellectual Capital , International Journal of Management Reviews , Vol. 3, No. 1, 41-60.
Boujelbene, M.A., dan H. Affes,  2013, The Impact of Intellectual Capital Disclosure on Cost of Equity Capital: A Case of French Firms , J.econ Finance Adm. Sci., Vol. 18, No. 4: 45- 53. Brooking, A., 1996, On The Importance of Managing Intangible Assets as Part of Corporate Strategy, Electronic Journal of Knowledge Management , Vol. 8, No. 2: 217-224.
Cabrita,  M.R.,  dan  N.  Bontis,  2008,  Intellectual  Capital  and  Business  Performance  in  The  Portugese Banking Industry, Int. J. Technology Management , Vol. 43, Nos. 1-3: 212-237.
Castro, G.M., dan P.L. Sáez, 2008, Intellectual Capital in High-Tech Firms: The Case of Spain, Journal of Intellectual Capital , Vol. 9, No. 1: 25-36.
CIMA, 2003, Understanding Corporate Value: Managing and Reporting Intellectu al Capital, Carnfield University School of Management.
Djamil, A.B., D. D. Razafindrambinina, dan C. Tandeans, 2013, The Impact of Intellectual Capital on a Firm’s Stock Return: Evidence from Indonesia, Journal of Business Studies Quarterly, Vol. 5, No. 2: 176-189.
Ekowati, S., O. Rusmana, dan Mafudi  (2012) Pengaruh Modal Fisik, Modal Finansial, dan Modal In- telektual terhadap  Kinerja Perusahaan pada Perusahaan Manufaktur  di Bursa  Efek  Indonesia, Jurnal Akuntansi, Organisasi, dan Masyarakat , Vol. 1, No. 1: 1-23.
Fathi,  S., Farahmand,  S.,  dan M.  Khorasani,  2013,  Impact  of  Intellectual  Capital  on  Financial  Perfor- mance, International  Journal  of  Academic  Research  in  Economics  and  Management  Sciences ,  Vol.  2, No. 1: 6-12.
Fijalkowska, J., 2014, Value Added Intellectual Coefficient (VAICTM) as a Tool of Performance Meas- urement, Journal of Spoleczna Akademia Nauk , Vol. 15, No. 1, Mei: 129-140.
Firer, S., dan S.M. Williams, 2003, Intellectual Capital and Traditional Measures of Corporate Perfor- mance, Journal of Intellectual Capital , Vol. 4, No. 3: 348-360.
Hernita,  S.,  2012,  Pengaruh  Pengungkapan  Modal  Intelektual  Terhadap  Biaya  Ekuitas  dan  Biaya Utang (Studi Empiris pada Perusahaan dengan Teknologi Intensif di Indonesia), Skripsi , Depok: Universitas Indonesia.
Khan,  M.W.J.,  2014,  Identifying  the  Components  and  Importance  of  Intellectual  Capital  in Knowledge-Intensive  Organizations, Business  and  Economic  Research, Vol.  4,  No.  2,  November: 297-307.
Lervik,  E.,  2006,  Relational  Capital:  A  Study  on  Its  Importance,  Quantification,  and  Its  Impact  on Business Sectors and Markets, University of Oslo/Autonomous University of Madrid .
Li, J., R.  Pike,  dan R.  Haniffa,  2008, Intellectual Capital  Disclosure  and Corporate  Governance Struc- ture in UK  Firms, Accounting and Business Research, Vol. 38, No. 2, Maret: 137-159. Luthy, D.H., 1998, Intellectual Capital and Its Measurement, College of Business Utah State University . Mangena, M., R. Pike, dan J. Li, 2010, Intellectual Capital  Disclosure Practices and Effects in the Cost of Equity Capital: UK Evidence, The Institute of Chartered Accountants of Scotland. McClave,  Benson, dan Sincich, Statistik untuk  Bisnis dan Ekonomi
Terjemahan oleh Bob Sabran,  2010, Jakarta: Erlangga.
Mehri,  M.,  M.S.  Umar,  P.  Saeidi,  R.K.  Hekmat,  dan  S.H.  Naslmosavi,  2013,  Intellectual  Capital  and Firm Performance of High Intangible Intensive Industries: Malaysia Evidence, Asian Social Sci- ence , Vol. 9, No. 9, Juni: 146-155.
Melani, E., dan E. Suwarni, 2013, Tren Pengungkapan Intellectual Capital Industri Perbankan: Sebuah Bukti Empiris di Indonesia, Jurnal Keuangan dan Perbankan , Vol. 17, No. 2, Mei: 279-291. Mondal,  A.,  dan  Ghosh,  S.K.,  2012,  Intellectual  Capital  and  Financial  Performance  of  Indian  Banks, Journal  of Intellectual Capital , Vol. 13, No. 4: 515-530.
Neysi, S.H., S. Mazraeh, dan Z. Mousaci, 2012, The Importance of Intellectual Capital Disclosure, In- ternational Journal of Business and Social Science, Vol. 3, No. 15, Agustus: 307- 310. OECD, 2008, Intellectual Assets and Value Creation, (www.oecd.org/sti/inno/40637101.pdf, diunduh 27 September 2015).
Purnomosidhi,  B.,  2006,  Analisis  Empiris  terhadap  Determinan  Praktik  Pengungkapan  Modal  Intel- ektual pada Perusahaan Publik di BEJ, Disertasi yang Tidak Dipublikasikan , Malang: Program Pas- casarjana Universitas Brawijaya Malang.
Rossi, F., dan D. Celenza, 2014, Intellectual Capital  and  Performance of Listed Companies: Empirical Evidence from Italy, Measuring Business Excellence, Vol. 18, No. 1: 22-35.
Saeed,  R.,  A.  Sami,  R.N.  Lodhi,  dan  A.  Iqbal,  2013,  Intellectual  Capital  and  Organizational  Perfor- mance:  An  Empirical  Study  in  Telecom  Sector  of  Pakistan, Middle-East  Journal  of  Scientific  Re- search, Vol. 18, No. 4: 517-523.
Salman, R.T.,  M. Mansor,  A.D.  Babatunde,  dan  M.  Tayib, 2012,  Impact  of  Intellectual  Capital  on Re- turn on Asset in Nigerian Manufacturing Companies, Journal of Research in Business , Vol. 2, No.
4: 21-30.
Santoso, E., 2011, Intellectual Capital in Indonesia: The Influence on Financial P erformance of Banking Industry, Dissertation  Presented in  Partial  Fulfillment  of  The Requirements for  The Degree Doctor  of Management in Organizational Leadership , Arizona: University of Phoenix.
Sharabati, A.A.A., A.N.I. Nour, dan N.S. Shamari, 2013, The  Impact of Intellectual Capital on Jordani- an Telecommunication  Companies’  Business Performance, American  Academic and Scholarly  Re- search Journal, Vol. 5, No. 3, April: 32-46.
Sirait,  S.D.Y.,  dan  S.V.  Siregar,  2012,  Hubungan  antara  Biaya  Modal  Ekuitas  dengan  Tingkat Pengungkapan Tanggung Jawab Sosial dan Modal Intelektual pada Sektor Perbankan di Indo- nesia, Jurnal Akuntansi dan Auditing , Vol. 9, No. 1: 70- 85.
Soetedjo,  S.,  dan  S.  Mursida,  2014,  Pengaruh  Intellectual  Capital  terhadap  Kinerja  Keuangan  pada Perusahaan Perbankan, Simposium Nasional Akuntansi XVII, Mataram, September. Stewart, T.A., 1997, Modal Intelektual Kekayaan Baru Organisasi Terjemahan oleh Reza Gunawan, 1998, Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Svanadze, S., dan M. Kowalewska, 2015, The Measurement of Intellectual Capital by VAIC Method – Example of WIG20, Online Journal of Applied Knowledge Management, Vol. 3, No. 2: 36-44. Sveiby, K.E., 2010, Methods of Measuring Intangibles Assets
(www.sveiby.com/articles/IntangibleMethods.htm, diakses 30 Agustus 2015).
Ulum,  I.,  2008,  Intellectual  Capital  Performance  Sektor Perbankan  di Indonesia, Jurnal  Akuntansi dan Keuangan, Vol. 10, No. 2, November: 77-84.
Ulum,  I.,  I.  Ghozali,  dan  A.  Chariri,  2008,  Intellectual  Capital  dan  Kinerja  Keuangan  Suatu  Analisis Dengan Pendekatan Partial Least Square, Simposium Nasional Akuntansi XI, Pontianak.
Wernerfelt, B., 1984, A Resource-Based View of the Firm, Strategic Management Journal, Vol. 5, No. 2: 171-180.
Wibowo,  A.E.,  2012, Aplikasi  Praktis  SPSS  dalam Penelitian, Yogyakarta: Gava Media.
Wijayanti, P., 2012,  Pengaruh Intellectual Capital  Terhadap  Harga Saham  Melalui  Kinerja  Keuangan pada  Perusahaan   Perbankan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI) pada  Tahun 2009- 2011, Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB ,  Vol.  1, No. 2.
Woodcock, J., dan R.H. Whiting, 2009, Intellectual Capital Disclosures by Australian Companies, Paper Accepted for Presentation at the AFAANZ Conference, Juli.
Yi A., H. Davey, dan I.R.C. Eggleton, 2011, The Effects of Industry Type, Company Size, and Perfor- mance on Chinese Companies’ IC Disclosure: A Research Note, Australasian Accounting, Business and Finance Journal, Vol. 5, No. 3: 107-116.