Value : Jurnal Manajemen dan Akuntansi, 19 (2), Hal. 589 - 602 p-ISSN: 1979-0643 e-ISSN: 2685-7324

## INTENSITAS  ASET  TAK  BERWUJUD  MEMODERASI  PENGARUH  MODAL INTELEKTUAL TERHADAP PROFITABILITAS PERUSAHAAN TEKNOLOGI
Jems Arison Zacharias 1 1 Fakultas Ekonomi, Universitas Kristen Artha Wacana Email : jemszacharias@gmail.com
Diterima: 16 Februari 2024 Direview: 7 Mei 2024 Dipublikasikan: 31 Mei 2024

## Abstract
In the era of knowledge-based economy, the utilization of intellectual capital is very important for  the value  creation process  to  increase the profitability of  the  firm. Therefore, this study aims to examine the effect of intellectual capital on profitability with intangible asset intensity as  a  moderating  variable.  Quantitative  method  with  simple  and  multiple  linear  regression analysis  is  used  to  test  the  research  hypothesis.  The  population  of  this  study  consist  of  22 technology firms listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) during the period 2019-2022. The  pooled  sample  was  taken  using  purposive  sampling  which  amounted  to  68  firm-year observations.  Intellectual  capital  in  this  study  is  measured  using  Value-Added  Intellectual Coefficient (VAIC) while profitability is measured by Return on Asset (ROA). The results of first hypothesis testing  are in  accordance with the initial prediction  that intellectual capital (VAIC) has a positive effect on the profitability of technology sector firms on the IDX. However, the results of the second hypothesis  testing  are different  from the initial  prediction  because intangible asset intensity does not moderate (strengthen) but instead moderates (weakens) the positive effect of intellectual capital (VAIC) on profitability. This means that the greater the value of intangible asset intensity in the statement of financial position, the smaller the positive effect of VAIC on profitability.
Keywords: Intellectual Capital, VAIC, Intangible Asset Intensity, Profitability, Technology Sector

## Abstrak
Pada era ekonomi berbasis pengetahuan pemanfaatan modal intelektual menjadi sangat penting bagi proses  penciptaan  nilai  untuk  meningkatkan  profitabilitas  perusahaan.  Oleh  sebab  itu  penelitian  ini bertujuan untuk menguji pengaruh modal intelektual terhadap profitabilitas dengan intensitas aset tak berwujud sebagai variabel pemoderasi. Metode kuantitaif dengan analisis regresi linear sederhana dan berganda  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  penelitian.  Populasi  penelitian  ini  berjumlah  22 perusahaan teknologi  yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama kurun waktu 2019-2022. Sampel pooled diambil  dengan  menggunakan purposive  sampling yang  berjumlah  68  observasi perusahaan-tahun. Modal intelektual  dalam  penelitian  ini  diukur  dengan menggunakan Value-Added Intellectual Coefficient (VAIC) sedangkan profitabilitas diukur dengan Return on Asset (ROA). Hasil pengujian hipotesis pertama sesuai dengan prediksi awal bahwa modal intelektual (VAIC) berpengaruh positif  terhadap  profitabilitas  perusahaan  sektor  teknologi  di  BEI.  Namun  hasil  pengujian  hipotesis kedua  berbeda  dengan  prediksi  awal  karena  intensitas  aset  tak  berwujud  tidaklah  memoderasi (memperkuat)  namun  sebaliknya  malah  memoderasi  (memperlemah)  pengaruh  positif  modal intelektual  (VAIC)  terhadap  profitabilitas.  Hal  ini  berarti  semakin  besar  nilai  intensitas  aset  tak berwujud di laporan posisi keuangan maka pengaruh positif VAIC terhadap profitabilitas akan semakin kecil.
Kata Kunci: Modal Intelektual, VAIC, Intensitas Aset Tak Berwujud, Profitabilitas, Sektor Teknologi

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang ditandai dengan otomatisasi industri melalui internet of things , big data , cloud  computing dan artificial  intelligence telah  menciptakan  disrupsi  di  bidang  ekonomi. Disrupsi ini menghasilkan pergeseran pola usaha dari ekonomi berbasis industri yang menitikberatkan pada  aset  berwujud,  kepada  ekonomi  berbasis  pengetahuan  yang  berfokus  pada  aset  tak  berwujud seperti  pengetahuan,  properti  intelektual,  goodwill  dan  inovasi (Qureshi  &  Siddiqui,  2021) . Pengetahuan  sebagai  aset  diinterpretasikan  sebagai  modal  intelektual  yang  mana  meskipun berkontribusi positif bagi kinerja perusahaan namun tidak seluruh nilainya diakui secara eksplisit dalam laporan keuangan ( Berzkalne & Zelgalve, 2014 ; Kianto et al., 2020 ; Mondal & Ghosh, 2012 ).
Modal  intelektual  menandai  transisi  menuju  pembangunan  yang  inovatif,  kompetitif,  dan berkelanjutan dalam era ekonomi berbasis pengetahuan yang mana manusia adalah pendorong utama dari pertumbuhan ini karena pengetahuan yang mereka miliki adalah sumber daya yang paling penting bagi  perusahaan (Oliveira et  al.,  2010) .  Kombinasi  dari  keahlian  dan  pengalaman  karyawan  sebagai modal intelektual berkontribusi dalam proses penciptaan nilai yang dapat meningkatkan profitabilitas dan daya saing perusahaan dalam jangka panjang ( Joshi et al., 2013 ; Xu & Wang, 2018 ). Selain itu penggunaan  teknologi  secara  khusus  memainkan  peran  mendasar  dalam  penyebaran  pengetahuan karena  teknologi  dapat  memaksimalkan  penggunaan  informasi  yang  tersedia  dan  untuk  mendorong pertukaran informasi di luar batas-batas organisasi ( Del Giudice et al., 2019 ; Natalicchio et al., 2017 ). Perusahaan saat ini memahami bahwa karyawan harus dilengkapi dengan sistem keterampilan dan pengetahuan untuk menghadapi tantangan global dan teknologi merupakan faktor yang penting dalam memfasilitasi transmisi pengetahuan dan proses pembelajaran ini (Cillo et al., 2019) . Peran teknologi yang  terintegrasi  dengan  pengetahuan  membuat  informasi  mudah  diakses  oleh  karyawan  dan membatasi waktu pembelajaran organisasi dapat sehingga dapat meningkatkan profitabilitas (Mohamed et  al.,  2010) .  VAIC  merupakan  model  yang  dikembangkan  oleh Pulic  (2000) untuk  mengukur  nilai tambah yang dihasilkan dari efisiensi penggunaan modal fisik dan intelektual (manusia dan struktural) perusahaan.
VAIC banyak digunakan dalam penelitian modal intelektual karena pendekatannya yang sederhana dan input nilainya diambil dari laporan keuangan sehingga mudah untuk digunakan ( Shaban & Kavida, 2013) .  Beberapa  penelitian  menemukan  bahwa  modal  intelektual  yang  diukur dengan  value-added intellectual coefficient (VAIC) berpengaruh positif terhadap profitabilitas perusahaan ( Khairiyansyah & Vebtasvili, 2018 ; Salman, 2022 ). Namun kesederhanaan model ini juga memiliki keterbatasan karena tidak  seluruh  nilai  modal  intelektual  dapat  diukur  oleh  VAIC  secara  komprehensif,  khususnya  pada perusahaan  yang  bergerak  dalam  sektor  teknologi  yang  produk  utamanya  ada  pada  penyediaan  jasa teknologi informasi (TI) seperti platform pemasaran online dan financial technology . Platform pemasaran online dan financial technology merupakan contoh aset yang tidak memiliki wujud fisik namun turut berkontribusi bagi profitabilitas perusahaan teknologi. Investasi pada aset tak berwujud  menjadi  penting  mengingat  aset  ini  merupakan  salah  satu  sumber  keunggulan  kompetitif karena  sifatnya  yang  bernilai,  jarang,  sulit  untuk  ditiru  pesaing,  dan  tidak  dapat  disubstitusi  sesuai dengan Resources-Based  Theory (RBT) (Barney  et  al.,  2011) .  Oleh  karena  itu  kinerja  keuangan perusahaan  yang  beroperasi  dalam  lingkungan  bisnis  berbasis  pengetahuan  seperti  pada  sektor teknologi akan mengalami peningkatan seiring dengan bertambahnya investasi pada aset tak berwujud ( Li & Wang, 2014 ; Orhangazi, 2019 ).
Beberapa  penelitian  di  luar  negeri  seperti  di  India (Shaneeb  &  Sumathy,  2021) dan  Turki ( Lehenchuk et al., 2023 ; Öner et al., 2021 ) menemukan bahwa modal intelektual yang diproksikan oleh VAIC berpengaruh positif terhadap profitabilitas perusahaan teknologi. Sedangkan di Indonesia sendiri masih  jarang  dilakukan  penelitian  mengenai  pengaruh  modal  intelektual  terhadap  profitabilitas perusahaan teknologi. Hal ini terjadi mengingat sub sektor teknologi merupakan klasifikasi sub sektor yang tergolong baru di Bursa Efek Indonesia (BEI). Penelitian ini kemudian dilakukan untuk melihat pengaruh modal intelektual yang diukur dengan VAIC terhadap profitabilitas perusahaan teknologi di Indonesia dengan menggunakan intensitas aset tak berwujud sebagai variabel pemoderasi.
Intensitas  aset  tak  berwujud  merupakan  total  aset  tak  berwujud  per  total  aset  perusahaan  yang tercatat  di  laporan  posisi  keuangan  perusahaan (Bagna et  al .,  2021) .  Intensitas  aset  tak  berwujud digunakan sebagai variabel moderasi mengingat karakteristik industri sektor teknologi berbeda dengan sektor industri lainnya yang mana kegiatan operasional utamanya adalah menyediakan jasa teknologi informasi  sehingga produk  layanan  yang  diberikan  lebih  bersifat  tak  berwujud (Palazzi et  al .,  2020;
Qureshi & Siddiqui, 2021) . Tingkat investasi pada aset tak berwujud dalam sektor teknologi yang lebih tinggi  dibanding  sektor  industri  lainnya  membuat  pengukuran  modal  intelektual  berdasarkan  VAIC kurang  dapat  menangkap  karakteristik  yang  ada  di  sektor  teknologi.  Hal  ini  kemudian  membuat moderasi intensitas aset tak berwujud akan melengkapi pengukuran VAIC dalam menjelaskan pengaruh modal intelektual terhadap profitabilitas perusahaan teknologi.
Penelitian  ini  penting  karena  dapat  memberikan  pandangan  mengenai  posisi  dan  daya  saing perusahaan sektor teknologi di Indonesia berdasarkan modal intelektualnya pada era revolusi industri 4.0 menuju 5.0. Perbedaan penelitian ini dengan perbedaan terdahulu di Indonesia ( Khairiyansyah & Vebtasvili,  2018 ; Suryani  &  Nadhiroh,  2020 )  terletak  pada  pengambilan  sampel  perusahaan  sektor teknologi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dan penggunaan intensitas aset tak berwujud sebagai variabel pemoderasi. Intensitas aset tak berwujud digunakan sebagai variabel pemoderasi dalam penelitian  ini  karena  perannya  dalam  memperkuat  kemampuan  modal  intelektual  dalam  proses penciptaan nilai tambah bagi perusahaan di bidang teknologi. Investasi pada aset tak berwujud dalam proses  otomatisasi  pada  perusahaan  pemasaran  online  tidak  dimaksudkan  untuk  mengganti  seluruh pekerjaan manusia dengan mesin, tetapi untuk meningkatkan efisiensi dari para pekerja (Lobova et al., 2020) . Oleh karena itu tingginya nilai intensitas aset tak berwujud dalam sebuah perusahaan teknologi akan memudahkan para pekerja untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lebih baik sehingga profitabilitasnya  akan  meningkat.  Kontribusi  secara  teoritis  ada  pada  pengembangan  RBT  untuk melihat  peran  intensitas  aset  tak  berwujud  dalam  memoderasi  (memperkuat)  pengaruh  modal intelektual  (VAIC)  terhadap  profitabilitas  perusahan  teknologi.  Kontribusi  secara  praktis  ada  pada pengetahuan  mengenai  pemanfaatan  intensitas  aset  tak  berwujud  dan  modal  intelektual  untuk meningkatkan profitabilitas bagi manajer yang bergerak dalam sektor teknologi

## KAJIAN PUSTAKA DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS

## Resourced-Based Theory
Resources-based theory (RBT) menjelaskan strategi manajemen perusahaan untuk berfokus pada pengembangan sumber daya bernilai yang sulit ditiru pesaing sebagai poros penggerak dalam mencapai keunggulan  kompetitif (Wernerfelt,  1984) . Wernerfelt  (1984) melihat  perusahaan  sebagai  sebuah susunan sumber daya berwujud maupun tak berwujud yang sangat luas dan beragam. Keberagaman dari susunan sumber daya ini memberikan karakter yang unik bagi perusahaan sehingga setiap perusahaan memiliki  tingkat  pertumbuhan  dan  posisi  keunggulan  yang  berbeda  dengan  perusahaan  lainnya. Keberagaman  ini  dapat  terus  terjadi  jika  perusahaan  secara  eksklusif  memiliki  sumber  daya  yang mampu  mempertahankan  posisi  keunggulan  secara  relatif  terhadap  pesaing  utamannya  dalam  hal menghasilkan  pendapatan  di  pasar.  Perusahaan  dengan  kepemilikan  sumber  daya  secara  ekslusif  ini dapat dikatakan telah melindungi posisinya sekaligus menciptakan penghalang bagi masuknya pesaing baru dalam segmen pasar yang sama pada interval waktu tertentu (Kor & Mahoney, 2004) . Barney  (1986) menyatakan  bahwa  perusahaan  dapat  mengembangkan  ekspektasi  mengenai  nilai masa  depan  sumber  dayanya  ketika  menganalisis  kompetisi  yang  ada  di  pasar  dan  mengevaluasi kapasitas yang saat ini telah dimiliki perusahaan. Sumber daya berwujud dapat terdiri dari cadangan keuangan dan sumber daya fisik seperti gedung dan peralatan, sedangkan sumber daya tidak berwujud meliputi  reputasi  dan  sumber  daya  manusia  seperti  budaya  organisasi,  pendidikan,  pelatihan, spesialisasi, serta komitmen dan kesetiaan karyawan. Barney & Mackey (2016) menunjukkan bahwa sebuah perusahaan yang memiliki keunggulan kompetitif menggunakan sumber dayanya secara optimal dalam strategi penciptaan nilai yang tidak dapat diduplikasi oleh pesaingnya di pasar.
Peteraf  (1993) menyatakan  bahwa  RBT  berkontribusi  dalam  menjelaskan  alasan  mengapa  setiap perusahaan  memiliki  tingkat  profitabilitas  yang  berbeda-beda  di  pasar.  RBT  bermanfaat  bagi  para manajer  dalam  memahami,  mempertahankan,  dan  memperluas  keunggulan  kompetitif  perusahaan melalui penguasaan atas sumber daya yang memiliki karakteristik sebagai berikut: berharga, langka, tidak dapat diduplikasi, dan sulit tergantikan . Julienti Abu Bakar & Ahmad (2010) menyatakan bahwa sumber daya dapat didefinisikan sebagai aset produktif perusahaan yang mana didalamnya termasuk sumber  daya  modal  fisik, modal  manusia,  dan  modal  organisasi  yang  berpotensi  untuk memberikan keunggulan kompetitif berkelanjutan ketika memiliki kualitas bernilai, langka, tidak dapat ditiru, serta tanpa pengganti yang setara secara strategis.
Menurut Barney  et  al.,  (2011) ,  sumber  daya  strategis  perusahaan  secara  luas  dapat  berupa  aset, keahlian  dan  pengetahuan  yang  bersifat  unik  atau  khas  serta  dikendalikan  oleh  perusahaan.  Sumber
daya yang memiliki kualitas bernilai, tidak dapat ditiru dan sulit digantikan dapat diamati dalam bentuk keterampilan  dan  pengalaman  karyawan  yang  diperoleh  dari  waktu  ke  waktu.  Sumber  daya  internal tersebut  memiliki  kemampuan  untuk  meningkatkan  profitabilitas  dan  dianggap  sebagai  modal intelektual (Smriti & Das, 2018) . Penguasaan atas sumber daya unik ini dapat menghasilkan laba yang tinggi  sehingga  berdasarkan  RBT  maka  profitabilitas  perusahaan  merupakan  fungsi  dari  posisi kompetitifnya di pasar.

## Modal Intelektual
Jika stok dari kekayaan perusahaan pada satu titik waktu tertentu disebut sebagai kapital atau modal sedangkan flow dari pelayanan perusahaan selama satu periode waktu disebut sebagai pendapatan maka pengetahuan  dapat  disebut  sebagai  modal  selama  pengetahuan  tersebut  dapat  berkontribusi  dalam meningkatkan  pendapatan  perusahaan.  Modal  intelektual  didefinisikan  sebagai  sumber  daya  yang berhubungan  dengan  proses  penciptaan  nilai  dan  kekayaan  melalui  investasi  dalam  pengetahuan, informasi, properti intelektual, pengalaman dan keahlian ( Bontis, 2001 ; Edvinsson & Sullivan, 1996 ; Jordão & Novas, 2017 ; Marr et al., 2004 ). Modal intelektual dapat meningkatkan kinerja perusahaan yang diartikan sebagai keunggulan kompetitif khususnya jika aset pengetahuan ini  bersifat khas atau sulit untuk ditiru oleh pesaing (Barney et al., 2011) .

## Value-Added Intellectual Coefficient (VAIC)
VAIC  merupakan  sebuah  metode  yang  dikembangkan  oleh  Ante  Pulic  untuk  mengukur  kinerja perusahaan berbasis pengetahuan dalam proses penciptaan nilainya ( Pulic, 2000 , 2004 ). Oleh karena modal  intelektual  merupakan  gabungan  dari  pengetahuan  pekerjanya  maka  produktivitas  pekerjaan berbasis pengetahuanlah yang paling penting dalam VAIC. Hubungan antara produktivitas pekerjaan berbasis  pengetahuan  dan nilai tambah  yang diciptakannya  dapat dikonstruksikan  berdasarkan value added income statement dalam tabel 1.
Tabel 1. Value-added income statement Pendapatan Output (OUT) Beban (di luar gaji & upah) Input (IN) Nilai tambah Value Added (VA) Beban gaji dan upah Human Capital (HC) EBITDA Structural Capital (SC) Beban depresiasi & amortisasi Depreciation & Amortization Laba operasional Profit (P)
Sumber : Iazzolino et al., 2014
Berdasarkan tabel 1 dapat diketahui bahwa VA = HC + SC. Semakin tinggi VA yang diciptakan maka  semakin  tinggi  ekpektasi  pemangku  kepentingan  dapat  terpenuhi  yang  mana  1  =  HC/VA  + SC/VA.  Oleh  karena  SC/VA  adalah  SCE  ( structural  capital  efficiency )  dan  VA/HC  adalah  HCE ( human  capital  efficiency )  maka  SCE  =  1  –  (1/HCE).  Hubungan  antara  SCE  dengan  HCE  ini menunjukkan bahwa semakin besar HCE maka akan semakin besar juga SCE.
Model VAIC menjelaskan bahwa HCE merupakan poros penggerak utama dalam penciptaan nilai perusahaan. Agar dapat meningkatkan HCE maka perusahaan dapat berinvestasi pada teknologi yang berdampak  positif  bagi  produktivitas sumber  daya  manusianya.  Dengan meningkatnya  produktivitas individu dari pekerja pengetahuan maka pertumbuhan yang tinggi akan dapat dicapai oleh perusahaan.

## Intensitas Aset Tak Berwujud
Intensitas aset tak berwujud merupakan nilai total dari seluruh aset tak berwujud yang tercatat dalam laporan posisi keuangan dibagi dengan total aset perusahaan ( Bagna et al., 2021 ; Tiron Tudor et al., 2014 ). Aset tak berwujud sendiri dapat didefinisikan sebagai aset non-keuangan yang tidak memiliki substansi fisik seperti teknologi yang dipatenkan, perangkat lunak komputer, database, domain internet, dan  merek  pemasaran.  Aset  tak  berwujud  dikapitalisasi  berdasarkan  biaya  perolehan  dan  potensi manfaat ekonomi masa depan yang dapat diberikannya kepada perusahaan. Masa manfaat ekonomi dari kapitalisasi aset tak berwujud sendiri akan diamortisasi atau diuji untuk penurunan nilai setiap tahun jika terdapat indikasi pernurunan nilai.
Berbeda dengan biaya gaji dan upah yang langsung dibebankan pada laporan laba rugi, biaya hak paten,  perangkat  lunak  komputer,  database,  domain  internet,  dan  merek  pemasaran  tidak  dianggap sebagai  beban  pada  perusahaan  teknologi,  tetapi  sebagai  investasi.  Oleh  karena  itu,  nilainya  akan dikapitalisasikan sebagai aset tak berwujud di laporan posisi keuangan. Biaya pengembangan sumber daya manusia (SDM) tidak dikapitalisasikan sebagai aset tak berwujud karena sulit bagi perusahaan untuk mengidentifikasikan hubungan antara nilai tambah SDM dengan manfaat berupa laba atau aliran kas  masa  depan  yang  akan  diterima  perusahaan  secara  pasti.  Sebaliknya,  hubungan  biaya  perangkat lunak dengan laba perusahaan teknologi lebih mudah untuk dilacak karena nilai wajarnya dapat dihitung dan diamortisasi sesuai masa manfaatnya.

## Pengaruh Modal Intelektual (VAIC) Terhadap Profitabilitas Perusahaan Sektor Teknologi
RBT  menerangkan  bahwa  kemampuan  perusahaan  untuk  menghasilkan  laba  bergantung  pada bagaimana  perusahaan  dapat  memanfaatkan  sumber  dayanya  yang  memiliki  karakteristik  bernilai tinggi, jarang, sulit ditiru serta tidak dapat disubstitusikan ke dalam praktik untuk menciptakan nilai dan posisi daya saing yang tinggi di pasar (Barney et al., 2011) . Modal intelektual adalah sumber daya yang memiliki  keempat  karakteristik  yang  tersebut  karena  modal  intelektual  mengacu  kepada  akumulasi pengetahuan dan kemampuan yang bersifat unik bagi pembelaran dan pengalaman sebuah entitas atau perusahaan ( Alfraih, 2018 ; Inkinen, 2015 ).
RBT  memiliki  pengaruh  yang  sangat  penting  bagi  pengembangan  studi  pada  industri  teknologi. Teknologi informasi dan komunikasi telah  mengalami pertumbuhan yang tinggi dalam hal daya dan ketersediaan  sehingga  perusahaan  sering  kali  harus  menggunakan  sistem  teknologi  terbaru  untuk mengimbangi pesaingnya di pasar (Powell & Dent-Micallef, 1997) . Menurut Barney et al., (2001) dari perspektif  RBT,  penggunaan  teknologi  baru  dilakukan  oleh  perusahaan  karena  adanya  sumber  daya potensial  yang  dapat  menghasilkan  keunggulan  kompetitif  berkelanjutan  dalam  konteks  industri teknologi. Contohnya sistem antarmuka antara  karyawan perusahaan yang terampil dengan platform teknologi informasi dan komunikasi dapat menghasilkan nilai tambah yang sulit ditiru oleh pesaing. Dengan  kata  lain,  perusahaan  yang  sangat  mahir  dalam  menerjemahkan  daya  komputasi  teknologi menjadi sebuah pengetahuan baru dapat mengembangkan keunggulan substansial atas pesaingnya yang kurang terampil.
VAIC  merupakan  salah  satu  model  pengukuran  modal  intelektual  yang  sangat  popular  untuk digunakan  dalam  bidang  penelitian  modal  intelektual  karena  praktis,  mudah  untuk  digunakan  serta berbasis  data  dari  laporan  keuangan  sehingga  objektivitas  dan  reliabilitasnya  dapat dipertanggungjawabkan. Akan tetapi VAIC tidak dimaksudkan untuk menyediakan pengukuran modal intelektual secara langsung, namun melalui pengukuran efisiensi modal fisik, manusia dan struktural dalam penciptaan nilai tambah perusahaan (Iazzolino et al ., 2014) . Berdasarkan pengukuran ini, model VAIC  telah  digunakan  secara  luas  untuk  meneliti  hubungan  antara  modal  intelektual,  kinerja perusahaan dan nilai perusahaan ( Dženopoljac et al ., 2016 ; Sardo & Serrasqueiro, 2017 ).
Model  VAIC  kemudian  disusun  sebagai  dasar  pada  pengujian  empiris  antara  modal  intelektual dengan  profitabilitas  karena  hal  ini  sesuai  dengan  RBT  yang  mana  sumber  daya  modal  intelektual seperti  keahlian,  kemampuan,  pengetahuan  dan  pengalaman  dipandang  sebagai  aset  strategis perusahaan. Aset strategis ini akan mampu menjamin tercapainya keunggulan kompetitif berkelanjutan dan  kinerja  keuangan  yang  unggul  bagi  perusahaan  ketika  dimanfaatkan  serta  dikembangkan  secara tepat oleh manajemen. Beberapa penelitian empiris di India dan Turki juga menemukan bahwa modal intelektual  yang  diukur  berdasarkan  VAIC  berpengaruh  terhadap  kinerja  perusahaan,  khususnya profitabilitas  perusahaan  yang  ada  di  sektor  teknologi  ( Lehenchuk  et  al.,  2023 ; Öner  et  al.,  2021 ; Shaneeb  &  Sumathy,  2021 ).  Berdasarkan  pemaparan  sebelumnya  maka  hipotesis  1  dapat  disusun sebagai berikut:
H1:  Modal  intelektual  (VAIC)  berpengaruh  positif  terhadap  profitabilitas  perusahaan  sektor teknologi di BEI.

## Pengaruh Modal Intelektual (VAIC) Terhadap Profitabilitas Perusahaan Sektor Teknologi Dengan Intensitas Aset Tak Berwujud Sebagai Variabel Pemoderasi
Modal intelektual merupakan total nilai dari seluruh sumber daya tak berwujud perusahaan untuk meningkatkan  profitabilitas  dan  menjamin  keunggulan  kompetitif  perusahaan.  Beberapa  penelitian menggunakan  VAIC  sebagai  pengukur  modal  intelektual  untuk  melihat  pengaruhnya  terhadap
profitabilitas perusahaan ( Aybars & Öner, 2022 ; Xu & Li, 2022 ). Namun VAIC memiliki kelemahan karena  hanya  berfokus  pada  pengukuran  efisiensi  penggunaan  modal  manusia  dan  struktural  untuk meningkatkan nilai tambah perusahaan sehingga tidak seluruh nilai modal intelektual dapat diwakilkan oleh VAIC (Fijałkowska, 2014) .
Perusahaan yang berada pada sektor teknologi seperti perusahaan TI dan pengembang perangkat lunak  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  karena  bergerak  dalam  industri  yang  menggunakan pengetahuan  dan  inovasi  sebagai  produk  utamanya.  Oleh  sebab  itu  perusahaan  tentunya  akan  lebih berfokus untuk berinvestasi pada aset tetap tak berwujud dibandingkan aset tetap berwujudnya. Nilai kapitalisasi aset tak berwujud seperti paten teknologi dan merek yang diinvestasikan oleh perusahaan teknologi ini sesuai dengan kriteria RBT yang mana untuk mencapai keunggulan kompetitif maka aset tersebut  harus  memiliki  kualitas  bernilai,  jarang,  sulit  untuk  ditiru  pesaing,  serta  tidak  dapat disubstitusikan (Barney et al., 2011) .
Kualitas  yang  dimiliki  oleh  paten  bagi  perusahaan  teknologi  seperti  Apple  dan  merek  bagi perusahaan Amazon tentunya akan meningkatkan profitabilitas dan nilai perusahaan tersebut di pasar. Hal ini berarti semakin besar nilai aset tak berwujud yang dikuasai oleh perusahaan teknologi seperti paten,  properti  intelektual  dan  merek  maka  akan  semakin  tinggi  pula  profitabilitasnya  ( Qureshi  & Siddiqui, 2021 ; Zhang, 2017 ). Dengan menggunakan intensitas aset tak berwujud untuk memoderasi (memperkuat) pengaruh VAIC terhadap profitabilitas maka pengukuran modal intelektual perusahaan di sektor teknologi akan lebih lengkap. Artinya semakin besar jumlah kapitalisasi aset tak berwujud yang  ada  pada  laporan  posisi  keuangan  perusahaan  sektor  teknologi  maka  pengaruh  positif  modal intelektual yang diukur melalui VAIC terhadap profitabilitas perusahaan juga akan semakin meningkat.
H2:  Intensitas  Aset  tak  berwujud  memoderasi  (memperkuat)  pengaruh  positif  modal  intelektual (VAIC) terhadap profitabilitas perusahaan sektor teknologi di BEI.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  kuantitatif  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menguji  pengaruh  VAIC terhadap  profitabilitas  perusahaan  teknologi  dengan  aset  tak  berwujud  sebagai  variabel  pemoderasi. Jenis data sekunder berupa laporan keuangan yang telah diaudit dan diunduh dari website perusahaan terkait  pada  bagian  hubungan  investor.  Periode  pengamatan  pada  penelitian  ini  dilakukan  selama  4 tahun yakni dari tahun 2019-2022. Teknik analisis data kuantitatif yang digunakan terdiri dari deskriptif statistik,  uji  asumsi  klasik,  regresi  linear  sederhana  dan  berganda  dengan  menggunakan  IBM  SPSS Statistics 27.
Populasi penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan sampel dipilih dengan menggunakan purposive sampling . Kriteria pemilihan sampel adalah sebagai berikut:
1. Sampel dibatasi pada perusahaan sektor teknologi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
2. Memiliki  catatan  atas  laporan  keuangan  yang  lengkap  mengenai  beban  gaji,  upah  dan pengembangan SDM.
Jumlah pooled sampel  selama  tahun  2019-2022  yang  dikumpulkan  sebanyak  22  perusahaan dengan jumlah observasi sebanyak 76 firm-year observation . Dari 76 firm-year observation ini terdapat 8 firm-year observation yang bersifat data outlier karena nilai yang ekstrim sehingga dikeluarkan dari sampel. Total pooled sampel tahun 2019-2022 yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 68 firm- year observation .
VAIC  dalam  penelitian  ini  merupakan  penjumlahan  dari  CEE atau  efisiensi  penggunaan modal fisik,  HCE  atau  efisiensi  pemanfaatan  modal  manusia,  dan  SCE  atau  efisiensi  pemanfaatan  modal struktural. Adapun CEE, HCE, dan SCE secara berturut-turut dihitung dengan formula sebagai berikut:

## VAIC = CEE + HCE + SCE
𝐶𝐸𝐸 = 𝑉𝐴 𝐶𝐸 𝐻𝐶𝐸 = 𝑉𝐴 𝐻𝐶
𝑆𝐶𝐸 = 𝑆𝐶 𝑉𝐴
Keterangan:
• VA = pendapatan – beban di luar beban gaji, upah & pengembangan SDM.
• CE = capital employed atau total aset.
• HC = beban gaji, upah dan pengembangan SDM.
• SC = VA – HC.
Model  regresi  yang  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  yang  dikembangkan  dalam penelitian ini terdiri atas dua model sebagai berikut:
1) Y = a + b 1 X 1 + e 2) Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 1 .X 2 + e

## Keterangan:
• Y = Profitabilitas yang diukur melalui Return on Asset (ROI).
𝑅𝑂𝐼 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡
• X 1 = Modal intelektual yang diukur melalui VAIC.
• X 2 = Intensitas aset tak berwujud yang diukur melalui intangible to total asset ratio (INT).

## 𝐼𝑁𝑇 = 𝐴𝑠𝑒𝑡 𝑡𝑎𝑘 𝑏𝑒𝑟𝑤𝑢𝑗𝑢𝑑
𝐴𝑠𝑒𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 • X 1 .X 2 = Moderasi aset tak berwujud pada VAIC.
• a = konstanta.
• b = koefisien regresi.
• e = error .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistik deskriptif pada Tabel 2 di bawah mencerminkan distribusi nilai untuk setiap variabel yang ada dalam studi ini. Keterangan yang terdapat pada statistik deskriptif terdiri atas jumlah observasi (N), nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata (mean), dan deviasi standar.
Tabel 2. Statistik Deskriptif N Minimum Maksimum Mean  Deviasi Standar Y_ROA 68 -,541 ,251 ,04107 ,034432 X1_VAIC 68 -23,397 15,128 5,20778 4,570688 X2_INT 68 ,001 ,679 ,04769 ,059407 X1X2_VAIC_INT 68 -,677 2,418 ,97784 ,412113
Sumber : Data Penelitian, 2024
Berdasarkan  Tabel  2  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  terdapat  nilai  negatif  pada  bagian  nilai minimum variabel ROA, VAIC, dan VAIC_INT. Ini menandakan terdapat perusahaan teknologi yang melaporkan  kerugian  selama  periode  pengamatan.  Meskipun  demikian  mean  dari  seluruh  variabel dalam  penelitian  ini  bernilai  positif.  Ini  berarti  secara  rata-rata  perusahaan  yang  berada  pada  sektor teknologi melaporkan kinerja yang positif dalam hal laba, intensitas aset tak berwujud, total aset, dan VAIC.
Tabel 3. Hasil Uji Normalitas Unstandardized Residual Unstandardized Residual N 68 68 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 ,0000000 Std. Deviation ,05787122 ,05314098 Absolute ,101 ,097
Most Extreme Differences Positive ,101 ,097 Negative -,068 -,056 Test Statistic ,101 ,097 Asymp. Sig. (2-tailed) c ,085 ,183 Monte Carlo Sig. (2- tailed) d Sig. ,083 ,110 99% Confidence Interval Lower Bound ,076 ,102 Upper Bound ,090 ,118 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction.
d. Lilliefors' method based on 10000 Monte Carlo samples with starting seed 2000000. Sumber : Data Penelitian, 2024
Tabel 3 menjelaskan tentang hasil uji normalitas menggunakan pengujian Kolmogorov-Smirnov untuk model regresi linear sederhana dan berganda. Nilai  Asymp. Sig. (2-tailed) untuk kedua model berturut-turut adalah 0,085 dan 0,183. Ini berarti sampel yang digunakan dalam penelitian ini memenuhi asumsi normalitas karena nilai signifikansinya di atas 0,05.
Tabel 4. Hasil Uji Multikolinearitas Variabel Tolerance VIF X1_VAIC ,719 1,390 X2_INT ,823 1,215 X1X2_VAIC_INT ,772 1,295
Sumber : Data Penelitian, 2024
Tabel 4 menjelaskan hasil uji multikolinearitas untuk model regresi berganda (model 2). Nilai Tolerance  >  0,1  dan  VIF  <  10  dari  setiap  variabel  bebas  pada  model  2  menunjukkan  bahwa  tidak terdapat masalah multikolinearitas antar variabel bebas dalam model penelitian.
Tabel 5. Hasil Uji Autokorelasi Keterangan Durbin-Watson Regresi linear sederhana 1,919 Regresi linear berganda 2,118
Sumber : Data Penelitian, 2024
Tabel 5 menjelaskan hasil pengujian autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin-Watson. Nilai Durbin-Watson sebesar 1,919 (4-d = 2,081) dan 2,118 (4-d = 1,882) menunjukkan bahwa sampel bebas dari masalah autokorelasi karena d > dU dan (4-d) > dU.
Tabel 6. Hasil Uji Heteroskedastisitas Variabel Sig. Regresi linear sederhana X1_VAIC ,501 Regresi linear berganda X1_VAIC ,695 X2_INT ,532 X1X2_VAIC_INT ,814
Sumber : Data Penelitian, 2024
Tabel  6  menjelaskan  hasil  pengujian  heteroskedastisitas  dengan  uji  Glejser.  Hasil  pengujian menunjukkan nilai signifikansi dari setiap variabel (p value > 0,05) tidak berpengaruh terhadap nilai absolute  dari  unstandadized  residualnya.  Untuk  itu  dapat  disimpulkan  bahwa  sampel  terbebas  dari masalah heteroskedastisitas.
Tabel 7. Hasil Uji Regresi Linear Sederhana R Square ,624 F 109,736 F Sig. ,000
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) ,041 ,007 5,865 ,000 X1_VAIC ,022 ,001 ,790 10,475 ,000
a. Dependent Variable: ROA Sumber : Data Penelitian, 2024
Hasil  pengujian  R  Square  pada  Tabel  7  menunjukkan  angka  sebesar  0,624.  Artinya  terdapat 62,4% variasi dalam Y (ROA) yang dapat dijelaskan oleh variasi dalam X 1 (VAIC). Nilai signifikansi atau p- value model regresi linear sederhana adalah 0,000 < 0,050 yang berarti model pertama ini dapat digunakan karena X 1 (VAIC) secara simultan berpengaruh terhadap Y (ROA). Untuk hasil uji-t pada tabel 7 menunjukkan bahwa X 1 (VAIC) secara parsial berpengaruh positif dan signifikan terhadap Y (ROA) karena nilai signifikansi atau p- value sebesar 0,000 < 0,050. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa H1 diterima .
Tabel 8. Hasil Uji Regresi Linear Berganda Adjusted R Square ,668 F 46,033 F Sig. ,000 Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) ,031 ,010 3,210 ,002 X1_VAIC ,063 ,001 2,321 4,098 ,000 X2_INT -,149 ,086 -,173 -1,731 ,088 X1X2_VAIC_INT -,016 ,002 -1,666 -2,968 ,004
a. Dependent Variable: ROA Sumber : Data Penelitian, 2024
Untuk model kedua pada Tabel 8 dapat diketahui bahwa nilai adjusted R Square menunjukkan angka  sebesar  0,668.  Artinya  terdapat  66,8%  variasi dalam  ROA  yang  dapat  dijelaskan  oleh  variasi dalam  X 1 (VAIC),  X 2 (INT),  dan  variabel  moderasi  X 1 .X 2 (VAIC_INT).  Hasil  uji-F  menunjukkan bahwa nilai signifikansinya sebesar 0,000 < 0,050 yang berarti model regresi linear sederhana dapat digunakan karena X 1 (VAIC), X 2 (INT), dan X 1 .X 2 (VAIC_INT) berpengaruh secara simultan terhadap Y (ROA). Untuk uji-t menunjukkan bahwa terdapat dua variabel yaitu X 1 (VAIC) dan moderasi X 1 .X 2 (VAIC_INT) yang secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Y (ROA) karena p-value keduanya yaitu 0,000 dan 0,004 < 0,050. Hal ini berarti X 1 .X 2 (VAIC_INT) memoderasi pengaruh X 1 (VAIC) terhadap Y (ROA). Namun sifat moderasi ini adalah memperlemah pengaruh X 1 (VAIC) terhadap Y (ROA) karena nilai koefesien regresinya sebesar -0,016. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa H2 ditolak . Untuk X 2 (INT) sendiri tidak berpengaruh signifikan terhadap Y (ROA) karena p- value yaitu 0,088 > 0,050, akan tetapi hasil ini tidak mempengaruhi H2 karena hipotesis yang diuji adalah efek moderasi  (memperkuat)  dari  intensitas  aset  tak  berwujud  pada  pengaruh  positif  VAIC  terhadap profitabilitas (ROA) perusahaan sektor teknologi yang terdaftar di BEI.

## Pembahasan

## Pengaruh Modal Intelektual (VAIC) Terhadap Profitabilitas Perusahaan Sektor Teknologi
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  modal  intelektual  (VAIC)  berpengaruh    positif  terhadap profitabilitas  perusahaan  sektor  teknologi.  Artinya  semakin  besar  nilai  tambah  yang  dihasilkan  dari efisiensi penggunaan modal manusia dan struktural maka akan semakin besar profitabilitas perusahaan sektor teknologi. Temuan ini mempertegas pentingnya modal intelektual dalam pengembangan sektor teknologi di Indonesia. Oleh karena itu manager perlu untuk menyediakan investasi yang cukup bagi biaya pengembangan sumber daya manusia seperti pendidikan dan pelatihan, gaji serta upah karyawan berbasis pengetahuan di dalam perusahaannya.
Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  bahwa  VAIC  berpengaruh positif terhadap ROA pada perusahaan teknologi ( Lehenchuk et al., 2023 ; Radonić et al., 2021 ; Shaneeb
& Sumathy, 2021 ). Menurut Lehenchuk et al. (2023) faktor yang berperan penting dalam menjamin profitabilitas  perusahaan teknologi adalah  pengalaman  kerja  dan  keahlian  khusus  yang  dimiliki oleh karyawannya. Pada lingkungan bisnis yang cepat berubah seperti di sektor teknologi, kegiatan inovasi dan  investasi  pada  sumber  daya  manusia  yang  berbasis  pengetahuan  diperlukan  untuk  menjaga keunggulan kompetitif perusahaan teknologi (Kulkarni & Vijayakumar Bharathi, 2020) . Oleh karena itu  perusahaan  teknologi  yang  mampu  mempertahankan  profitabilitasnya  adalah  perusahaan  yang mampu  memanfaatkan  modal  sumber  daya  manusia  dan  struktural  yang  ada  secara  efisien  untuk mencapai produktivitas yang paling maksimal dalam sistem ekonomi berbasis pengetahuan.

## Pengaruh VAIC Terhadap Profitabilitas Perusahaan Sektor Teknologi Dengan Intensitas Aset Tak Berwujud Sebagai Variabel Pemoderasi
Berbeda dengan prediksi yang dibuat pada hipotesis kedua bahwa intensitas aset tak berwujud memoderasi  (memperkuat)  pengaruh  positif  modal  intelektual  (VAIC)  terhadap  profitabilitas perusahaan  sektor  teknologi  di  BEI,  pengujian  empiris  menunjukkan  hasil  yang  sebaliknya  yaitu intensitas aset tak berwujud memoderasi (memperlemah) pengaruh modal intelektual (VAIC) terhadap profitabilitas  perusahaan  sektor  teknologi.  Sifat  moderasi  yang  memperlemah  berarti  semakin  besar nilai  intensitas  aset  tak  berwujud  di  laporan  posisi  keuangan  maka  pengaruh  VAIC  terhadap profitabilitas akan semakin kecil. Hal ini berarti tidak seluruh aset yang dikategorikan sebagai aset tak berwujud berperan dalam proses penciptaan nilai tambah untuk meningkatkan profitabilitas perusahaan. Terdapat juga komponen aset tak berwujud yang bersifat liabilitas karena tidak menambah melainkan mengurangi atau merusak proses penciptaan nilai tambah seperti reputasi buruk perusahaan, turnover karyawan yang tinggi dan budaya organisasi yang tidak sehat (Haji & Ghazali, 2018) . Serpeninova et al. (2022) menemukan bahwa komponen kapitalisasi biaya perangkat lunak dan pengembangan berpengaruh negatif terhadap ROA perusahaan teknologi di Slovakia sedangkan Lopes & Ferreira (2021) menemukan bahwa aset tak berwujud berpengaruh negatif terhadap ROA pada 25 perusahaan  teknologi  di  dunia.  Meskipun  dalam  penelitian  ini  ditemukan  bahwa  intensitas  aset  tak berwujud berpengaruh negatif namun tidak signifikan secara statistik terhadap ROA namun hal ini turut memberikan  kontribusi  bagi  pengaruh  moderasi  intensitas  aset  tak  berwujud  yang  bersifat memperlemah  pengaruh  VAIC  terhadap  ROA.  Hasil ini menunjukkan  bahwa  pilihan  manajer  untuk berinvestasi dalam pengembangan sebuah produk teknologi akan bergantung pada keberhasilannya di pasar.
Prioritas  pertama  manajer  adalah  profitabilitas  di  pasar,  untuk  itu  manajer  melatih  dan mengembangkan  kualitas  SDM  karyawannya  agar  dapat  mengoperasikan  serta  memasarkan  produk teknologinya di pasar Indonesia. Sedangkan prioritas untuk mengembangkan teknologi melalui nilai kapitalisasi aset tak berwujud masih di bawah prioritas utama dalam menciptakan keuntungan. Hal ini karena perusahaan dapat memperoleh kontrol atas produk layanan teknologi tanpa harus membuatnya sendiri atau membelinya. Perusahaan dapat menyewa operasionalnya dan menjualnya kembali di pasar Indonesia sehingga biayanya tidak akan terlalu memberatkan profitabilitas perusahaan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dapat diambil simpulan bahwa modal intelektual (VAIC) berpengaruh positif  terhadap  profitabilitas  perusahaan  sektor  teknologi  di  BEI  dan  intensitas  aset  tak  berwujud memoderasi (memperlemah) pengaruh modal intelektual (VAIC) terhadap profitabilitas. Sifat moderasi yang memperlemah berarti semakin besar nilai intensitas aset tak berwujud di laporan posisi keuangan maka pengaruh VAIC terhadap profitabilitas akan semakin kecil. Hasil ini menunjukkan bahwa tidak seluruh komponen dalam aset tak berwujud yang tercatat dalam laporan posisi keuangan perusahaan berkontribusi  dalam  proses  penciptaan  nilai  yang  dapat  meningkatkan  profitabilitas  perusahaan. Prioritas  yang  paling  utama  bagi  manajer  perusahaan  di  sektor  teknologi  adalah  menghasilkan keuntungan sehingga perusahaan akan mengeluarkan beban pengembangan SDM, gaji, dan upah bagi karyawannya  agar  dapat  bekerja  secara  produktif  dan  menghasilkan  laba.  Prioritas  untuk mengembangkan  nilai  intensitas  aset  tak  berwujud  berada  di  bawah  prioritas  untuk  menghasilkan keuntungan  karena  biaya  investasi  dalam  aset  tak  berwujud  dapat  membebani  tingkat  profitabilitas perusahaan teknologi. Manajer akan berhati-hati untuk menambah nilai intensitas aset tak berwujud dan hanya akan berinvestasi dalam produk teknologi yang tingkat keberhasilannya di pasar tinggi.

## SARAN Saran Praktis
Mengingat aset tak berwujud merupakan produk layanan utama dari sebuah perusahaan teknologi maka hal yang perlu diperhatikan oleh para manajer adalah bagaimana dapat memilih investasi pada teknologi  yang  tepat  dengan  biaya  yang  paling  efisien.  Investasi  pada  aset  tak  berwujud  dapat meningkatkan  keunggulan  kompetitif  berkelanjutan  yang  bersifat  jangka  panjang  meskipun  dalam jangka  pendek  hal  ini  dapat  membebani  tingkat  profitabilitas  perusahaan  teknologi.  Oleh  karena  itu manajer  perusahaan  teknologi  dapat  mempertimbangkan  proses  pendanaan  jangka  panjang  untuk membiayai  investasi  pada  aset  tak  berwujudnya,  yaitu  melalui  hutang  atau  dengan  menjual kepemilikannya di pasar melalui merger dan akuisisi. Hal ini dilakukan agar meskipun dalam jangka pendek  tingkat  profitabilitas  perusahaan  rendah  namun  dalam  jangka  panjang  tingkat  pertumbuhan yang tinggi diharapkan dapat tercapai melalui investasinya pada aset tak berwujud.

## Saran Teoritis
Resource-based theory (RBT) menjelaskan bahwa investasi pada aset tak berwujud yang bersifat unik  atau  sulit  ditiru  oleh  pesaing  merupakan  sumber  utama  keunggulan  kompetitif  yang  dapat meningkatkan profitabilitas bagi sebuah perusahaan teknologi. Namun hasil penelitian menunjukkan bahwa investasi pada aset tak berwujud tidak selalu berkontribusi positif bagi peningkatan profitabilitas perusahaan  teknologi.  Oleh  sebab  itu,  saran  bagi  pengembangan  RBT  selanjutnya  ada  pada pengeksplorasian lebih lanjut mengenai faktor apa saja yang dapat membuat aset tak berwujud dapat menjadi liabilitas ( intangible liabilities ) bagi perusahaan teknologi.

## REFERENSI
Alfraih, M. M. (2018). Intellectual capital reporting and its relation to market and financial performance.
International Journal of Ethics and Systems , 34 (3), 266–281. https://doi.org/10.1108/IJOES-02- 2017-0034
Aybars, A., & Öner, M. (2022). The impact of intellectual capital on firm performance and value: An application  of  MVAIC  on  firms  listed  in  Borsa  Istanbul  TT  -  Entelektüel  sermayenin  firma performansı  ve  değeri  üzerindeki  etkisi:  Borsa  İstanbul’da  listelenen  firmalar  için  MVAIC uygulam. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi , 8 (1), 47–60. https://doi.org/10.30855/gjeb.2022.8.1.004 Bagna, E., Ramusino, E. C., & Denicolai, S. (2021). Innovation through patents and intangible assets: Effects  on  growth  and  profitability  of  european  companies. Journal  of  Open  Innovation: Technology, Market, and Complexity , 7 (4). https://doi.org/10.3390/joitmc7040220 Barney, J. B. (1986). Organizational Culture: Can It Be a Source of Sustained Competitive Advantage?
The Academy of Management Review , 11 (3), 656–665. https://doi.org/10.2307/258317 Barney,  J.  B.,  Ketchen,  D.  J.,  Wright, M.,  Barney,  J.  B.,  Ketchen,  D.  J., &  Wright,  M. (2011).  The Future  of  Resource-Based  Theory:  Revitalization  or  Decline? Journal  of  Management , 37 (5), 1299–1315. https://doi.org/10.1177/0149206310391805
Barney, J. B., & Mackey, A. (2016). Text and metatext in the resource-based view. Human Resource Management Journal , 26 (4), 369–378. https://doi.org/10.1111/1748-8583.12123
Barney, J., Wright, M., & Ketchen, D. J. (2001). The resource-based view of the firm: Ten years after 1991. Journal of Management , 27 (6), 625–641. https://doi.org/10.1016/S0149-2063(01)00114-3 Berzkalne, I., & Zelgalve, E. (2014). Intellectual Capital and Company Value. Procedia - Social and Behavioral Sciences , 110 , 887–896. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.12.934
Bontis,  N.  (2001).  Assessing  knowledge assets: a review  of the models  used to measure intellectual capital. International Journal of Management Reviews , 3 (1), 41–60. https://doi.org/10.1111/1468- 2370.00053
C illo,  V.,  Petruzzelli,  A.  M.,  Ardito,  L.,  &  Del  Giudice,  M.  (2019).  Understanding  sustainable innovation: A systematic literature review. Corporate Social Responsibility and Environmental Management , 26 (5), 1012–1025. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/csr.1783
Del Giudice, M., Scuotto, V., Garcia-Perez, A., & Messeni Petruzzelli, A. (2019). Shifting Wealth II in Chinese economy. The effect of the horizontal technology spillover for SMEs for international growth. Technological Forecasting and Social Change , 145 , 307–316. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.03.013
Dženopoljac, V., Janoševic, S., & Bontis, N. (2016). Intellectual capital and financial performance in the Serbian ICT industry. Journal of Intellectual Capital , 17 (2), 373–396. https://doi.org/10.1108/JIC-07-2015-0068
Edvinsson, L., & Sullivan, P. (1996). Developing a model for managing intellectual capital. European Management Journal , 14 (4), 356–364. https://doi.org/10.1016/0263-2373(96)00022-9 Fijałkowska,  J.  (2014).  Value  Added  Intellectual  Coefficient  (VAIC TM )  as  a  Tool  of  Performance Measurement. Przedsiebiorczosc  i  Zarzadzanie , 15 (1),  129–140.  https://doi.org/10.2478/eam- 2014-0010
Haji, A. A., & Ghazali, N. A. M. (2018). The role of intangible assets and liabilities in firm performance:
Empirical evidence. Journal of Applied Accounting Research , 19 (1), 42–59. https://doi.org/10.1108/JAAR-12-2015-0108
Iazzolino, G., Laise, D., & Migliano, G. (2014). Measuring value creation: VAIC and EVA. Measuring Business Excellence , 18 (1), 8–21. https://doi.org/10.1108/MBE-10-2013-0052
Inkinen, H. (2015). Review of empirical research on intellectual capital and firm performance. Journal of Intellectual Capital , 16 (3), 518–565. https://doi.org/10.1108/JIC-01-2015-0002 Jordão, R. V. D., & Novas, J. C. (2017). Knowledge management and intellectual capital in networks of  small-  and  medium-sized  enterprises. Journal  of  Intellectual  Capital , 18 (3),  667–692. https://doi.org/10.1108/JIC-11-2016-0120
Joshi, M., Cahill, D., Sidhu, J., & Kansal, M. (2013). Intellectual capital and financial performance: an evaluation  of  the  Australian  financial  sector. Journal  of  Intellectual  Capital , 14 (2),  264–285. https://doi.org/10.1108/14691931311323887
Julienti Abu Bakar, L., & Ahmad, H. (2010). Assessing the relationship between firm resources and product  innovation  performance. Business  Process  Management  Journal , 16 (3),  420–435. https://doi.org/10.1108/14637151011049430
Khairiyansyah, K., & Vebtasvili, V. (2018). Relationship between Intellectual Capital with Profitability and Productivity in Indonesian Banking Industry. Jurnal Keuangan Dan Perbankan , 22 (1), 127– 136. https://doi.org/10.26905/jkdp.v22i1.1577
Kianto, A., Ritala, P., Vanhala, M., & Hussinki, H. (2020). Reflections on the criteria for the sound measurement  of  intellectual  capital:  A  knowledge-based  perspective. Critical  Perspectives  on Accounting , 70 , 102046. https:/doi.org/10.1016/j.cpa.2018.05.002
Kor, Y. Y., & Mahoney, J. T. (2004). Edith Penrose’s (1959) Contributions to the Resource-based View of Strategic Management. Journal of Management Studies , 41 (1), 183–191. https://doi.org/10.1111/j.1467-6486.2004.00427.x
Kulkarni,  M.,  &  Vijayakumar  Bharathi,  S.  (2020).  Intellectual  capital  in  information  technology companies in India: An impact study on firm performance. International Journal of Information Systems in the Service Sector , 12 (4), 36–59. https://doi.org/10.4018/IJISSS.2020100103
Lehenchuk,  S.,  Zeytinoglu,  E.,  Hrabchuk,  I.,  Zhalinska,  I.,  &  Oleksich,  Z.  (2023).  Nexus  Between Intellectual Capital, Financial Performance and Sustainable Growth: Evidence from the Turkish ICT Industry. Marketing and Management of Innovations , 4 (1), 88–100. http://dx.doi.org/10.21272/mmi.2023.2-14
Lehenchuk, S. F., Vakaliuk, T. A., Nazarenko, T. P., Kubaščíková, Z., & Juhászová, Z. (2023). The impact of intangible assets on the financial performance of Slovak ICT companies: a panel data regression analysis. under Creative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . 61–81. Retrieved from https://ceur-ws.org/Vol-3465/paper08.pdf
Li,  H.,  &  Wang,  W.  (2014).  Impact  of  Intangible  Assets  on  Profitability  of  Hong  Kong  Listed Information  Technology  Companies. Business  and  Economic  Research , 4 (2),  98. https://doi.org/10.5296/ber.v4i2.6009
Lobova, S. V, Alekseev, A. N., Litvinova, T. N., & Sadovnikova, N. A. (2020). Labor division and advantages  and  limits  of  participation  in  creation  of  intangible  assets  in  industry  4.0:  humans versus machines. Journal of Intellectual Capital , 21 (4), 623–638. https://doi.org/10.1108/JIC-11- 2019-0277
Lopes, I. T., & Ferreira, C. F. P. (2021). Intangibles as innovative drivers for competitive businesses. International Journal of Business Innovation and Research , 24 (2), 238–260. https://doi.org/10.1504/IJBIR.2021.112814
Marr, B., Schiuma, G., & Neely, A. (2004). The dynamics of value creation: mapping your intellectual performance drivers.
Journal of
Intellectual Capital , 5 (2), 312–325. https://doi.org/10.1108/14691930410533722 Mohamed,  M.,  Murray,  A.,  &  Mohamed,  M.  (2010).  The  role  of  information  and  communication technology  (ICT)  in  mobilization  of  sustainable  development  knowledge:  a  quantitative evaluation.
Journal
of Knowledge
Management , 14 (5), 744–758.
https://doi.org/10.1108/13673271011074872
Mondal,  A.,  &  Ghosh,  S.  K.  (2012).  Intellectual  capital  and  financial  performance  of  Indian  banks.
Journal of Intellectual Capital , 13 (4), 515–530. https://doi.org/10.1108/14691931211276115 Natalicchio,  A.,  Ardito,  L.,  Savino,  T.,  &  Albino,  V.  (2017).  Managing  knowledge  assets  for  open innovation: a systematic literature review. Journal of Knowledge Management , 21 (6), 1362–1383. https://doi.org/10.1108/JKM-11-2016-0516
Oliveira,  L.,  Lima  Rodrigues,  L.,  &  Craig,  R.  (2010).  Intellectual  capital  reporting  in  sustainability reports.
Journal of Intellectual Capital , 11 (4), 575–594.
https://doi.org/10.1108/14691931011085696
Öner, M., Aybars, A., Çinko, M., & Avcı, E. (2021). Intellectual Capital, Technological Intensity and Firm  Performance:  The  Case  of  Emerging  Countries. Scientific  Annals  of  Economics  and Business , 68 (4), 459–479. https://doi.org/10.47743/SAEB-2021-0026 Orhangazi,  Ö.  (2019).  The  role  of  intangible  assets  in  explaining  the  investment–profit  puzzle.
Cambridge Journal of Economics , 43 (5), 1251–1285. https://doi.org/10.1093/cje/bey046 Peteraf, M. A. (1993). The Cornerstones of Competitive Advantage: A Resource-Based View. Strategic Management Journal , 14 (3), 179–191. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/2486921 Powell, T. C., & Dent-Micallef, A. (1997). Information technology as competitive advantage: the role of human, business, and technology resources. Strategic Management Journal , 18 (5), 375–405. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199705)18:5<375::AID-SMJ876>3.0.CO;2-7
Pulic, A. (2000). VAIC TM – an accounting tool for IC management. International Journal of Technology Management , 20 (5–8), 702–714. https://doi.org/10.1504/IJTM.2000.002891 Pulic, A. (2004). Intellectual capital – does it create or destroy value? Measuring Business Excellence ,
8 (1), 62–68. https://doi.org/10.1108/13683040410524757
Qureshi, M. J., & Siddiqui, D. A. (2021). The Effect of Intangible Assets on Financial Performance, Financial  Policies,  and  Market  Value  of  Technology  Firms:  A  Global  Comparative  Analysis. Asian Journal of Finance & Accounting , 12 (1), 26. https://doi.org/10.5296/ajfa.v12i1.16655 Radonić,  M.,  Milosavljević,  M.,  &  Knežević,  S.  (2021).  Intangible  assets  as  financial  performance drivers of it industry: Evidence from an emerging market. E a M: Ekonomie a Management , 24 (2), 119–135. https://doi.org/10.15240/tul/001/2021-2-008
Salman,  R.  T. (2022).  Intellectual  Capital on  Financial  Performance  of  Nigerian  Companies. Jurnal Administrasi  Bisnis;  Vol  11,  No  2  (2022)DO    -  10.14710/Jab.V11i2.44989 .  Retrieved  from https://ejournal.undip.ac.id/index.php/janis/article/view/44989
Sardo, F., & Serrasqueiro, Z. (2017). A European empirical study of the relationship between firms’ intellectual capital, financial performance and market value. Journal of Intellectual Capital , 18 (4), 771–788. https://doi.org/10.1108/JIC-10-2016-0105
Serpeninova, Y., Lehenchuk, S., Mateášová, M., Ostapchuk, T., & Polishchuk, I. (2022). Impact of intellectual capital on profitability: Evidence from software development companies in the Slovak Republic. Problems and Perspectives in Management , 20 (2), 411–425. https://doi.org/10.21511/ppm.20(2).2022.34
Shaban, M., & Kavida, V. (2013). Intellectual Capital, Financial Performance and Market Valuation: An Empirical Investigation of Information Technology Industry in India. Asia-Pacific Journal of Management Research and Innovation , 9 (1), 55–62. https://doi.org/10.1177/2319510x13483512 Shaneeb, P., & Sumathy, M. (2021). Impact of Intellectual Capital on Firm Performance in Indian It Companies. Journal  of  Contemporary  Issues  in  Business  and  Government , 27 (02). https://doi.org/10.47750/cibg.2021.27.02.459
Smriti, N., & Das, N. (2018). The impact of intellectual capital on firm performance: a study of Indian firms listed in COSPI. Journal of Intellectual Capital , 19 (5), 935–964. https://doi.org/10.1108/JIC-11-2017-0156
Suryani, A. W., & Nadhiroh, A. (2020). Intellectual Capital and Capital Structure Effect on Firms’ Financial  Performances. Journal  of  Accounting  Research,  Organization  and  Economics , 3 (2), 127–138. https://doi.org/10.24815/jaroe.v3i2.17258
Tiron  Tudor,  A.,  Dima  (Cristea),  S.,  &  Dima,  B.  (2014).  "The  Linkage  Between  Intangibles  And Profitability  ". Annales  Universitatis  Apulensis  Series  Oeconomica , 1 (16),  283–293. https://doi.org/10.29302/oeconomica.2014.16.1.25 Wernerfelt, B. (1984). A Resource-Based View of the Firm. Strategic Management Journal , 5 (2), 171– 180. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/2486175
Xu,  J.,  &  Li,  J.  (2022).  The  interrelationship  between  intellectual  capital  and  firm  performance: evidence  from  China’s  manufacturing  sector. Journal  of  Intellectual  Capital , 23 (2),  313–341. https://doi.org/10.1108/JIC-08-2019-0189
Xu, J., & Wang, B. (2018). Intellectual Capital, Financial Performance and Companies’ Sustainable Growth: Evidence from the Korean Manufacturing Industry. In Sustainability (Vol. 10, Issue 12). https://doi.org/10.3390/su10124651
Zhang,  N.  (2017).  Relationship  between  intangible  assets  and  financial  performance  of  listed telecommunication  firms  in  China,  based  on  empirical  analysis. African  Journal  of  Business Management , 11 (24), 751–757. https://doi.org/10.5897/AJBM2017.8429