JASa ( Jurnal Akuntansi, Audit dan Sistem Informasi Akuntansi ) Vol. 3 No. 1 /April  2019 ISSN 2550-0732 print / ISSN 2655-8319 online

## ANALISIS PENGARUH MODAL INTELEKTUAL TERHADAP RETURN ON ASSETS (ROA)
Neza Nurul Amalia* 1 , Dadan Rahadian 2
Prodi Manajemen Bisnis Telekomunikasi & Informatika, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom nezanurul@gmail.com,* 1 dadan.rahadian@gmail.com 2
Abstrak  : Sampel  yang  dipilih  menggunakan  teknik non-probability  sampling sehingga populasi  secara  keseluruhan  dianggap  sebagai  sampel  dengan  jumlah  4  perusahaan. Teknik  analisis  yang  digunakan  adalah  regresi  data  panel.  Hasil  penelitian  menunjukan terdapat pengaruh signifikan secara simultan antara pengaruh modal intelektual terhadap ROA. Secara parsial, hanya VAHU yang berpengaruh signifikan positif  sedangkan VACA dan STVA tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap ROA.
Kata  kunci  : Modal  Intelektual, Value  Added  Capital  Employed (VACA), Value  Added Human Capital (VAHU), Structural Capital Value Added (STVA), Return On Asset (ROA).
Abstract: The  sample  selected  uses  a  non-probability  sampling  technique  so  that  the overall population is considered as a sample of 4 companies. The analysis technique used is  panel  data  regression.  The  results  of  the  study  show  that  there  is  a  simultaneous significant  influence  between  the  influence  of  intellectual  capital  on  ROA.  Partially,  only VAHU has a significant positive effect while VACA and STVA have no significant effect on ROA.
Keywords: Intellectual  Capital,  Value  Added  Capital  Employed  (VACA),  Value  Added Human Capital (VAHU), Structural Capital Value Added (STVA), Return On Assets (ROA).

## PENDAHULUAN
Latar belakang
Otoritas Jasa Keuangan (OJK) memberikan nilai kepada sektor perbankan  nasional  memiliki  nilai  yang baik  pada  tahun  2018  dibandingkan dengan
tahun-tahun sebelumnya didukung  oleh  salah  satu  factor  yaitu total  asset  industry  perbankan mencapai Rp  7.368  triliun,  tumbuh  9,25  persen dibandingkan  tahun  2017  (Setiawan, 2018).  Selain  itu,  Direktorat  Jenderal Pajak  (DJP)  mencatat  ada  tiga  sektor yang berkontribusi besar untuk penerimaan pajak pada 2017 yaitu sektor pengolahan, perdagangan, dan keuangan. Sektor keuangan berkontribusi 14 persen terhadap
pemasukan  pajak  Negara  di  Indonesia (Kencana,  2018).    Berdasarkan  hasil
survey, teknologi masih menjadi penggerak  perkembangan  bidang  usaha nomor  satu  serta  sebagian  besar  bank mengarahkan belanja teknologinya menggunakan system perbankan elektronik (Rachman, 2018). Berdasarkan  pernyataan  diatas  dapat diketahui bahwa perbankan adalah sektor yang erat kaitannya akan teknologi  dan  memerlukan  sumber  daya manusia  yang  baik  untuk  menciptakan teknologi  yang berbasis pengetahuan.
Perkembangan teknologi dan globalisasi  mengharuskan  perusahaan agar  tetap  bertahan  dalam  menjalankan bisnisnya pada era ini dengan mengubah dari  bisnis  yang  didasarkan  pada  tenaga kerja  ( labor  based  business) menjadi berdasarkan  pengetahuan (knowledge based  business) . Knowledge  based
JASa ( Jurnal Akuntansi, Audit dan Sistem Informasi Akuntansi ) Vol. 3 No. 1 /April  2019 ISSN 2550-0732 print / ISSN 2655-8319 online
business sangat  erat  kaitannya  dengan Intellectual  Capital (IC)  atau  modal intelektual.  Fenomena  IC  di  Indonesia muncul  setelah  adanya  PSAK  No.  19 (revisi 2009) tentang aset tidak berwujud. Didalamnya  dijelaskan  bahwa  aset  tidak berwujud adalah aset nonmoneter teridentifikasi tanpa wujud fisik. Contohnya adalah ilmu pengetahuan dan teknologi,  desain,  dan  implementasi sistem, lisensi, dll (IAI, 2009).
Pelaku  bisnis  sudah  mulai  menyadari bahwa  kemampuan  perusahaan  tidak hanya  dapat  dilihat  dari  jumlah  aset berwujudnya sebagaimanan menurut Ulum  (2009),  mengatakan  bahwa  yang paling berharga sejak abad ke-21 adalah pekerja berpengetahuan dan produktivitasnya.  Oleh  karena  muncul metode VAIC sebagai
metode pengukuran  IC  yang  dicetuskan  Pulic dengan  menggunakan  data-data  yang tersaji  pada  laporan  keuangan  neraca dan  laba  rugi  (Ulum,  2009).  Agar  dapat mengontrol  pertumbuhan  perekonomian Indonesia maka diperlukan menilai kinerja perusahaan salah satunya menggunakan  rasio  profitabilitas  untuk mengukur  efektivitas  manajemen  suatu perusahaan. Rasio untuk
menunjukankoefisien  perusahaan  dalam mengelola  asetnya  dalam  menciptakan pendapatan adalah ROA (Kasmir, 2012).
Berdasarkan  masalah  yang  telah dipaparkan,  maka  tujuan  penelitian  ini untuk mengetahui pengaruh modal intelektual  yang  terdiri  atas  VACA, VAHU, dan STVA terhadap ROA.

## Stakeholder Theory
Teori  ini  menyatakan  bahwa organisasi akan memilih secara sukarela untuk  mengungkapkan  informasi  terkait kinerja lingkungan, sosial, serta intelektual  mereka,  melebihi  permintaan wajibnya guna memenuhi harapan
stakeholder
yang sesungguhnya
(Deegan,  2004;  dalam  Ulum,  2009).
Adapun tujuan utama dari teori ini adalah untuk  membantu  manajer  korporasi memahami lingkungan stakeholder mereka  dan  pada  partisipasinya  dalam melakukan pengelolaan agar lebih efektif di  antara  keberadaan  di  lingkungan perusahaan.  Selain  itu  untuk  membantu manajer  korporasi  dalam  meningkatkan value atas  dapak  aktifitas-aktifitas  yang dilakukan  serta  meminimalisir  kerugian- kerugian pada stakeholder (Ulum, 2009).
Resource Based View (RBV) Resource Based View (RBV)
adalah aliran baru dalam  analisis keunggulan bersaing yang menggunakan pendekatan  berbasi  sumber  daya.  Aliran ini dicirikan dengan keunggulan pengetahuan ( knowledge/learning economy) atau perekonomi yang menjadikan aset-aset tak berwujud ( intangible  assets) sebagai  andalan
(Penrose, 1959; dalam Wahdikorin 2010).  Menurut  Penrose  (1959),  dan Wernefelt  (1984)  dalam  Wahdikorin (2010),  mengatakan  bahwa  teori  RBV melihat  perusahaan  sebagai  kumpulan dari sumber daya seta kemampuan..

## Modal Intelektual
Bontis  et  al.  (2002),  menyatakan bahwa modal intelektual adalah seperangkat  sumber  daya  tak  berwujud berupa  kemampuan  dan  kompentensi yang  menggerakan  organisasi  untuk menciptakan kinerja dan nilai perusahaan.

## Value Added Intellectual Capital
(VAIC) VAIC TM adalah  sebuah  prosedur analitis yang dirancangkan untuk memungkinkan  manajemen,  pemegang saham,  dan  pemangku  kepentingan  lain yang terkait untuk secara efektif memonitor  dan  mengevaluasi  efisiensi nilai  tambah Value  Added (VA)  dengan total  sumber  daya  perusahaan  dan
masing-masing  komponen  sumber  daya utama (Putera, 2012). Value Added (VA) adalah  selisih  antara  pendapatan  (OUT) dan  beban  (IN).  Hasil  penjumlahan  dari ketiga  indikator  VAIC TM menjadi  tolak ukur  perolehan  modal  intelektual  pada perusahaan (Ulum, 2009). Adapun Indikator  dari  VAIC TM adalah  VACA, VAHU dan STVA.

## Value Added Human Capital (VACA)
Ulum  (2009)  menjelaskan  bahwa  nilai pada  VACA  menjujukan  kontribusi  yang dibuat  oleh  setiap  unit  dari Capital Employed terhadap Value Added
organisasi.  VA  dihitung  sebagai  selisih antara output dan input. Output menggambarkan revenue dan mencakup seluruh  pendapatan  dan  input  adalah total  beban  dan  biaya  yang  dikeluarkan dalam meperoleh revenue kecuali beban karyawan  karena  dianggap  sebagai entitas  penciptaan  nilai.  Rumus  VACA dapat dilihat pada persamaan 1 dan 2.
𝑉𝐴 = 𝑂𝑈𝑇 − 𝐼𝑁 (1) 𝑉𝐴𝐶𝐴 = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑎𝑑𝑑𝑒𝑑
𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑚𝑝𝑙𝑜𝑦𝑒𝑒 (2)
Value Added Human Capital (VAHU) VAHU menunjukan kontribusi dana
yang  dianggarkan  untuk  tenaga  kerja terhadap  VA  yang  dihasilkan  untuk mengindikasikan
kemampuan HC menciptakan nilai bagi perusahaan (Ulum,  2009).    HC  merupakan  jumlah dari  setiap  dana  yang  disalurkan  untuk membiayai  karyawan.  Rumus  VAHU dapat dilihat pada persamaan 3.
𝑉𝐴𝐻𝑈 = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑎𝑑𝑑𝑒𝑑 𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 (3)
Structural Capital Value Added (STVA) Efisiensi  nilai  tambah  structural capital dapat diukur menggunakan STVA dengan  melihat  nilai  SC  yang  berasal dari  VA  dikurangi  HC.  STVA  merupakan
indikasi  bagaimana  keberhasilan  SC dalam  penciptaan  nilai  (Ulum,  2009). Rumus VACA dapat dilihat pada persamaan 4. 𝑆𝑇𝑉𝐴 = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑎𝑑𝑑𝑒𝑑 𝑆𝑡𝑟𝑢𝑐𝑡𝑢𝑟𝑎𝑙 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 (4)

## Return On Asset (ROA)
ROA  adalah  rasio  yang  digunakan mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan  keuntungan  secara  relatif dibandingkan  dengan  nilai  asetnya. Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan  menghasilkan  laba  bersih berdasarkan  tingkat  asset  yang  tertentu (Ramadhani  et  al,  2014).  ROA  juga merefleksikan  keuntungan  binsis  dan efisiensi perusahaan dalam memanfaatkan  total  aset  (Chen  et  a.l, 2005).  Rymus  untuk  mengukur  ukuran perusahaan pada persamaan 5.
𝑅𝑂𝐴 = 𝑁𝑒𝑡 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 (5)

## Gambar 1 Kerangka Pemikiran
Berikut adalah hipotesis dalam penelitian  pada  perusahaan  BUMN  sub sektor bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia  (BEI)  selama  periode  2007- 2017.
H1  :  Variabel  VACA,  VAHU  dan  STVA simultan  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap ROE.
H2  :VACA  memiliki    pengaruh  signifikan terhadap ROA H3  :VAHU  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap ROA.
H4  : STVA  memiliki  ;pengaruh  signifikan terhadap ROA.

## METODE PENELITIAN Variabel Operasional
Sugiyono (2017) menyatakan bahwa  variable  penelitian  ialah  objek yang  diputuskan  untuk  menjadi  bahan penelitian  tertentu  yang  dapat  dipelajari dan  ditarik  kesimpulannya.  Variabel dependen  dalam  penelitian  ini  adalah ROA. Sementara
variable independennya  adalah  modal  intelektual yang  terdiri  atas  VACA,  VAHU,  dan STVA.

## Sumber Data
Sumber data diperoleh dari laporan  keuangan    yang  tesedia  dari masing-masing bank BUMN dari sebagai data  sekunder.  Laporan  keuangan  yang diambil  selama  10  tahun  dari  periode 2007 hingga 2017.

## Cara Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  adalah studi  kepustakaan  dan  dokumentasi. Menurut  Sugiyono  (2017),  dokumentasi merupakan  teknik  pengumpulan  data dengan  cara  mengumpulkan  data  dan dokumen yang sudah ada serta berhubungan  dengan  variabel  penelitian dan studi kepustakaan adalah studi yang mempelajari  teori-teori  yang  ada  atau literatur-literatur yang berhubungan dengan  permasalahan  yang  diteliti  dan diperoleh  dari  buku,  berita,  karya  ilmiah berupa skripsi dll.

## Populasi
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas
obyek/subyek  yang  mempunyai  kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan
oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono,  2012:  119).  Populasi  pada penilitian  ini  adalah  perusahaan  pada sub  sektor  perbankan  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  dari  tahun 2007  hingga  akhir  tahun  2017  yang berjumlah 4 perusahaan.

## Sampel
Sampel adalah bagian dari jumlah dan  karakteristik  yang  dimiliki  oleh populasi. Apa yang dipelajari dari sampel itu, kesimpulannya akan dapat diberlakukan  untuk  populasi.  Untuk  itu sampel  yang  diambil  dari  populasi  harus betul-betul representatif (mewakili) (Sugiyono, 2012: 120). Pemilihan sampel pada penelitian ini didasarkan menggunakan metode nonprobability sampling tepatnya  metode  sampling jenuh yaitu teknik penentuan sampel bila semua  anggota  populasi  digunakan sebagai  sampel  (Sugiyono,  2012:86). Oleh  karena  itu,  sampel  perusahaan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Sampel Penelitian
No Kode Saham Nama Emiten 1 BBNI Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. 2 BBRI Bank Rakyat Indonesia (Persero)  Tbk. 3 BBTN Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk. 4 BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk. (Sumber :olahan penulis, 2018)

## Analisis Deskriptif
Menurut  Sugiyono  (2012:  17), statistik  deskriptif  adalah  statistik  yang digunakan  untuk  menganalisis  data dengan cara  mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul  sebagaimana  adanya  tanpa bermaksud  membuat  kesimpulan  yang berlaku untuk umum atau generalisasi. - Uji Multikolinearitas Menurut Gujarati (2012:405) uji multikolinearitas adalah uji yang bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam model  regresi  panel  ditemukan  adanya korelasi  antar  variabel  independent dengan  cra  melihat  koefisien  korelasi. Apabila terjadi koefisien korelasi > 0,80,
maka terdapat
masalah multikolinearitas.
Sebaliknya, jika koefisien  korelasi  <  0,80  maka  tidak terjadi masalah multikolinearitas. - Uji Heteroskedastisitas Menurut Gujarati (2012:406) uji
heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji  apakah  dalam  sebuah  model regresi,  terjadi  ketidaksamaan  varians atau  residual  dari  satu  pengamatan  ke pengamatan lain. Untuk menguji masalah  heteroskedastisitas  ketentuan yang digunakan yaitu, jika nilai probabilitasnya  <  0,05  maka  terdapat masalah heteroskedastisitas. Untuk mengatasi  masalah  tersebut  dapat menggunakan pembobotan white. Sebaliknya, apabila nilai probabilitasnya >  0,05  maka  tidak  terjadi  masalah heteroskedastisitas.

## Analisis Regresi Data Panel
Pengertian regresi data panel menurut Ghozali (2017, 195) sekumpulan  data  di  mana  perilaku  unit cross-sectional (contohnya individu,
perusahaan, negara,dsb.)
diamati sepanjang  waktu  yang  berulang-ulang
( time  series ).  Menurut  Ghozali,  untuk mengestimasi model regresi dengan data
panel dapat menggunakan tiga pendekatan, yaitu: 1.  Model Common Effect Model yang mengabaikan  adanya perbedaan  dimensi  individu  maupun waktu  atau  dengan  kata  lain  perilaku data antar individu dianggap sama.
2.  Model Efek Fixed Effect Pendekatan  yang  mengidentifikasikan bahwa setiap intersep individu berbeda  berbeda  tiap  individunya namun setiap intersep individu tersebut  tidak  bervariasi  sepanjang waktu.
3.  Model Random Effect
Model  ini  sangat  berguna  jika individu  (entitas)  yang  diambil sebagai  sampel  adalah  dipilih secara  random  dan  merupakan wakil populasi.

## Pemilihan Model
Menurut  Basuki  (2016:277)  untuk memilih  model  yang  akan  digunakan dengan  tepat,  dapat  dilakukan  beberapa pengujian, yaitu :
1.  Uji Chow
Uji  Chow  merupakan  pengujian untuk  menentukan  model yang paling  tepat  digunakan  antara Fixed Effect atau Common  Effect .  Apabila nilai p-valuecross-section Chi Square ≤ taraf signifikasi atau nilai p- valuecross-section F  te st  ≤  taraf signifikasi , maka H0 ditolak, sehingga Fixed  Effect  Model lebih baik  digunakan.  Hipotesis  yang dibentuk adalah:
H0 : Common Effect Model H1 : Fixed Effect Model 1)  Uji Hausmann
Basuki  (2016,  278)  menjelaskan bahwa  uji  ini  bertujuan  untuk memilih  apakah  model Fixed Effect atau Random  Effect untuk mengetahui  model  apa  yang paling  tepat  digunakan.  Apabila nilai  statistik  hausman  >  tingkat
signifikasi    maka  artinya  H0 ditolak,  sehingga  model  yang tepat  untuk  regresi  data  panel adalah model Fixed Effect . Hipotesis  yang  dibentuk  dalam Hausman Test adalah:
H0 : Random Effect Model H1 : Fixed Effect Model
2)  Uji Lagrange Multiplier atau Uji Lagrange merupakan pengujian statistik untuk mengetahui apakah R andom  Effect  Model lebih  baik dari  pada Commont  Effect  Model (Basuki,  2016:278).  Apabila  nilai LM  hitung  <  tingkat  signifikasi maka  artinya  H0  ditolak,  dan model  yang  tepat  untuk  regresi data panel adalah model Random Effect. .  Hipotesis  yang  dibentuk dalam  LM  test  adalah  sebagai berikut : H0 : Common Effect Model H1 : Random Effect Model
Hasil Regresi Data Panel Persamaan  regresi  data  panel pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
𝒀 = 𝒂 + 𝒃 𝟏 𝑿𝟏 𝒊𝒕 + 𝒃 𝟐 𝑿𝟐 𝒊𝒕 +  𝒃 𝟑 𝑿𝟑 𝒊𝒕 + 𝒆
(6)
Keterangan: Y = Variabel dependen (ROA) α = Konstanta X 1 = Variabel independen 1 (VACA) X 2 = Variabel independen 2 (VAHU) X 3 = Variabel independen 3 (STVA) b (1…2)  =  Koefisien  regresi  masing- masing variabel independen e = Error term t = Waktu i = Perusahaan
Pengujian Hipo tesis Pengujian hipotesis dilakukan dengan uji simultan (uji F) dan uji parsial (uji  t)  untuk  mengetahui  pengaruh
variabel independen terhadap dependen. Tingkat  signifikansi  yang  digunakan adalah  5%.  Jika  nilai probability >  5%, maka  H 0 diterima,  yang  artinya  tidak berpengaruh signifikan. Jika nilai probability <  5%,  maka  H 0 ditolak,  yang artinya berpengaruh signifikan.

## Koefisien Determinasi
Menurut  Ghozali  (2011),  koefisien determinasi  (R 2 )  pada  intinya  mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen.  Koefisien  determinasi  ini digunakan  karena  dapat  menjelaskan kebaikan  dari  model  regresi  dalam memprediksi variabel dependen. Semakin tinggi nilai koefisien determinasi maka akan semakin baik pula kemampuan  variabel  independen  dalam menjelaskan variabel dependen..

## HASIL DAN PEMBAHASAN Statistik Deskriptif
Tabel  di  bawah  ini  adalah  hasil  uji statistic deskriptif :
Tabel 2. Statistik Deskriptif X1 X2 X3 Y Mean   0,26   2.31   0,55 0,019 Maks . 0,68   3,93   0,91 0,03 Min. 0,03   1,18   0,15 0,005 Std. Dev. 0,10   0,54   0,13 0.0079

## Pemilihan Model
1.  Uji Chow
Tabel 3. Uji Chow Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 39,006151 (3,37) 0.0000
Pengujian  akan  menolak  Ho  jika  p-value <  α  (5%).   Karena probability F  (0,0000) ≤  taraf  signifikasi  (5%)  maka  H 0 ditolak. Yang  artinya Fixed  Effect  Model lebih baik  digunakan  dibanding Common
Effect Model .
2.  Uji Hausman Tabel 4. Uji Hausman
Correlated Random Effects -
Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi- Sq. Statisti c Chi- Sq. d.f. Prob. Cross-section random 117.01 8454 3 0.000 0
Berdasarkan  hasil  Uji  Hausman diatas  nilai  statistik  hausman  (0,000)  < tingkat  signifikasi  (5%),  sehingga  H 0 ditolak.  Yang  artinya Fixed  Effect  Model lebih tepat digunakan dibanding Random Effect Model.

## 3.  Uji Lagrange
Tabel 5. Uji Lagrange Cross Section Test hypoth esis time both. Breusch-Pagan 0.0000 0.0665 0.0000 Dari  hasil  pengujian  nilai probability breush pagan , maka HO ditolak yang berarti  data  penelitian  lebih  tepat  jika menggunakan model random .
Namun,  karena  terdapat  2  pengujian yang menyatakan bahwa model fixed merupakan model terbaik, maka akan digunakan model fixed . Uji Asumsi Klasik Tabel 6 Uji Multikolinearitas Y X1 X2 X3 Y 1 0,059 70 0,703 64 0,713 12 X1 0,059 7 1 - 0,274 68 - 0,126 68 X2 0,703 64 - 0,274 68 1 0,796 42 X3 0,713 12 - 0,126 68 0,796 42 1 Dari  tabel  diatas  diketahui  bahwa nilai korelasi variabel  lebih kecil dari 0,8. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  terjadi  pelanggaran  asumsi multikolinearitas.

## B. Uji Heteroskedastitas

## Tabel 7. Uji Heteroskedastitas
Dependent Variable: ABS(RESID01) Method: Panel Least Squares Date: 12/14/18   Time: 01:15 Sample: 2012 2017 Periods included: 6 Cross-sections included: 16 Total panel (balanced) observations: 96 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.200060 0.636334 0.314395 0.7539 X1 0.037140 0.019432 1.911273 0.0591 X2 0.001420 0.002007 0.707533 0.4810 X3 -0.002632 0.021663 -0.121489 0.9036 X4 -0.000303 0.012478 -0.024322 0.9806
Hasil  dari  pengujian  di  atas, menunjukkan  nilai p-value ( sig  2  tailed ) untuk  tiap  uji  dengan  variabel  bebas memiliki nilai yang lebih besar dari taraf
signifikan (α=5%), sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat heterokedastisitas.
Regresi Data Panel
Tabel 8. Data Panel dengan Fixed Effect
Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 12/15/18   Time: 12:41 Sample: 2007 2017 Periods included: 11 Cross-sections included: 4 Total panel (unbalanced) observations: 44
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.001310 0.001661 -0.788902 0.4352 X1 -0.000392 0.002644 -0.148173 0.8830 X2 0.001495 0.000786 1.900728 0.0651 X3 -0.000405 0.003065 -0.132046 0.8957

## Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.906299     Mean dependent var 0.019428 Adjusted R- squared 0.891104     S.D. dependent var 0.007895 S.E. of regression 0.002605     Akaike info criterion -8.917543 Sum squared resid 0.000251     Schwarz criterion -8.633695 Log likelihood 203.1859     Hannan-Quinn criter. -8.812278 F-statistic 59.64545     Durbin-Watson stat 1.942957 Prob(F- statistic) 0.000000
diatas, dapat diketahui nilai
konstanta  koefisien  sehingga  terbentuk persamaan  regresi  data  panel  sebagai berikut :
ROA  =  -0,003313  +  0,001343  (VACA)  + 0,008648 (VAHU) + 0,004299 (STVA)  + ԑ
Persamaan  regresi  data  panel  yang terbentuk dapat  diartikan  sebagai  berikut
:
- Nilai  konstanta  sebesar  -0,003313 menunjukkan besarnya variabel dependen  (ROA)  tanpa  pengaruh variabel  independen  (VACA,  VAHU, dan  STVA).  Jadi,  jika  seluruh variabel  independen  bernilai  nol, maka  nilai  dari  variabel  dependen bernilai -0,003313.
- Nilai  koefisien  regresi  untuk  VACA sebesar  -0,096394.  Nilai  tersebut menunjukkan  setiap  peningkatan  1 satuan  VACA  dan  variabel  lainnya konstan, maka akan menaikkan ROA perusahaan sebesar 0,001343.
- Nilai  koefisien  regresi  untuk  VAHU sebesar  0,,008648.  Nilai  tersebut menunjukan  setiap  peningkatan  1 satuan  VAHU  dan  variabel  lainnya konstan, maka akan menaikan
kinerja keuangan
perusahaan sebesar 0,008648.
- Nilai  koefisien  regresi  untuk  STVA sebesar  0,004299.  Nilai  tersebut menunjukan  setiap  peningkatan  1 satuan  STVA  dan  variabel  lainnya konstan,  maka  akan  meningkatkan ROA perusahaan sebesar 0,00429.
Uji Hipotesis Uji Simultan (Uji F)
Pada  Tabel  8,  diperoleh  nilai p- value  (F  statistic) sebesar  0,000000  < taraf  signifikan  (0.05),  maka  H 0 ditolak. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan bahwa  VACA  VAHU dan  STVA  simultan berpengaruh signifikan terhadap ROA.

## Uji Parsial (Uji t)
Berdasarkan  Tabel  8,  dapat  diperoleh hasil Uji Parsial sebagai berikut :
1.  Variabel  independen  yang  pertama (VACA)  memiliki  nilai  prob  0,7762> 0,05.  Oleh  karena  itu  H 0 diterima, yang  artinya  VACA  tidak  memiliki pengaruh signifikan terhadap ROA.
2.  Variabel  independen  yang  kedua (VAHU) memiliki nilai prob 0,000<0,05.  Oleh  karena  itu  H 0 ditolak,  yang  artinya  VAHU  tidak
memiliki pengaruh signifikan terhadap ROA. 3.  Variabel  independen  yang  ketiga
(STVA)  memiliki  nilai  prob  0,4344> 0,05.  Oleh  karena  itu  H 0 diterima, yang  artinya  STVA  tidak  memiliki pengaruh signifikan terhadap ROA.
Koefisien Determinasi ( 𝑹 𝟐 ) Koefisien Determinasi ( 𝑅 2 ) bertujuan  mengukur  kemampuan  model dalam  menerangkan  variabel  dependen. Berdasarkan  Tabel  8,  Hasil  pengujian diperoleh R 2 = 0.906299 , artinya 90,63% variasi  dari  ROA  perusahaan  dapat dijelaskan oleh kedua
variabel independen model pengujian, yaitu Value Added Capital Employed (VACA), Value Added Human Capital (VAHU), Structural Capital Value Added (STVA). Dan 9,37% dipengaruhi  oleh  variabel-variabel  lain yang tidak dimasukkan kedalam model.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data, diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 1.  Statistik deskriptif
secara keseluruhan menunjukan :
a.  Variabel  pertama  adalah  VACA yang  memiliki  nilai  rata-rata
0,2646.  Nilai  maksimum  dari variabel  ini  sebesar  0,6872. Kemudian  nilai  minimum  dari senilai  0,0366.  Standar  deviasi dari variabel ini sebesar  0,1029 dimana  nilai  ini  lebih  kecil  dari nilai rata-rata, artinya data variabel ini bersifat berkelompok. b.  Variabel  yang  kedua  adalah
VAHU  yang  memiliki  nilai  rata- rata sebesar 2,3139. Nilai maksimum  3,9342.  Variabel  ini memiliki  nilai  minimum  sebesar 1,1831.  Standar  deviasi  untuk variabel  ini  sebesar  0,546    lebih kecil dari rata-rata sehingga data tersebut berkelompok.
c.  Variabel  yang  ketiga  adalah STVA  dengan  rata-rata  sebesar 0,5522. Nilai maksimum sebesar
0,907. Dan nilai minimum sebesar 0,1548. Standar deviasi yang dimiliki variabel ini sebesar 0,1294  dimana  nilai  ini  lebih kecil  dari  nilai  rata-rata,  yang artinya variabel ini berkelompok.
d.  Variabel  terakhir  ROA  dengan rata-rata  sebesar  0,0194.  Nilai maksimum  variabel  ini  sebesar 0,0348.  Nilai  minimum  sebesar
0,00493.  Standar  deviasi  untuk variabel  ini  sebesar  0,00789 dimana  nilai  ini  lebih  kecil  dari nilai  rata-rata  variabel,  yang artinya  data  dalam  variabel  ini bersifat kelompok.
2.  Variabel  VACA,  VAHU,  dan  STVA memiliki pengaruh signifikan terhadap  ROA  pada  perusahaan BUMN  sub  sektor  perbankan  yang terdaftar di BEI periode 2007-2017. 3.  VACA secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA  pada  perusahaan  BUMN  sub sektor  perbankan  yang  terdaftar  di BEI periode 2007-2017.
4.  VAHU  secara  parsial  berpengaruh signifikan terhadap ROA pada perusahaan BUMN sub sektor perbankan  yang  terdaftar  di  BEI periode 2007-2017.
5.  STVA  secara  parsial  berpengaruh signifikan terhadap ROA pada perusahaan BUMN sub sektor perbankan  yang  terdaftar  di  BEI periode 2007-2017.
Berdasarkan hasil penelitian,  saran yang diberikan oleh penulis untuk memperbaiki penelitian ini adalah:
1.   Penelitian selanjutnya diharapkan  memperluas  sampel penelitian, jangka waktu
penelitian dan menambahkan variabel independen sebagai
tolak ukur pengaruh modal intelektual agar hasil yang didapat lebih efektif dan akurat. 2.  Bagi Perusahaan disarankan
untuk memperhatikan faktor-
faktor  yang  mempengaruhi  ROA yaitu  dari  sisi  aset.  Bukan  hanya kekayaa  aset  berwujud  namun juga  aset  tidak  berwujud  yang mengacu  pada knowledge-based business. Karena aset tidak berwujud  memiliki  peranan  yang penting bagi pemerolehan pendapatan. 3.  Bagi  Investor  disarankan  harus lebih selektif dalam memilih perusahaan  dengan  menimbang dan  mengevaluasi  bagaimana perusahaan mengelola aset perusahaan yang akan mempengaruhi tingkat pengembalian atas kekayaan aset yang  nantinya  akan  menjadi return bagi investor.

## DAFTAR PUSTAKA
Basuki,  A.  T.  a.  P.  N.,  (2016).  Analisis Regresi Dalam Penelitian Ekonomi  dan  Bisnis  :  Dilengkapi Aplikasi  SPSS  &  Eviews.  Depok: PT. Rajagrafindo Persada. Bontis,  N.,  Keow,  W.  C.,  &  Richardson, S. (2000). Intellectual Capital and Business Performance In Malaysian  Industries.  Journal  of Intellectual Capital, Vol. 1 Issue:1, 85-100.
Chen,  M. ‐ C.,  Cheng,  S. ‐ J.,  &  Hwang,  Y.
(2005).  An  empirical  investigation of the relationship between intellectual  capital  and  firms’
market value and financial performance. Journal of Intellectual  Capital,  Vol.  6  Issue: 2, 159-176. Ghozali,  I.  (2011). Aplikasi  Analisis Multivariate Dengan Program
SPSS. Semarang: Badan Penerbit Universitas DIponegoro Gujarati,  D.  N.,  2012.  Dasar-dasar Ekonometrika.  5  ed.  Jakarta: Salemba Empat. Ikatan Akuntan Indonesia. (2009). Exposure Draft Perrnyataan Standar  Akuntansi  Keuangan: Aset  Tidak  Berwujud.  Jakarta: Dewan Standar Akuntansi Keuangan . Kasmir. (2014). Analisis Laporan Keuangan.  Jakarta:  PT.  Raja Grafindo Persada. Kencana,  M.  R.  (2018).  3  Sektor  Usaha Ini  Beri  Kontribusi  Besar  buat Penerimaan Pajak.
Jakarta:
Liputan6.com.
Putra,  I.  G.  (2012).  Pengaruh  Modal
Intelektual Pada Nilai Perusahaan
Perbankan  yang  Go  Public  di Bursa  Efek  Indonesia.  Jurnal Ilmiah  Akuntansi  dan  Humanika
JINAH Vol. 2 No. 1 . Rachman, F. F. (2018). Teknologi Digital Jadi Strategi Utama Sektor Perbankan di 2018. Jakarta: Detik Finance. Ramadhani,  F.,  Maiyarni,  R.,  &  Nela,  S. (2014). Pengaruh Modal Intelektual Terhadap Kinerja Keuangan Perusahaan Perbankan  yang  Terdaftar  di Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun 2010-2012. Jurnal Cakrawala  Akuntasi  Vol.  6  No.  2, 126-134. Setiawan,  S.  R.  (2018).  OJK:  Tahun 2018, Perbankan Siap Mendukung Pertumbuhan Ekonomi. Jakarta: Kompas.com. Sugiyono,  (2017).  Metode  Penelitian Kuantitatif  Kualitatif  dan  R&D. Bandung: Alfabeta.
Ulum,  I.  (2009).  Intellectual  Capital: Konsep dan Kajian Empiris.
Yogyakarta: Graha Ilmu.