Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan                                                                         p-ISSN 2548 – 298X Akreditasi No. 32a/E/KPT/2017                                                                                          e-ISSN 2548 – 5024 DOI: 10.24034/j25485024.y2021.v5.i2.4928

## PENGARUH TEKNOLOGI BIG DATA TERHADAP NILAI PERUSAHAAN MELALUI KINERJA KEUANGAN PERUSAHAAN DI BURSA EFEK INDONESIA
Muchlis muchlis-2016@feb.unair.ac.id
Dian Agustia I Made Narsa Universitas Airlangga

## ABSTRACT
Using  the  theory  of  Resources  Based  View  (RBV)  and  the  theory  of  Dynamic  Capabilities,  this  study  aims  to examine  the  effect  of  using  Big  Data  Technology  on  firm  value  mediated  by  financial  performance.  By  using secondary data on 35 companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX), using Robus regression analysis with the R Studio application, this research aims to examine the relationship between increased investment in Big  Data  technology  and  Firm  Value.  Company  value  in  this  research  is  measured  using  TOBINSQ,  Market Value  Equity  Ratio  (MVER)  and  Market  to  Book  Value  Ratio  (MBVR),  while  financial  performance  is measured using Return on Assets (ROA) and Return on Equity (ROE) measurements. This research also aims to  compare  the  three  measurements  which  significantly  affect  Firm  Value.  The  findings  show  that  there  is  a significant  effect  of  increasing  investment  in  Big  Data  Technology  with  Firm  Value  using  the  Market  Value Equity Ratio (MVER) measurement and mediated by financial performance both measured using the Return on Assets (ROA) ratio and the Return on Equity (ROE) ratio.
Key words: big data, financial performance, firm value.

## ABSTRAK
Menggunakan teori Resources Based View (RBV) dan teori Dynamic Capabilities , penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh penggunaan teknologi big data terhadap nilai perusahaan dengan dimediasi oleh kinerja keuangan. Dengan menggunakan data sekunder pada 35 perusahaan yang terdaftar pada Bursa  Efek  Indonesia  (BEI),  menggunakan  analisis  regresi  robus  dengan  aplikasi  R  Studio,  riset  ini bertujuan  untuk  menguji  pengaruh  meningkatnya  investasi  teknologi big  data terhadap  nilai perusahaan.  Nilai  Perusahaan  dalam  riset  ini  diukur  menggunakan  TOBINSQ, Market  Value  Equity Ratio (MVER)  dan Market  to  Book  Value  Ratio (MBVR),  sedangkan  kinerja  keuangan  diukur  dengan menggunakan  pengukuran Return  on  Assets (ROA)  dan Return  on  Equity (ROE).  Riset  ini  juga bertujuan  untuk  membandingkan  ketiga  pengukuran  tersebut  mana  yang  signifikan  mempengaruhi nilai  perusahaan.  Temuan  menunjukkan  adanya  pengaruh  yang  signifikan  meningkatnya  investasi teknologi  big  data  dengan  nilai  perusahaan  dengan  menggunakan  pengukuran Market  Value  Equity Ratio (MVER) dan dimediasi oleh kinerja keuangan baik diukur dengan menggunakan rasio Return on Assets (ROA) maupun dengan rasio Return on Equity (ROE).
Kata kunci: big data, kinerja keuangan, nilai perusahaan.

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  saat  ini  berkem- bang  sangat  cepat,  berbagai  sektor  industri berlomba-lomba berinvestasi pada tools dan solusi  teknologi  untuk  mengintegrasikan
proses  produksi,  mesin,  dan  sumber  daya manusianya,  seluruh  data  tersebut  dikum- pulkan  dan  selanjutnya  dianalisis  untuk digunakan  sebagai  bahan  evaluasi  pada proses bisnis dan pengembangan perusaha-
140 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021: 139 – 158
an  di  masa  mendatang.  Semua  proses produksi  diatur  dan  diawasi  secara  terin- tegrasi  satu  sama  lain  sehingga  membuat proses  produksi  menjadi  lebih  fleksibel (Nagy et  al .,  2018).  Kemajuan  teknologi revolusi  industri  4.0  juga  dapat  mengabur- kan asumsi terhadap pekerjaan yang dilaku- kan oleh manusia dan yang dilakukan oleh mesin,  oleh  karena  itu  revolusi  industri  4.0 sangat  berbeda  dengan  revolusi  industri sebelumnya, karena  berdampak pada seluruh  bidang  kehidupan  kita.  Melalui kerangka  kerja  tersebut  seluruh  proses perubahan  informasi  dapat  terjadi  antara manusia  dengan  manusia,  manusia  dengan benda  maupun  antar  benda  itu  sendiri (Ślusarczyk, 2018:232). Pada revolusi indus- tri  4.0  juga  ditemukan  beberapa  teknologi yang memungkinkan pelaku industri meng- ontrol  proses  produksinya  melalui  jarak jauh  atau  yang  lebih  dikenal  dengan cyber- physical  systems, revolusi  industri  4.0  juga dipahami sebagai smart factory melalui smart digital  devices yang  terhubung  dan  berko- munikasi  satu  dengan  lain  antara  mesin, peralatan,  sumber  daya  manusia  bahkan hingga  robot,  dimulai  dari  penanganan bahan  baku,  produk  dalam  proses,  hingga produk  selesai  diproduksi    (Vuksanović et al ., 2016).
Revolusi  industri  4.0  mulai  dikenal sejak  tahun  2011  di  Hanover  Jerman,  di- mana sebuah group kerja yang memberikan rekomendasi  kepada  pemerintah  Jerman untuk mengimplementasikan teknologi cyber-physical  systems,  the  Internet  of  Things (IoT), big  data,  cloud  computing,  cognitive computing , dan artificial  intelligence pada dunia  industri  dalam  menjalankan  proses produksinya . Terjadinya  revolusi  industri 4.0 tentunya akan berdampak pada semakin berkurangnya  penggunaan  sumber  daya manusia  dalam  proses  produksi,  dikarena- kan  prosesnya  hampir  seluruhnya  telah digantikan oleh mesin dan robot yang dapat diprogram secara independen dan di- remote dari  jarak  jauh  melalui  teknologi cloud computing dan internet of things sebagaimana dikemukakan  oleh  Bal  dan  Erkan  (2019 ),
datanya  kemudian  diolah  dengan  meng- gunakan  teknologi big  data dan artificial intellingence yang  akan  memberikan output berupa saran perbaikan dan efisiensi proses produksi  kepada  manajemen . Penggunaan teknologi  dalam  proses  produksi  akan berdampak pada menurunnya tingkat biaya yang  dikeluarkan  selama  proses  produksi, namun  sebaliknya  akan  meningkatkan kualitas  dan  kuantitas  dari  produk  yang dihasilkan  (Kurt,  2019).  Banyak  negara  in- dustri  maju  saat  ini  telah  mengimplemen- tasikan  teknologi  dari  revolusi  industri  4.0, tidak ingin tertinggal dengan negara lain di dunia,  negara  Indonesia  juga  sudah  mulai mencanangkan  untuk  menerapkan  tekno- logi  dari  revolusi  industri  4.0  yaitu  dengan meluncurkan roadmap arah  Indonesia  4.0 yang  dikeluarkan  oleh  Dewan  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi    Nasional (WANTIKNAS)    Republik  Indonesia  pada tanggal  28  oktober  2018  yang  merupa-kan roadmap dalam  memasuki  revolusi  industri 4.0  dengan  mempersiapkan  sumber  daya manusia  yang  berkualitas  dan  kompe-ten sesuai  dengan  tuntutan  industri  (Habibie, 2018).  Salah  satu  teknologi  yang  saat  ini masih  menjadi  topik  utama  pemba-hasan oleh  para  peneliti  terutama  di  Indonesia adalah  teknologi big  data . Big  data adalah salah  satu  pendekatan  yang  diguna-kan untuk  mengelola  dan  menganalisis  data dengan  menggunakan  lima  dimensi  utama yaitu volume , variety , velocity,  veracity , dan value (Wamba et  al .,  2016). Big  Data juga memiliki kemampuan dalam mengolah data baik  terstruktur  maupun  yang  tidak terstruktur (Ahmed et al ., 2017).
Big  data adalah  sebuah  teknologi  ter- baru  yang  saat  ini  dianggap  efektif  untuk mengolah dan menganalisis data, baik yang terstruktur  maupun  tidak  terstruktur,  me- miliki volume,  variety, dan velocity sangat besar  yang  digunakan  sebagai  keunggulan bersaing  bagi  perusahaan  (Rahman,  2017). Beberapa  peneliti  maupun  praktisi  meng- anggap big  data adalah  data  yang  berasal dari  berbagai  sumber  data  termasuk diantaranya  adalah  data  sensor,  satelit,
Pengaruh Teknologi Big Data Terhadap Nilai Perusahaan ...– Muchlis, Agustia, Narsa 141
sosial  media,  foto,  video,  dan  data  yang berasal dari handphone (Wamba et a l., 2015). Data  terstruktur  berasal  dari  transaksi penjualan,  maupun  produksi,  sedangkan data  tidak  terstruktur  berasal  dari  media sosial  seperti twitter,  facebook,  whatsapp, instagram ,  CCTV  serta  media  sosial  lainnya dapat  diolah  oleh  teknologi  ini  (Kubina et al .,  2015) .  Big  data juga  merupakan pengembangan  dari  teknologi  sebelumnya yaitu business  intelligence, dan  berkembang seiring  dengan  ditemukannya  teknologi Internet of Things (IoT) yang memungkinkan interaksi  manusia  dan  mesin  melalui internet. Big  data juga  menawarkan  tek- nologi pemrosesan data yang belum pernah terjadi  sebelumnya  seperti  pada  teknologi Business  Intelligence (BI),  dan big  data menyediakan  analisis  data  yang  sangat canggih  (Warren et  al .,  2015).  Data  diolah dengan  menggunakan  teknik  analisis  yang disebut  dengan Big  Data  and  Predictive Analysis (BDPA)  untuk  dapat  mengolah data  yang  sangat  besar  dan  kompleks menjadi  sebuah  informasi  yang  digunakan untuk  pengambilan  keputusan  yang  lebih baik  dan  akurat  sehingga  dapat  membantu organisasi  untuk  memahami  tentang  bisnis dan  pasarnya  (Chen et  al .,    2012).  Beberapa riset juga menunjukkan bahwa BDPA dapat meningkatkan  kinerja  organisasi  dan  peng- ambilan  keputusan  manajemen  serta  men- transformasikannya  ke  dalam supply  chain (Schoenherr dan Pero, 2015).

## TINJAUAN TEORETIS
Teknologi Big Data Terdapat  dua  perbedaan  utama dalam  menganalisis  data,  yaitu  meng- gunakan Big  Data  Analytics (BDA)  dengan Business  Intelligence (BI),  perbedaan  yang pertama  adalah  BI  fokus  pada  data  ter- struktur  yang  dapat  memberikan  wawasan bagi  manajemen  dalam  rangka  pengambi- lan  keputusan  yang  tepat.  Data  tersebut kemudian didefinisikan dalam bentuk query data secara  luas.  Berbeda  dengan  BI,  BDA memiliki  kemampuan (capabilities) yang lebih  luas  dalam  menganalisis  data,  karena
data  yang  dianalisis  tidak  hanya  data internal  yang  terstruktur,  namun  data eksternal  yang  tidak  terstruktur  pun  dalam berbagai  format  dan  tipe  data  dapat  diolah dan  dianalisis  dengan  menggunakan  BDA. Perbedaan  yang  kedua  adalah  pada  infor- masi  yang  dihasilkan,  memiliki  perbedaan yang  signifikan,  jika  BI  lebih  fokus  pada informasi  masa  lalu  dan  apa  yang  telah dicapai  oleh  perusahaan,  berbeda  dengan BDA,  informasi  yang  dihasilkan  tidak hanya berfokus pada data masa lalu, namun data  masa  akan  datang  pun  turut  pula dianalisis  dalam  menentukan  langkah perusahaan selanjutnya yang harus diambil. Menurut beberapa literatur tentang big data , terdapat  3  kriteria  dari  BDA  yang  disebut dengan  3V,  yaitu: volume,  velocity, dan variety . Volume berarti big  data dapat mengolah  data  dengan  kapasitas  yang besar, velocity berarti  data  yang  diolah memiliki  frekuensi  perubahan  yang  sangat tinggi,  sedangkan variety berarti big  data memiliki  variasi  data  yang  cukup  banyak baik  yang  terstruktur  maupun  yang  tidak terstruktur.  Beberapa  peneliti  menyatakan bahwa  BDA  berpengaruh  signifikan  ter- hadap  kinerja  perusahaan  (Akter et  al ., 2016). Namun dengan seiringnya waktu, big data berkembang  menjadi  5V  dengan penambahan karakteristik dari big data yaitu veracity yang  berarti  bahwa big  data rentan terhadap  keakuratan  dan  validitas  data, sehingga  membutuhkan  analisis  yang mendalam  agar  informasi  yang  dihasilkan dapat  mendukung  pengambilan  keputusan dengan tepat, dan value berarti big data akan dapat  memberikan  nilai  yang  tinggi  bagi perusahaan  apabila  diolah  dengan  tepat guna (Kitchin, 2015).
Beberapa  peneliti  juga  menyatakan bahwa BDA tidak hanya berpengaruh seca- ra  signifikan  terhadap  kinerja  perusahaan, namun  juga  pada  keunggulan  kompetitif (competitive  advantage) dari perusahaan (Charles dan Gherman, 2013); (Kubina et al ., 2015); (Lukić, 2017); (Mata et al ., 1995). Dari hasil  riset  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa di era revolusi industri 4.0, informasi
142 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021: 139 – 158
yang  dihasilkan  oleh  teknologi big  data dapat diperoleh dengan sangat cepat untuk digunakan  sebagai  dasar  dalam  pengam- bilan  keputusan  bagi  manajemen  perusa- haan.  Dalam  riset  ini,  teknologi big  data akan  diukur  dengan  memproksikannya  de- ngan  rasio  perangkat  lunak.  Rasio  pe- rangkat lunak diukur dengan cara membagi total  investasi  perangkat  lunak  dibagi dengan  total  aset  perusahaan.  Rasio  ini digunakan untuk mengukur seberapa besar kontribusi  teknologi big  data dari  seluruh aset yang dimiliki oleh perusahaan terhadap kinerja perusahaan.
Teknologi Big  Data sebagai Knowledge Management bagi Perusahaan Saat  ini  sebagian  besar  bisnis  yang sebelumnya dikelola dan dijalankan dengan cara  tradisional  telah  bertransformasi  men- jadi bisnis yang dijalankan dengan meman- faatkan  teknologi  informasi.  Bisnis  tersebut dijalankan  melalui  berbagai  macam  per- angkat digital dan terhubung melalui inter- net  dan  dapat  diakses  dimanapun  dan kapanpun. Data transaksi bisnis sudah tidak lagi  dalam  bentuk  laporan  yang  dicetak  di atas  kertas (hardcopy) tetapi  telah  berubah menjadi  data  digital (softcopy) dengan berbagai tipe data seperti teks, angka, suara, gambar, dan video. Teknologi tersebut juga melibatkan  berbagai  perangkat  digital seperti memory , bandwidth , processing , server , dan jaringan yang datanya disimpan dalam sebuah  perangkat  lunak  yang  disebut dengan database .  Data  yang  terkumpulpun seluruhnya  sudah  berbentuk  data  digital, dari  mulai  data  penjualan,  pembelian, stok, produk,  produksi,  logistik  hingga  laporan keuangan,  sehingga  membutuhkan  teknik analisis  data  yang  jauh  berbeda  dengan sebelumnya  (Ferraris et  al .,  2019).  Saat  ini teknik  analisis  data  jauh  lebih  murah dibandingkan  sebelumnya  yaitu  dengan memanfaatkan  teknologi  analisis big  data. Teknologi big  data memiliki  kemampuan untuk  mengolah  data  yang  sangat  besar, memiliki kecepatan perubahan yang sangat tinggi  dengan  tipe  data  yang  sangat
beragam (Rahman,
2017). Dengan kemampuan big  data dalam  mengelola  dan memproses  data  yang  sangat  besar  dengan kecepatan  pemrosesan  data  dengan  sangat cepat  menjadikan  penerapan knowledge management di perusahaan menjadi semakin efektif  karena  didukung  dengan  berbagai jenis data baik yang terstruktur seperti data penjualan, data produksi dan data keuangan,  maupun  yang  tidak  terstruktur seperti  data  dari  media  sosial  maupun sumber  data  lainnya  yang  berasal  dari eksternal  perusahaan,  digunakan  sebagai sumber  informasi  untuk  diolah  dan  diubah oleh big  data menjadi  informasi  yang digunakan sebagai knowledge bagi perusaha- an .
Teknologi Big  Data sebagai Keunggulan Kompetitif Perusahaan
BDA  di  era  disrupsi  saat  ini  sangat dibutuhkan  untuk  membantu  proses  peng- ambilan keputusan bagi manajemen, terutama  dalam  pengambilan  keputusan strategis.  Beberapa  riset  menunjukkan adanya hubungan yang postif antara BDAC dengan  kinerja  perusahaan.  BDAC  juga dapat  digunakan  sebagai knowledge manage- ment (Santoro et  al .,  2017) yang  digunakan sebagai  sarana  meningkatkan  keunggulan kompetitif  perusahaan  melalui  inovasi produk.  Keunggulan  kompetitif  akan  terca- pai apabila perusahaan dapat mengoptimal- kan  kapasitas  sumber  dayanya,  terutama dalam  hal  mengintegrasikan  sumber  daya yang  ada  untuk  mencapai  tujuan  yang ditetapkan. Pengelolaan pengetahuan (knowledge  management) yang  baik  dan  di- manfaatkan  dalam  rangka  menciptakan suatu  nilai (value) dalam  setiap  proses  pro- duksi,  produk  serta  pelayanan  dapat  pula meningkatkan  keunggulan  kompetitf  per- usahaan  dibanding  dengan  kompetitornya (Collymore et  al .,  2017).  Pengelolaan  peng- etahuan (knowledge  management) dalam  era disrupsi  saat  ini  tidak  lepas  dari  pemanfa- atan  sumber  data  yang  dimiliki  oleh perusahaan,  baik  yang  terstruktur  maupun yang tidak. Big data adalah sebuah teknologi
Pengaruh Teknologi Big Data Terhadap Nilai Perusahaan ...– Muchlis, Agustia, Narsa 143
yang  dapat  mengolah  data  dengan  volume yang  sangat  besar,  dengan  perubahan  data yang sangat cepat dan tipe data yang begitu banyak dapat digunakan sebagai salah satu resources yang dapat memberikan keunggul- an  kompetitif (competitive  advantage) bagi perusahaan  (Mikalef et  al .,  2019).  Dalam riset ini, competitive advantage diukur dengan memproksikannya  dengan Asset  Turn  Over (ATO) (Sar, 2017).
Kapabilitas  yang  harus  Dimiliki  dalam Penerapan Teknologi Big Data Kim et  al .  (2012)  menyatakan  bahwa terdapat  pendekatan  dalam  riset  tentang teknologi  informasi  yang  dilihat  dari  sudut pandang sociomaterialism, dimana  menurut pandangan  ini,  teknologi  informasi  diang- gap  sebagai  sebuah  aspek  integral  yang tidak  dapat  dipisahkan  dari  kehidupan berorganisasi  dikarenakan  setiap  kegiatan manusia  bergantung  kepada  sesuatu  yang bersifat  material.  Menurut  pandangan  ini juga  menyatakan  bahwa  manusia  dan teknologi  memiliki  peran  yang  sama-sama penting,  tidak  ada  yang  lebih  penting  dari lainnya,  sehingga  tercipta  keseimbangan antara  keduanya  dan  saling  melengkapi. Sociomaterialism melihat  kapabilitas  tekno- logi  informasi  melalui  3  dimensi  yaitu: kapabilitas  manajemen  teknologi  informasi, kapabilitas  infrastruktur  teknologi  serta kapabilitas yang berasal dari keahlian yang dimiliki  oleh  personil  yang  terlibat,  sehing- ga  perusahaan  dikatakan  memiliki  kapa- bilitas  dalam  bidang  teknologi  informasi apabila  memiliki  keungulan  dalam  ketiga kriteria tersebut.
Kapabilitas
Manajemen Teknologi

## Informasi
Kemampuan  dalam  manajemen  sang- at  diperlukan  terutama  dalam  hal  melaku- kan  perencanaan,  investasi,  koordinasi  dan kontrol  termasuk  bagaimana  mengendali- kan  dan  mengelola  sumber  daya  teknologi informasi yang dimiliki perusahaan tersebut untuk  digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan dan  skala  prioritas.  Menurut  Kim et  al .
(2012),  perencanaan  teknologi  informasi, pengambilan  keputusan  investasi  teknologi informasi,  koordinasi  teknologi  informasi, dan  pengendalian  teknologi  informasi  me- rupakan  satu  pondasi  yang  utuh  dan  tidak terpisahkan  sebagai  sebuah  kapabilitas dalam manajemen teknologi informasi.

## Perencanaan Teknologi Informasi
Perencanaan  teknologi  informasi  wa- jib  untuk  dibuat  sebelum  sebuah  teknologi big  data digunakan  dan  diimplementasikan di  dalam  perusahaan.  Membuat  perenca- naan  adalah  kegiatan  yang  rutin  dilakukan oleh  bagian  teknologi  informasi  di  perusa- haan agar pemanfaatan teknologi informasi dapat  dilakukan  dan  dilaksanakan  secara terstruktur dalam rangka mendukung fung- si  bisnis  perusahaan.  Selain  perencanaan perlu  ditentukan  juga  strategi  yang  akan diterapkan  dalam  merealisasikan  rencana tersebut.  Setelah  perencanaan  dan  strategi disusun  selanjutnya  adalah  menyusun  peta jalan (road  map) yang  bertujuan  untuk  me- nentukan  bagaimana  tahapan  realisasi  pe- rencanaan  tersebut  dilakukan  berdasarkan tahapan  pekerjaan  dan  waktu  pengerjaan. Beberapa  tahapan  penting  dalam  perenca- naan  teknologi  informasi  adalah:  1)  mela- kukan  identifikasi  kebutuhan  akan  aplikasi teknologi  informasi  yang  inovatif  dan  me- miliki  manfaat  bagi  perusahaan,  2)  menen- tukan skala prioritas dari aplikasi yang akan di  implementasikan  terlebih  dahulu,  3) merencanakan  bagaimana  cara  mendistri- busikan  aplikasi  tersebut  dalam  perusaha- an,  4)  Melakukan  revisi  terhadap  sistem disesuaikan  dengan  kondisi  lingkungan, baik internal maupun eksternal perusahaan yang  selalu  berubah  (Kim et  al .,  2011). Dengan  melaksanakan  4  tahapan  tersebut diharapkan  dapat  meningkatkan  kemam- puan  teknologi  informasi (information  tech- nology capabilities) yang dimiliki perusahaan.
Pengambilan Keputusan
Investasi Teknologi Informasi
Pengambilan  keputusan  investasi  da- lam  teknologi  informasi  sangat  penting
144 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021: 139 – 158
dalam menentukan sumber daya yang akan dipilih dan digunakan, agar dapat menguat- kan  posisi  strategis  perusahaan.  Pengam- bilan  keputusan  ini  dilakukan  dengan mekanisme  yang  terstruktur  dan  dise- suaikan  dengan  model  pendanaan  yang akan  dilakukan  oleh  perusahaan.  Sudah cukup  banyak  kegagalan  yang  terjadi diakibatkan  oleh  kesalahan  dalam  peng- ambilan  keputusan  investasi  teknologi informasi  sehingga  terjadi  pembengkakan biaya. Penyumbang terbesar dari kegagalan tersebut  adalah  ketidakmampuan  dalam memprediksi  investasi  teknologi  informasi yang  dibutuhkan  perusahaan  di  masa depan.  Pengambilan  keputusan  investasi teknologi  informasi  sebaiknya  dilakukan dengan menggunakan analisis biaya- manfaat  berdasarkan  berbagai  indikator penilaian  terutama  dari  sisi  keuangan, teknologi,  sosial,  dan  budaya  perusahaan agar  investasi  yang  dilakukan  akan  dapat mendukung strategi bisnis perusahaan. Dari sisi  keuangan,  dari  berbagai  teknologi informasi yang  ada,  teknologi  apa  yang memiliki  nilai  manfaat  yang  besar  dengan biaya  investasi  yang  lebih  rendah.  Dari  sisi teknologi,  apakah  teknologi  yang  akan diterapkan  sesuai  dan  kompatibel  dan dapat  diintegrasikan  dengan  sistem  yang sudah  ada  dan  digunakan  saat  ini  oleh perusahaan.  Sedangkan  dari  sisi  sosial  dan budaya,  apakah  teknologi  yang  diterapkan sesuai  dengan  budaya  perusahaan  dan dapat  pula  diterima  diimplementasikan oleh seluruh stakeholder perusahaan.

## Koordinasi Teknologi Informasi
Koordinasi antara teknologi informasi dan  bisnis  dilakukan  dengan  cara  mela- kukan  sinkronisasi  lintas  fungsi  dengan melalui  laporan,  kontak  fisik  secara  lang- sung,  koordinasi  antar  gugus  tugas,  serta pertemuan formal dan informal antar tim di lintas  departemen.  Desain  dari  struktur organisasi  dan  proses  bisnis  yang  di- terapkan  di  perusahaan  sangatlah  penting dan  dibutuhkan  dalam  hal  melakukan koordinasi  antar  departemen  sehingga
tercipta  saluran  informasi  yang  formal  dan bersifat  horizontal  antar  unit  dalam organisasi  perusahaan.  Selain  itu  perlu disusun  aturan  tentang  proses  koordinasi yang  akan  dilakukan  antar  fungsi  dalam melakukan  interaksi,  menentukan  jumlah frekuensi  pertemuan,  frekuensi  waktu dalam  setiap  pertemuan  serta  apa  yang akan  dicapai  dari  proses  komunikasi tersebut.

## Pengendalian Teknologi Informasi
Pengendalian  dilakukan  agar  proses penerapan  teknologi  informasi  yang  telah direncanakan  sebelumnya  dapat  berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Pengendalian  dapat  dilakukan  baik  secara formal  maupun  informal  dan  membutuh- kan  komitmen  dari  sumber  daya,  baik sumber  daya  manusia  maupun  anggaran teknologi  informasi.  Salah  satu  contoh pengendalian  adalah  dengan  menyusun proposal  biaya  sesuai  dengan  rencana anggaran  yang  telah  ditentukan,  tanggung jawab  dari  unit  kerja  bidang  teknologi informasi  serta  mengembangkan  suatu kriteria  kinerja  bagi  layanan  teknologi informasi.  Agar  pengendalian  dapat  ber- jalan  dengan  efektif  dan  terstruktur  juga perlu  disusun  tata  kelola  teknologi  infor- masi  agar  seluruh  aturan  formal  dan  infor- mal,  peran  dan  tanggung  jawab  masing- masing  bagian  yang  terlibat.  Tata  kelola juga  digunakan  untuk  mengatur  serta mengendalikan  semua  kegiatan  yang  ber- kaitan dengan teknologi informasi.

## Kapabilitas  Infrastruktur  Teknologi  Big Data
Connectivity
Konektivitas (connectivity) adalah sebuah  kemampuan  dari  infrastruktur teknologi  informasi  agar  dapat  terhubung dengan  sistem  yang  lain  yang  berbeda dengan  yang  digunakan  saat  ini,  seperti sistem  ERP  dapat  dihubungkan  dengan sistem Customer  Relationship  Management (CRM)  atau  ERP  dengan Supply  Chain Management (SCM).  Infrastruktur  teknologi
Pengaruh Teknologi Big Data Terhadap Nilai Perusahaan ...– Muchlis, Agustia, Narsa 145
informasi  yang  bersifat  eksklusif  dan  sulit untuk  terkoneksi  atau  diintegrasikan  deng- an sistem lain akan menghambat perkembangan  bisnis  perusahaan  di  masa mendatang,  sehingga  kemampuan  terko- neksi  dengan sistem  lain  merupakan  syarat mutlak  dalam  mengembangkan  teknologi informasi . Kemampuan  konektivitas  yang dimiliki  oleh  teknologi big  data tidak hanya pada  perangkat  lunak (software) namun pada  perangkat  keras (hardware) dan jaringan (networking) .  Kemampuan  ini  akan menjadikan  teknologi  ini  menjadi  sangat fleskibel  dan  tidak  membutuhkan  investasi infrastruktur  yang  cukup  mahal  karena dapat terhubung dengan infrastruktur cloud . Gambaran  konektivitas  teknologi big  data dengan  sistem  lain  yang  berbeda  seperti ditunjukkan pada gambar 1.

## Compatibility
Kompatibilitas (compatibility) adalah kemampuan  dari  suatu  sistem  dalam  me- lakukan  integrasi  dengan  sistem  lain, contoh  seperti operating  systems ,  perangkat keras (hardware), dan  perangkat  lunak (softwre) baik  dalam  lingkungan  internal maupun  eksternal  perusahaan.  Pemilihan sistem  operasi  yang  digunakan  berhu- bungan  dengan  arsitektur  dari Central
Processing Unit (CPU) apakah menggunakan Intel  (WindowsOS)  ataukah  menggunakan power PC  (MacOS).  Agar  teknologi  infor- masi  dapat  kompatibel  dengan  sistem  lain adalah  dengan  menggunakan operating systems yang  sama,  sebab  hal  ini  akan memudahkan  perusahaan  dalam  menginte- grasikan  infrastrukturnya  termasuk  mela- kukan  relasional  databasenya.  Dengan menggunakan  sistem  operasi  yang  sama, secara  ekonomis  juga  akan  meminimalkan biaya  pelatihan  kepada  pengguna  sistem, karena  mereka  sudah  terbiasa  dengan sistem  yang  sudah  ada  saat  ini.  Dengan sistem  operasi  yang  sama,  antar  pengguna juga  dapat  berbagi  pakai  data  seperti spreadsheets,  word  processing ,  file  data,  dan email.  Agar  sistem  selalu uptodate dan mengikuti  perkembangan,  sistem  harus  di update secara berkala, rata-rata update sistem adalah  setiap  2  hingga  3  tahun,  proses  ini akan  mengatasi  masalah  adanya bug dari program  lama  dan  masalah  kompatibilitas perangkat  lunak.  Penggunaan hardware maupun software yang  tidak compatible berakibat  pada  terhambatnya  proses  bisnis perusahaan.
146 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021: 139 – 158

## Modularity
Modularitas (modularity) adalah  ke- mampuan  dari  sistem  untuk  ditambah, diedit, dihapus maupun dimodifikasi berdasarkan  modul-modul  aplikasi.  Ke- mampuan ini sangat penting apabila terjadi perubahan  prosedur  maupun  fungsi  dari sebagian komponen dari sebuah sistem atau software tanpa  harus  merubah  seluruh sistem yang ada, cukup modul tertentu saja yang berubah. Merubah sebuah sistem atau software tanpa  merubah  keseluruhan  sistem akan  memudahkan  dalam  pengembangan sistem  di  masa  mendatang  menyesuaikan kondisi lingkungan internal maupun eksternal  perusahaan  yang  selalu  berubah. Dengan  adanya  kemampuan  ini,  biaya pengembangan  sistem  akan  menjadi  lebih hemat  karena  apabila  ada  pengembangan pada  modul  tertentu  misal  modul  ke- uangan, maka tidak perlu merubah keseluruhan sistem, cukup modul keuangan saja yang dilakukan perubahan.

## Kapabilitas Pengalaman Personil
Pengalaman  profesional  personil  seperti pengetahuan dan ketrampilan yang dimiliki sangat  dibutuhkan  dalam  menunjang  tugas yang  diberikan.  Staf  teknologi  informasi harus memiliki kompetensi sesuai dengan 4 keahlian  yang  berbeda  dan  sama  penting- nya  yaitu:  memiliki  pengetahuan  dalam bidang  teknis  (misal:  bahasa  pemrograman yang  dikuasai,  sistem  operasi,  manajemen database dan  jaringan),  memiliki  penge- tahuan tentang manajemen teknologi (misal: manajemen  sumber  daya  teknologi  infor- masi,  penerapan  teknologi  informasi  dan operasi),  memiliki  pengetahuan  dalam bidang bisnis (misal: memahami unit bisnis internal)  serta  pengetahuan  dalam  bidang relationalship (misal:  kemampuan  berkomu- nikasi  antar  personil,  dan  berkolaborasi dengan  masing-masing  fungsi  bisnis). Personil  yang  memiliki  kompetensi  akan dapat  menyelaraskan  antara  strategi  tekno- logi  informasi  dengan  strategi  bisnis perusahaan,  serta  merancang  dan  men- desain  ulang  teknologi  informasi  dengan
mengutamakan  kinerja  bisnis  perusahaan. Mengembangkan teknologi informasi deng- an  mempertimbangkan  konektivitas,  kom- patibilitas, dan modularitas dalam mengan- tisipasi  kebutuhan  teknologi  informasi  di masa  mendatang  sesuai  dengan  tuntutan bisnis.  Demikian  juga,  perusahaan  yang tidak memiliki keahlian teknologi informasi akan  merasa  lebih  sulit  dalam  bersaing dalam memenuhi tuntutan pasar yang serba cepat. Dalam mengembangkan kemampuan yang  seimbang  (cakap  dalam  pengetahuan bisnis  dan  mampu  membangun  kolaboratif antar  fungsi),  membutuhkan  proses  yang bertahap  bagi  seorang  profesional  dalam bidang  teknologi  informasi,  namun  apabila hal  ini  dapat  dicapai,  maka  hal  ini  akan menjadikan suatu keunggulan bagi perusahaan  karena  akan  sulit  diduplikasi oleh pesaingnya.
Teknologi Big  data  dan  Competitive Advantage
Teori  keunggulan  kompetitif  pertama kali dikenalkan oleh Porter (1985). Teori ini menyatakan bahwa sukses tidaknya sebuah perusahaan  ditentukan  oleh  keunggulan kompetitif yang dimiliki. Keunggulan dapat berasal  dari  kapabilitas  internal  maupun eksternal  perusahaan.  Saat  ini  banyak industri  fokus  pada  memanfaatkan  data sebagai  salah  satu  keunggulan  kompetitif mereka,  bagaimana  agar  keunggulan  data yang  dimiliki  dapat  memberikan  nilai tambah bagi perusahaan. Teknologi pengolahan data konvensional belum mam- pu  dalam  mengelola  volume  data  yang cukup  besar  dengan  perubahan  data  yang sangat  cepat  dalam  waktu  yang  singkat. Untuk  itu  dibutuhkan  sebuah  teknologi yang  terbarukan  yaitu  teknologi big  data . Salah  satu  keunggulan  yang  dimiliki  oleh teknologi big  data dibandingkan  dengan teknologi  sebelumnya  yaitu  teknologi Business  Intelligence (BI),  adalah  kemam- puannya  dalam  menganalisis  data  dalam populasi  yang  cukup  besar.  Jika  sebelum- nya  dalam  menganalisis  data  dilakukan dengan menggunakan metode sampling dan
Pengaruh Teknologi Big Data Terhadap Nilai Perusahaan ...– Muchlis, Agustia, Narsa 147
membutuhkan  biaya  yang  cukup  besar, namun  dengan  teknologi big  data ,  seluruh populasi  dapat  dianalisis  sehingga  tidak perlu  menggunakan  sampel  lagi  dalam menganalisis  data,  bahkan  hipotesis  tidak dibutuhkan lagi, karena seluruh data dalam fenomena  dapat  diregresi  dan  dirubah sesuai  dengan  kebutuhan.  Agar  data  dapat menjadi  sebuah  keunggulan  kompetitif, data  yang  dimiliki  harus  dapat  dipertang- gungjawabkan kebenarannya (veracity) agar analisis  yang  dilakukan  terhadap  data tersebut  dapat  memberikan  hasil  yang bermanfaat/nilai (value) bagi  perusahaan. Banyak  riset  yang  menunjukkan  hasil  yang signifikan  hubungan  antara  teknologi big data dan keunggulan kompetitif (competitive advatage) salah  satunya  adalah  yang dilakukan  oleh  Charles  dan  Gherman (2013),  yang  menambahkan    3  faktor  yang penting  dalam  teknologi big  data yaitu: konteks (context) , keterhubungan (connected- ness) ,  dan  kompleksitas (complexity). Diha- rapkan  dengan  adanya  penambahan  ketiga faktor  tersebut  dapat  menjadikan  teknologi big  data sebagai  salah  satu  keunggulan kompetitif (competitive  advantage) bagi perusahaan.
Teknologi Big Data dan Kinerja Keuangan Menurut  teori Resources  Based  View (RBV),  sebuah  perusahaan  agar  dapat mencapai  keunggulan  kompetitifnya  di- lakukan  dengan  cara  meningkatkan  kapa- bilitas  internal  yang  dimiliki,  salah  satunya adalah  dengan  menggunakan  teknologi big data. Teknologi big  data adalah  sebuah teknologi  terbarukan  yang  memiliki  karak- teristik  isi  yang  sangat  besar (volume), perubahan  datanya  sangat  cepat (velocity) , dan  memiliki  jenis  data  yang  banyak (variety) (Kubina et  al .,  2015).  Dengan teknologi ini, manajemen perusahaan dapat mengolah  data  kemudian  menganalisis hasilnya dengan cepat dan akurat baik data terstruktur  maupun  yang  tidak  terstruktur ( email , whatsapp , instagram , facebook )  secara real time . Menurut riset yang dilakukan oleh Suoniemi et  al .  (2020)  menunjukkan  bahwa
teknologi big  data dapat  meningkatkan kinerja  keuangan  melalui  peningkatan market capabilities perusahaan. Teknologi ini menyumbang sebesar 13% dari keseluruhan strategi diferensiasi yang  diterapkan  oleh perusahaan.  Pengaruh  karakteristik  dari teknologi big  data seperti volume , velocity , dan variety dengan dimediasi oleh data value dan data veracity terhadap kinerja perusahaan  juga  pernah  diteliti  oleh Ghasemaghaei  (2019).  Hasil  riset  menun- jukkan  bahwa data  variety secara  positif dapat  meningkatkan  perolehan data  value, hal  ini  menunjukkan  bahwa  teknologi big data memiliki dampak  pada  kinerja  peru- sahaan  melalui data  variety .  Riset  yang dilakukan  oleh  Collymore et  al .  (2017) menunjukkan  bahwa  perusahaan  yang menggunakan  teknologi big  data sebagai bagian  dari  operasional  sehari-hari  secara signifikan  menunjukkan  peningkatan  ke- unggulan  kompetitif  dan  kinerja  perusaha- annya  dibanding  dengan  perusahaan  yang tidak  menerapkan  teknologi  ini.  Berdasar- kan  riset  yang  dilakukan  tersebut  terbukti teknologi  ini  dapat  meningkatkan  efek- tivitas  dan  efisiensi  dalam  pengambilan keputusan  manajemen,  mulai  dari  level operasional,  taktikal  hingga  pada  level strategik (strategical  level) .  Dengan  kece- patan  yang  dimiliki  oleh  teknologi  ini pengambilan  keputusan  dapat  dilakukan dengan  cepat  dan  tepat.  Hal  ini  secara langsung  dapat  meningkatkan  kinerja  ke- uangan perusahaan.
Berdasarkan  teori  RBV  tersebut, hipotesis  yang  dapat  dibangun  adalah sebagai berikut:
H 1 :  Teknologi big  data berpengaruh positif terhadap meningkatnya kinerja keuangan
Kinerja Keuangan dan Nilai Perusahaan Menurut teori sinyal (signalling theory) ,  terdapat  2  pihak  yang  terlibat,  satu pihak adalah pemberi sinyal (signaller) , dan pihak lain adalah penerima sinyal (receiver) . Signaller mengirimkan  informasi  ke receiver untuk mengurangi  asimetri  informasi
148 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021: 139 – 158
(Brown et  al .,  2020).  Sinyal  yang  diberikan dapat  berupa  kinerja  keuangan  dalam bentuk  laporan  keuangan  perusahaan.  Ki- nerja  keuangan  adalah  sebuah  ukuran  dari pencapaian  tujuan  perusahaan.  Kinerja keuangan  dapat  diartikan  juga  sebagai sebuah  capaian  prestasi  yang  diinginkan perusahaan  pada  periode  tertentu.  Kinerja keuangan  diukur  dengan  menggunakan rasio  tingkat  pengembalian  aset (Return  on Assets/ROA) dan rasio tingkat pengembalian ekuitas (Return  on  Equiety/ROE) .  Kedua rasio  ini  digunakan  untuk  mengukur efektivitas perusahaan dalam menghasilkan keuntungan. Meningkatnya kinerja keuang- an  tentunya  akan  direspon  positif  oleh shareholder sehingga  dapat  secara  langsung meningkatkan nilai saham perusahaan yang kemudian berpengaruh pada meningkatnya nilai perusahaan dimata investor. Berdasar- kan  penjelasan  tersebut,  maka  hipotesis yang dibangun adalah sebgai berikut:
H 2 :  Kinerja keuangan berpengaruh positif  terhadap  meningkatnya  nilai perusahaan (firm value)
H 3 :  Teknologi big  data berpengaruh positif  terhadap  meningkatnya  nilai perusahaan (firm  value) melalui Kinerja keuangan
Teknologi Big Data dan Nilai Perusahaan Tujuan  utama  didirikannya  perusa- haan  selain  meraih  laba,  hal  yang  tidak kalah  penting  adalah  meningkatkan  nilai perusahaan di mata stakeholder dan shareholder . Menurut teori stakeholder pimpi- nan  harus  dapat  merurumuskan  suatu strategi  dalam  proses  kegiatan  perusahaan, kemudian  melaksanakan  strategi  tersebut dengan  tujuan  untuk  memuaskan  berbagai pihak  yang  memiliki  kepentingan  dalam sebuah  bisnis  (Freeman  dan  Vea,  2001). Jensen  (2001)  dalam  artikelnya  menyatakan bahwa  seorang  manajer    harus  mampu membuat  keputusan  dengan  tetap    mem- pertimbangkan  kepentingan  dari  semua stakeholder, baik  secara  individu  maupun kelompok.  Keputusan  diharapkan  secara substansial  dapat  mempengaruhi  atau
dipengaruhi oleh kesejahteraan perusahaan. Friedman  dan  Miles  (2002)  mengganggap bahwa  jika  bisnis  ingin  sukses,  maka perusahaan  harus  dapat  memaksimalkan laba melalui cara memproduksi barang dan jasa  yang  dibutuhkan,  menjaga  hubungan bisnis dengan para suplier, memiliki karya- wan  yang  dapat  diandalkan  dan  berkinerja baik,  yang  kesemuanya  dapat  bekerjasama dalam  waktu  jangka  panjang.  Dengan manajemen stakeholder yang  baik,  perusa- haan akan dapat meningkatkan secara mak- simal  laba  bagi  perusahaan.  Nilai perusa- haan  adalah  sebuah  ukuran  tertentu  yang digunakan  untuk  mengukur  kepercayaan dari investor terhadap perusahaan. Mening- katnya  nilai  perusahaan  tentunya  akan menyebabkan  meningkatnya  kesejahteraan bagi  pemiliknya (stockholder). Kesejahteraan yang  diperoleh  tersebut  direpresentasikan berupa  nilai  saham.  Semakin  tinggi  harga saham  maka  semakin  tinggi  pula  nilai perusahaan,  yang  secara  langsung  dapat memberikan  kepuasan  berupa return yang tinggi  bagi  para  pemegang  saham.  Tekno- logi big  data juga dapat  digunakan  untuk memonitor dan meningkatkan proses bisnis dari  perusahaan.  Dengan  meningkatnya proses  bisnis  perusahaan  akan  berdampak pada  meningkatnya  kinerja  perusahaan yang  kemudian  dapat  meningkatkan  nilai perusahan  di  mata  investor  (Collymore et al ., 2017).
Meningkatkan nilai perusahaan dapat dilakukan  dengan  berbagai  cara,  menurut teori  RBV  salah  satu  cara  adalah  dengan meningkatkan  kapabilitas  internal  perusa- haan.  Untuk  dapat  meningkatkan  kapabi- litas  sumber  daya  internal,  perusahaan harus  memiliki  kemampuan  dinamis  yang baik agar dapat menyesuaikan dengan per- kembangan  kondisi  baik  internal  maupun eksternal perusahaan. Salah satu cara dalam meningkatkan kemampuan dinamis perusa- haan  adalah  dengan  mengadopsi  perkem- bangan teknologi yang terbarukan. Teknologi tersebut adalah teknologi big data.

## Gambar 2 Model Riset
Teknologi big  data adalah  teknologi terbarukan  yang  dapat  meningkatkan kemampuan  analitik  perusahaan,  dengan memanfaatkan  data  yang  terstruktur  mau- pun  yang  tidak  terstruktur  teknologi  ini dapat mengolah informasi yang berasal dari kedua  data  tersebut  untuk  selanjutnya digunakan  untuk  memberikan  informasi yang  tepat  dalam  pengambilan  keputusan manajemen.  Keputusan  yang  tepat  akan berdampak  pada  efektifitas  dan  efisiensi operasional  perusahaan  sehingga  dapat meningkatkan  kinerja  keuangan  perusa- haan.  Selain  bagi  manajemen,  meningkat- nya  kualitas  informasi  yang  dihasilkan, akan  berdampak  pada  lancarnya  komuni- kasi  dan  keterbukaan  antara  manajemen dan  pemegang  saham,  sehingga  tercipta transparansi  di  mata  investor.  Berdasar penjelasan di atas, hipotesis yang dibangun adalah sebagai berikut:
H 4 :  Teknologi big  data berpengaruh positif  terhadap  meningkatnya  nilai peruahaan (firm value)

## METODE PENELITIAN Populasi dan Sampel
Penelitian  ini  menggunakan  metode kuantitatif  dengan  menggunakan  data sekunder,  yaitu  data  perusahaan  go  publik di  pasar  modal.  Terdapat  35  perusahaan yang  digunakan  sebagai  sampel  dalam penelitian  ini.  Kesemua  perusahaan  adalah
perusahaan yang menerapkan teknologi big data dalam kegiatan operasionalnya.

## Pengukuran Variabel
Teknologi big  data dalam  riset  ini akan  diproksikan  dengan  rasio  investasi aset tidak berwujud (intangible asset) perang- kat  lunak (software), rasio  perangkat  lunak dihitung  dengan  membagi  investasi  pada perangkat  lunak  dengan  total  aset  perusa- haan  (perangkat  lunak/total  aset).  Sedang- kan  untuk  kinerja  keuangan  diproksikan dengan  rasio  tingkat  pengembalian  aset/ Return on Assets (ROA) yang diukur dengan cara  membagi laba  bersih  dengan  total  aset (laba  bersih/total  aset)  dan  rasio  tingat pengembalian  ekuitas/ Return  on  Equity (ROE)  yang  diukur  dengan  cara  membagi laba bersih dengan nilai ekuitas (Penjualan/ Ekuitas)  (Wijayanto,  2019).  Sedangkan  nilai perusahaan  akan  diproksikan  dengan Tobins'Q, Market Value Equity Ratio (MVER) (Altman,  1968)  dan Market  to  Book  Value Ratio (MBVR) (Wijayanto, 2019). Model riset dalam  penelitian  ini  seperti  tampak  pada Gambar 2.
Untuk menguji variabel mediasi digunakan  metode  kausal  step  yang dikembangkan  oleh  Baron  dan  Kenny (1986).  Sedangkan  tahapan  dalam  menggu- nakan  metode  kausal  step  adalah  sebagai berikut:  (1)  Membuat  persamaan  regresi untuk  variabel  X  terhadap  variabel  Y,  (2)
150 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021: 139 – 158
Membuat persamaan regresi untuk variabel X  terhadap  variabel  M,  (3)  Membuat persamaan  regresi  variabel  X  terhadap variabel Y dengan memasukkan variabel M, dan  (4)  Menarik  kesimpulan  sebagai berikut:  a)  Variabel  M  dapat  dikatakan sebagai  mediasi  yang  sempurna  apabila setelah  memasukkan  variabel  M  hubungan antara  variabel  X  dan  variabel  Y  yang tadinya  signifikan  menjadi  tidak  signifikan dan  b)  Variabel  M  dapat  dikatakan  sebagai mediasi  yang  parsial  apabila  setelah memasukkan  variabel  M  hubungan  antara variabel  X  dan  variabel  Y  yang  tadinya signifikan menjadi tetap signifikan.

## Metode Analisis Data
Data  dianalisis  dengan  menggunakan analisis  statistik  regresi  robus (robust regression) dengan menggunakan  metode estimasi Least  Trimmed  Square (LTS)  (Alma, 2011).

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN Hasil Uji Statistik Deskriptif
Berdasarkan hasil uji deviasi standar untuk  masing-masing  variabel  adalah sebagai berikut:  teknologi big data sebe- sar    0,0138,      ROA  sebesar  0,1343,  ROE sebesar 0,3357, Tobins 'Q sebesar 9.8938, MVER  sebesar  43.9575,  dan  MBVR sebesar  970,4866.  Berdasarkan hasil  statis- tik deskriptif seperti pada Tabel 1, diperoleh nilai mean untuk  masing-masing  variabel berada  di  bawah  nilai  standar  deviasinya,
hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel penelitian  memiliki  data  yang  bervariasi dan beragam.

## Uji Normalitas Data
Hasil  uji  normalitas  data  dengan menggunakan metode shapiro-wilk terhadap variabel  teknologi big  data ,  kinerja keuangan,  dan  nilai  perusahaan  menunjuk- kan  hasil  nilai p-value <    0,05,    hasil  ini menunjukkan bahwa seluruh datanya tidak berdistribusi  secara  normal,  sehingga  tidak dapat  dilakukan  uji  dengan  cara Ordinary Least  Square (OLS)  karena  tidak  terpe- nuhinya salah satu asumsi yaitu normalitas data. Untuk itu dibutuhkan estimasi dengan menggunakan  metode  lain  yaitu  regresi robus.

## Regresi Robus (Robust Regression)
Salah satu syarat estimasi parameter dengan  menggunakan  metode  OLS (Ordi- nary  Least  Square) adalah  terpenuhinya  sya- rat  normalitas  data.  Berdasarkan  pengujian normalitas  terhadap  keseluruhan  variabel menunjukkan  hasil p-value <  0,05,  sehingga dalam  penelitian  ini  digunakan  metode analisis  regresi  robus  dengan  metode estimasi  LTS.  Regresi  robus  adalah  metode regresi  yang  digunakan  ketika  distribusi dari  galat  tidak  normal  atau  adanya beberapa  pencilan (outlier) yang  ber- pengaruh  terhadap  model.  Hasil  uji  regresi robus seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 1

## Statistik Deskriptif
BD ROA ROE TOBINSQ MVER MBVR Min 0,0000521 -0,42726 -0,65686 0,1681 0,0822 0,215 Mean 0,0092050 0,09525 0,17974 3.8900 14.3090 292.329 Max 0,0651754 0,92100 0,24458 101.0424  429.7066  5590,000 Std.Deviasi 0,01384686  0,1343041  0,3357452 9.893828  43.95759  970,4866
Sumber: Data sekunder yang diolah
Pengaruh Teknologi Big Data Terhadap Nilai Perusahaan ...– Muchlis, Agustia, Narsa 151
Tabel 2

## Hasil Analisis Regresi Robus
Hipotesis Dependen Variabel Koefisien Standard Uji t Uji F error p-value p-value 1 ROA Intercept 0,051945 0,007861 0,0000*** BD 3.451107 0,467474 0,0000*** 0,0000 ROE Intercept 0,107776 0,009936 0,0000*** BD 1,508286 0,739021 0,0435* 0,0000 2 TOBINSQ Intercept 0,2611 0,1839 0,158 0,0000 ROA 25.5664 1.8589 0,0000*** MVER Intercept 2.0277 0,5183  0,000157*** ROA 49.9925 3.6925 0,0000*** 0,0000 MBVR Intercept 17.478 5.203 0,00106** ROA 286.066 50,143 0,0000*** 0,0000 TOBINSQ Intercept 0,5563 0,1148 0,0000*** ROE 11.7936 0,3778 0,0000*** 0,0000 MVER Intercept 3.4830 0,4828 0,0000*** ROE 16.5141 1.4349 0,0000*** 0,0000 MBVR Intercept -87.98 14.10 0,0000*** ROE 1171.50 98.87 0,0000*** 0,0000 3 TOBINSQ Intercept 0,06651 0,19215 0,7299 BD 27.13700 11.74958 0,0228* ROA 25.77187 2.01259 0,0000*** 0,0000 MVER Intercept 1.3206 0,4953 0,00883 BD 70,8756 31.7168 0,02746* ROA 45.7217 4.1825 0,0000*** 0,0000 MBVR Intercept 22.032 5.569  0,000132*** BD 306.260 389.505 0,433321 ROA 172.612 36.847 0,0000*** 0,0000 TOBINSQ Intercept 0,9213 0,1197 0,0000*** BD 10,8484 7.0956 0,129 ROE 3.5606 0,7898 0,0000*** 0,0000 MVER Intercept 3.3249 0,5817 0,0000*** BD 190,0360 42.8865 0,0000*** ROE 7.5793 2.0340 0,000309 0,0000 MBVR Intercept 18.158 5.811 0,00226 BD 217.127 391.540 0,58029 ROE 166.634 33.217 0,0000 0,0000 4 TOBINSQ Intercept 1.7438 0,1242 0,0000*** BD 17.7485 9.5273 0,0651 0,0000 MVER Intercept 39.346 0,7134 0,0000*** BD 275.7747 42.7942 0,0000*** 0,0000 MBVR Intercept 33.390 5.129 0,0000*** BD 540,690 400,769 0,18 0,1799 Keterangan:  *** = 0  p  0,001 tingkat signifikansi 0,1% , ** = 0,001  p  0,01 tingkat signifikansi 1% , * = 0,01  p  0,05 tingkat signifikansi 5%.
Sumber: Data sekunder yang diolah
152 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021: 139 – 158
Uji Kelayakan Model ( Goodness of Fit ) Pada  hipotesis  1,  hasil  perhitungan variabel ROA diperoleh nilai p-value sebesar 0,0000, dimana nilai p-value tersebut < α 0,05 sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  model layak  untuk  digunakan.  Hasil  perhitungan variabel ROE diperoleh nilai p-value sebesar 0,0000,  dimana  nilai p-value tersebut  <  α 0,05,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa model layak untuk digunakan.
Pada  hipotesis  2  untuk  ROA, hasil perhitungan  variabel  TOBINSQ  diperoleh nilai p-value sebesar  0,0000,  dimana  nilai p- value tersebut  <  α  0,05  sehingga  dapat  di- katakan bahwa model layak untuk digunakan. Hasil  perhitungan  variabel MVER diperoleh nilai p-value sebesar 0,0000, dimana  nilai p-value tersebut  <  α  0,05 sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  model layak  untuk  digunakan. Hasil  perhitungan variabel  MBVR  diperoleh  nilai p-value sebesar 0,0000, dimana nilai p-value tersebut <  α  0,05  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa model  layak  untuk  digunakan. Sedangkan hipotesis  2  untuk  ROE, hasil  perhitungan variabel  TOBINSQ  diperoleh  nilai p-value sebesar 0,0000, dimana nilai p-value tersebut <  α  0,05  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa model  layak  untuk  digunakan. Hasil perhitungan  variabel  MVER  diperoleh  nilai p-value sebesar  0,0000,  dimana  nilai p-value tersebut  <  α  0,05  sehingga  dapat  dikatakan bahwa model layak untuk digunakan. Hasil perhitungan  variabel  MBVR  diperoleh  nilai p-value sebesar  0,0000,  dimana  nilai p-value tersebut  <  α  0,05  sehingga  dapat  dikatakan bahwa model layak untuk digunakan.
Pada hipotesis  3, hasil  uji  F baik  untuk TOBINSQ,  MVER  maupun  MBVR  menun- jukkan nilai p-value < α 0,05, sehingga dapat dikatakan  bahwa  seluruh  model  layak untuk digunakan.
Pada  hipotesis  4, hasil  perhitungan variabel  TOBINSQ  diperoleh  nilai p-value sebesar 0,0000, dimana nilai p-value tersebut <  α  0,05  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa model  layak  untuk  digunakan.  Hasil perhitungan  variabel  MVER  diperoleh  nilai p-value sebesar  0,0000,  dimana  nilai p-value
tersebut < α 0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa model layak untuk digunakan. Hasil perhitungan  variabel  MBVR  diperoleh  nilai p-value sebesar  0,1799,  dimana  nilai p-value tersebut  >  α  0,05  sehingga  dapat  dikatakan bahwa model tidak layak untuk digunakan.

## Hasil Uji t
Pada Hipotesis 1, ROA: hasil perhitungan menunjukkan nilai p-value dari variabel  BD  adalah  sebesar  0,0000,  dimana nilai ini < α 0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa  variabel  BD  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  variabel  ROA. ROE: hasil perhitungan menunjukkan nilai p-value dari  variabel  BD  adalah  sebesar  0,0435, dimana  nilai  ini  <  α  0,05,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  variabel  BD  berpengaruh secara signifikan terhadap variabel ROE.
Pada Hipotesis  2 , hasil  perhitungan menunjukkan  nilai p-value ROA  terhdap TOBINSQ,  MVER  dan  MBVER  masing- masing  sebesar  0,0000,  dimana  nilai p-value <  α  0,05,  sehingga  dapt  dikatakan  bahwa ROA  berpengaruh  signifikan  terhadap TOBINSQ. MVER maupun MBVR.
Pada Hipotesis  3  ROA,  TOBINSQ: Hasil  perhitungan  menunjukkan  nilai p- value dari variabel BD adalah sebesar 0,0228, dimana  nilai  ini  <  α  0,05,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  BD  berpengaruh  signi- fikan  terhadap  TOBINSQ.  Hasil  perhi- tungan  menunjukkan  nilai p-value dari variabel ROA adalah sebesar 0,0000, dimana nilai p-value <  α  0,05,  sehingga  dapat dikatakan bahwa ROA berpengaruh signifikan  terhadap  TOBINSQ. MVER: Hasil  perhitungan  menunjukkan  nilai p- value dari  variabel  BD  adalah  sebesar 0,02746,  dimana  nilai p-value <  α  0,05, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  BD  ber- pengaruh  signifikan  terhadap  MVER.  Hasil perhitungan menunjukkan nilai p-value dari variabel ROA adalah sebesar 0,0000, dimana nilai ini < α 0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa ROA berpegaruh signifikan terhadap MVER. MBVR: Hasil perhitungan menunjukkan  nilai p-value dari  variabel  BD adalah  sebesar  0,433321,  dimana  nilai p-
Pengaruh Teknologi Big Data Terhadap Nilai Perusahaan ...– Muchlis, Agustia, Narsa 153
value >  α  0,05,  sehingga  dapat  dikatakan bahwa  BD  tidak  mempengaruhi  secara signifikan  terhadap  variabel  MBVR.  Hasil perhitungan menunjukkan nilai p-value dari variabel ROA adalah sebesar 0,0000, dimana nilai ini < α 0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa  ROA  mempengaruhi  secara  signi- fikan variabel MBVR.
Pada Hipotesis  3  ROE,  TOBINSQ: Hasil  perhitungan  menunjukkan  nilai p- value dari variabel BD adalah sebesar 0,129, dimana  nilai  ini  >  α  0,05,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  BD  tidak    signifikan mempengaruhi  variabel  TOBINSQ.  Hasil perhitungan menunjukkan nilai p-value dari variabel ROE adalah sebesar 0,0000, dimana nilai ini < α 0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa  ROE  signifikan  mempengaruhi variabel  TOBINSQ. MVER: Hasil  perhitu- ngan  menunjukkan  nilai p-value dari variabel  BD  adalah  sebesar  0,0000,  dimana nilai ini < α 0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa BD mempengaruhi secara signifikan variabel MVER. Hasil perhitungan menunjukkan  nilai p-value dari  variabel ROE  adalah  sebesar  0,000309,  dimana  nilai ini  <  α  0,05,  sehingga  dapat  dikatakan bahwa  ROE  mempengaruhi  secara  signifi- kan  variabel  MVER. MBVR: Hasil  per- hitungan  menunjukkan  nilai p-value dari variabel BD adalah sebesar 0,58029, dimana nilai ini > α 0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa  BD  tidak  signifikan  mempengaruhi MBVR.  Hasil  perhitungan  menunjukkan nilai p-value dari  variabel  ROE  adalah sebesar 0,0000, dimana nilai ini < α 0,05, se- hingga  dapat  dikatakan  bahwa  ROE signifikan mempengaruhi MBVR.
Pada Hipotesis  4 , TOBINSQ: Hasil perhitungan menunjukkan nilai p-value dari variabel  BD  adalah  sebesar  0,0651,  dimana nilai ini > α 0,05, sehingga dapat dikatakan bahwa  BD  tidak    signifikan  mempengaruhi TOBINSQ. MVER: Hasil  perhitungan menunjukkan  nilai p-value dari  variabel  BD adalah  sebesar  0,0000,  dimana  nilai  ini  <  α 0,05,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  BD mempengaruhi  secara  signifikan  MVER. MBVR: Hasil  perhitungan  menunjukkan
nilai p-value dari variabel BD adalah sebesar 0,18,  dimana  nilai  ini  >  α  0,05,  sehingga dapat dikatakan bahwa BD tidak signifikan mempengaruhi MBVR.

## Pembahasan
Pengaruh  Teknologi Big  Data terhadap
Kinerja Keuangan
Berdasarkan perhitungan uji model maupun  uji  hipotesis  1,  menunjukkan  nilai p-value BD  terhadap  ROA  maupun  ROE adalah  sebesar  0,0000  dan  0,0435,  dimana nilai keduanya baik ROA maupun ROE < α 0,05    sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa teknologi big  data signifikan  berpengaruh terhadap  kinerja  keuangan,  baik  dengan menggunakan pengukuran Return On Assets (ROA) maupun dengan pengukuran Return on  Equity (ROE).  Teknologi big  data adalah salah  satu  sumber  daya  yang  dapat digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja keuangan.  Dengan  kemampuannya  dalam melakukan  analisis  data  menjadikan  tekno- logi ini sebagai keunggulan kompetitif yang dapat  digunakan  untuk  meningkatkan kinerja keuangan perusahaan (Kubina et al., 2015).
Pengaruh  Kinerja  Keuangan  terhadap Nilai Perusahaan ROA terhadap TOBINSQ: Hasil uji hipotesis  menunjukkan  nilai p-value 0,0000 dimana  nilai p-value <  α  0,05  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  ROA  signifikan mempengaruhi TOBINSQ.
ROA  terhadap  MVER: Hasil  uji  hipotesis menunjukkan  nilai p-value 0,0000  dimana nilai p-value <  α  0,05  sehingga  dapat disimpulkan bahwa ROA signifikan mempengaruhi MVER.
ROA  terhadap  MBVR: Hasil  uji  hipotesis menunjukkan  nilai p-value 0,0000  dimana nilai p-value <  α  0,05  sehingga  dapat disimpulkan bahwa ROA signifikan mempengaruhi MBVR.
ROE  terhadap  TOBINSQ: Hasil  uji hipotesis  menunjukkan  nilai p-value 0,0000 dimana  nilai p-value <  α  0,05  sehingga
154 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021: 139 – 158
dapat  disimpulkan  bahwa  ROE  signifikan mempengaruhi TOBINSQ.
ROE  terhadap  MVER: Hasil  uji  hipotesis menunjukkan  nilai p-value 0,0000  dimana nilai p-value <  α  0,05  sehingga  dapat disimpulkan bahwa ROE signifikan mempengaruhi MVER.
ROE  terhadap  MBVR: Hasil  uji  hipotesis menunjukkan  nilai p-value 0,0000  dimana nilai p-value <  α  0,05  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  ROE  mempengaruhi MBVR pada tingkat signifikan 0,1%.
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  pengaruh kinerja  keuangan  terhadap  nilai  perusa- haan  dapat  disimpulkan  bahwa  kinerja keuangan,  baik  diukur  dengan  meng- gunakan  ROA  maupun  ROE  signifikan berpengaruh  terhadap  meningkatnya  nilai perusahaan.  Hasil  ini  sesuai  dengan  teori stakeholder yaitu  perusahaan  harus  mem- perhatikan  kepentingan  dari  pemangku kepentingan,  salah  satunya  adalah  peme- gang saham (investor) (Friedman dan Miles, 2002).  Investor  berkepentingan  terhadap berapa  nilai return yang  akan  mereka peroleh  dari  investasi  yang  telah  mereka keluarkan.  Parameter  yang  digunakan  un- tuk  menilai  seberapa  besar  perusahan dapat  memberikan  nilai return dari  inves- tasi  mereka  adalah  kinerja  keuangan, semakin  meningkat  kinerja  perusahaan, maka akan direspon positif oleh para inves- tor, yang secara langsung akan meningkat- kan nilai perusaahan.
Pengaruh  Teknologi Big  data terhadap Nilai  Perusahaan  Dimediasi  oleh  Kinerja Keuangan TOBINSQ: Berdasarkan  perhitungan  uji model  maupun  uji  hipotesis,  pada  persa- maan  3,  menunjukkan  nilai p-value BD sebesar  0,0228,  dan  nilai p-value ROA sebesar 0,0000 baik nilai BD maupun ROA < α  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  ROA  signifikan  mempengaruhi teknologi big  data terhadap  nilai  perusa- haan,  apabila  menggunakan  pengukuran TOBINSQ.
Market  Value  Equity  Ratio (MVER): Berdasarkan  perhitungan  uji  model  mau- pun  uji  hipotesis,  pada  persamaan  3,  me- nunjukkan  nilai p-value BD  sebesar  0,02746, dan  nilai p-value ROA  sebesar  0,0000,  baik nilai  BD  maupun  ROA  <  α  0,05  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  ROA signifikan mempengaruhi teknologi big data terhadap  nilai  perusahaan,  apabila  meng- gunakan pengukuran MVER.
Market  to  Book  Value Ratio (MBVR): Ber- dasarkan perhitungan uji model maupun uji hipotesis,  pada  persamaan  3,  menunjukkan nilai p-value BD  sebesar  0,433321,  dimana nilai  ini  >  α  0,05  dan  nilai p-value ROA sebesar  0,0000,  dimana  nilai  ini  <  α  0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel ROA tidak signifikan mempengaruhi teknologi big  data terhadap  nilai  perusa- haan,  apabila  menggunakan  pengukuran MBVR.
Menurut  teori Resources  Based  View (RBV), sumber  daya  internal  perusahaan  yang dapat  dikategorikan  sebagai  sumber  daya yang  memiliki  keunggulan  kompetitf  ada- lah  sumber  daya  yang  memiliki  kriteria Value,  Rare,  Immitable dan Non-substitutable (VRIN)  (Barney,  1991).  Teknologi big  data adalah  salah  satu  sumber  daya  yang  me- miliki  kriteria  tersebut,  dikarenakan  setiap perusahaan memiliki karakteristik dari data yang berbeda terutama data sales , distribusi, dan  produksi  yang  melekat  pada  proses bisnis  sehingga  sangat  sulit  untuk  didupli- kasi.  Dengan  kemampuan  dalam  meng- ekstrak  data  baik  data  terstruktur  maupun tidak  terstruktur,  akan  meningkatkan  ke- mampuan analisis perusahaan dalam peng- ambilan  keputusan  yang  tepat.  Peng- ambilan keputusan yang tepat dan cepat ini, akan secara langsung meningkatkan kinerja keuangan,  dan  selanjutnya  meningkatnya kinerja  keuangan  akan  secara  langsung meningkatkan  nilai  perusahaan  di  mata investor.
Pengaruh Teknologi Big Data Terhadap Nilai Perusahaan ...– Muchlis, Agustia, Narsa 155
Pengaruh  Teknologi Big  data terhadap Nilai Perusahaan TOBINSQ: Berdasarkan  perhitungan  uji hipotesis  1,  menunjukkan  nilai p-value BD sebesar  0,0651,  nilai  ini  >  α  0,05  sehingga dapat disimpulkan bahwa teknologi big data tidak signifikan mempengaruhi nilai perusahaan, apabila digunakan pengukuran dengan menggunakan TOBINSQ.
Market  Value  Equity  Ratio (MVER): Ber- dasarkan perhitungan uji hipotesis menunjukkan  bahwa  nilai p-value BD sebesar  0,0000,  nilai  ini  <  α  0,05  sehingga dapat disimpulkan bahwa teknologi big data signifikan berpengaruh terhadap nilai peru- sahaan,  apabila  menggunakan  pengukuran Market Value Equiety Ratio (MVER).
Market  to  Book  Value Ratio (MBVR): Ber- dasarkan perhitungan uji hipotesis, menunjukkan  bahwa  nilai p-value BD  se- besar 0,18, nilai ini > α 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa teknologi big data tidak signifikan  berpengaruh  terhadap  nilai perusahaan,  apabila  menggunakan  peng- ukuran Market to Book Value Ratio (MBVR).
Teknologi big  data membantu  perusahaan dalam  melakukan  inovasi  dengan  meng- integrasikan  manusia  ( human ),  institusi, entitas,  dan  proses.  Integrasi  tersebut menciptakan  sebuah  cara  yanga  baru dengan  memanfaatkan  teknologi big  data . Perusahaan dapat menggunakan da- ta insight yang  dihasilkan  oleh  teknologi big  data dalam  menunjang  pengambilan keputusan terutama pada bidang keuangan ( financial )  dan  perencanaan  ( planning ). Dengan menggunakan teknologi big data ini pula,  perusahaan  dapat  aktif  mengikuti tren  dan  kebutuhan  para  pelanggan  terha- dap  produk  atau  layanan  baru.  Menurut Tambe  (2014),  investasi  pada  teknologi big data dapat  meningkatkan  pertumbuhan produktivitas  perusahaan  sebesar  3%, kenaikan  produktivitas  ini  ditunjang  oleh sumber  daya  manusia  yang  memiliki keahlian  dan  pengalaman  dalam  peng- uasaan  aplikasi hadoop untuk  pengem- bangan teknologi big data.

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Berdasarkan hasil analisis, kinerja keuangan (ROA  dan  ROE)  dapat  memediasi  secara parsial (partial  meiation) hubungan  antara teknologi big data terhadap nilai perusahaan dengan  menggunakan  pengukuran Market Value  Equity  Ratio (MVER),  baik  diukur dengan menggunakan rasio Return on Assets (ROA) maupun dengan menggunakan rasio Return  on  Equity (ROE).  Teknologi big  data menjadi  tidak  signifikan  apabila  nilai perusahaan  diukur  dengan  menggunakan pengukuran  TOBINSQ  dan Market  to  Book Value  Ratio (MBVR).  Dengan  hasil  yang diperoleh  dari  riset  ini,  menunjukkan  bah- wa  teknologi big  data sebagai  sumber  daya internal  yang  dimiliki  perusahaan  yang dapat  meningkatkan  kinerja  keuangan  per- usahaan.  (Collymore,  2017);  (Wamba et  al ., 2016).  Riset ini tetap memiliki keterbatasan diantaranya  adalah  data  yang  digunakan adalah  data  sekunder,  data  tersebut  belum mencerminkan  kondisi  sesungguhnya  dari implementasi  teknologi big  data yang  di- lakukan  oleh  perusahaan.  Keterbatasan lainnya adalah data yang digunakan belum mencakup  keseluruhan  bidang  usaha  yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI).

## Saran
Untuk  riset  berikutnya  dalam  menguji pengaruh  teknologi big  data dengan  nilai perusahaan (firm  value) dengan  dimediasi dengan  variabel  lain  selain  kinerja  keua- ngan,  disarankan  untuk  penelitian  men- datang  menggunakan mixed  method dengan data  sekunder  dan  data  primer  dengan menggunakan  pengukuran  yang  berbeda, agar  lebih  mencerminkan  kondisi  se- sungguhnya  dari  implementasi  dari  tek- nologi big  data dan  pengaruhnya  terhadap nilai  perusahaan  dengan  menggunakan data  pada  perusahaan  yang  terdapat  pada Bursa Efek Indonesia (BEI).

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmed,  E.,  I.  Yaqoob,    I.  A.  T.  Hashem,  I. Khan, A. M. I. A. Ahmed, M. Imran,
156 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021: 139 – 158
dan  A.  V.  Vasilakos.  2017.  The  Role of  Big  Data  Analytics  in  Internet  of Things. Computer Networks 129(2017):
459-471.  doi:10.1016/j.comnet.2017. 06.013.
Akter,  S.,  S.  F.  Wamba,  A.  Gunasekaran,  R. Dubey,  dan  S.  J.  Childe.  2016.  How to  Improve  Firm  Performance  using Big  Data  Analytics  Capability  and Business Strategy Alignment? International Journal Production Econo- mics 182:  113-131.  doi:https://doi. org/10.1016/j.ijpe.2016.08.018.
Alma,  Ö.  G.  2011.  Comparison  of  Robust Regression  Methods  in  Linear  Reg- ression. International Journal Contemp.
Math.  Sciences 6(9):  409-421.  doi: https://www.researchgate.net/publ ication/284946872.
Altman,  E.  I.  1968.  Financial  Ratios,  Discri- minant Analysis And The Prediction Of Corporate Bankruptcy. The
Journal  of  Finance 23(4):  589-609.  doi:
https://doi.org/10.1111/j.1540- 6261.1968.tb00843.x.
Bal,  H.  Ç.  dan  C.  Erkan.  2019.  Industry  4.0 and  Competitiveness. Elsevier  Pro- cedia Computer Science 158: 625-631.
Baron,  R.  M.  dan  D.  A.  Kenny.  1986.  The Moderator-Mediator  Variable  Disti- nction  in  Social  Psychological  Re- search:  Conceptual,  Strategic,  and Statistical  Considerations. Journal  of
Personality  and  Social  Psychology 51: 1173-1182. doi:10.1037//0022-
3514.51.6.1173.
Barney,  J.  1991.  Firm  Resources  and Sustained  Competitive  Advantage. Journal  of  Management 17(1):  99-120. doi:https://doi.org/10.1177%2F0149 20639101700108.
Brown, L. W., I. Goll, A. A. Rasheed, dan W. S.  Crawford.  2020.  Nonmarket  Res- ponses  to  Regulation:  A  Signaling Theory Approach. Group and Organi- zation  Management 45:  865-891. doi:10.1177/1059601120963693.
Charles,  V.  dan  T.  Gherman.    2013.  Achie- ving  Competitive  Advantage  Thro-
ugh Big Data. Strategic Implications. Middle-East  Journal  of  Scientific  Re- search 16:  1069-1074.  doi:10.5829/ idosi.mejsr.2013.16.08.11811.
Chen,  H.,  R.  H.  L.  Chiang,    dan    V.  C. Storey.  2012.  Business  Intelligence And  Analytics:  From  Big  Data  To Big  Impact. MIS  Quarterly 36:  1165- 1188.  doi:https://doi.org/10.2307/ 41703503.
Collymore,  M.  A.,  R.  Muñoz,  dan  A.  O. Castro.  2017.  Big  Data  Analyitics, Competitive  Advantage  And  Firm Performance. International  Journal  of Information  Research  and  Review (IJIRR) 04(02): 3599-3603.
Ferraris, A., A. Mazzoleni, A. Devalle, dan J.
Couturier.  2019.  Big  Data  Analytics Capabilities  and  Knowledge  Mana- gement:  Impact  on  Firm  Perfor- mance. Management  Decision 57(8):
1923-1936.  doi:DOI  10.1108/MD-07- 2018-0825.
Freeman,  R.  E.  dan  J.  M.  Vea.  2001.  A Stakeholder  Approach  to  Strategic Management. Working  Paper  No.  01- 02 University of Virginia . doi:https:// dx.doi.org/10.2139/ssrn.263511.
Friedman  A.  I.  dan  S.  Miles.  2002.  Deve- loping Stakeholder Theory. Journal of Management Studies 39: 1-21.
doi:https://doi.org/10.1111/1467- 6486.00280.
Ghasemaghaei, M. 2019. Understanding the Impact  of  Big  Data  on  Firm  Per- formance:  The  Necessity  of  Con- ceptually  Differentiating  among  Big Data  Characteristics. International Journal of Information Management 57: 102055.  doi:https://doi.org/10.1016 /j.ijinfomgt.2019.102055.
Habibie,  I.  A.  2018. Arah  Indonesia  4.0 . Wantiknas. Jakarta.
Jensen,  M.  C.  2001.  Value  Maximization,
Stakeholder  Theory,  and  the  Cor- porate  Objective  Function. Journal  of Applied  Corporate  Finance 14(3):  8-21. doi:https://dx.doi.org/10.2139/ssrn .220671.
Pengaruh Teknologi Big Data Terhadap Nilai Perusahaan ...– Muchlis, Agustia, Narsa 157
Kim,  G.,  B.  Shin,  dan  K.  K.  Kim.  2011.  IT Capabilities, Process-Oriented Dyna- mic  Capabilities,  and  Firm  Financial Performance. Journal  of  the  Asso- ciation  for  Information  Systems 12(7): 487-517. doi:10.17705/1jais.00270. Kim,  G.,  B.  Shin,  dan    O.  Kwon.  2012.
Investigating  the  Value  of  Socioma- terialism  in  Conceptualizing  IT Capability of a Firm. Journal of Mana- gement  Information  Systems 29:  327-
362. doi:http://dx.doi.org/10.2753 /MIS0742-1222290310.
Kitchin.  2015.  The  Opportunities,  Chal- lenges  and  Risks  of  Big  Data  for Official Statistics. Statistical Journal of the IAOS 31(3): 471-481. doi:10.3233/ SJI-150906.
Kubina,  M.,  M.  Varmusa,  dan  I.  Kubinova.
2015.  Use  of  Big  Data  for  Compe- titive  Advantage  of  Company. Procedia  Economics  and  Finance 26: 561-565.  doi:10.1016/S2212-5671(15) 00955-7.
Kurt,  R.  2019.  Industry  4.0  in  Terms  of Industrial  Relations  and  Its  Impacts on  Labour  Life. Elsevier  Procedia Computer  Science 158:  590-601.  doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.201 9.09.093.
Lukić,  J.  2017.  The  Impact  of  Big  Data Technologies  on  Competitive  Ad- vantage of Companies. Facta Univer- sitatis 14: 254-264.
Mata,  F.  J.,  W.  L.  Fuerst,  dan  J.  B.  Barney.
1995.  Information  Technology  and Sustained  Competitive  Advantage: A  Resource-Based  Analysis. MIS Quarterly 19(4): 487-505.
Mikalef, P., J. Krogstie, I. O. Pappas, dan P. Pavlau.  2019.  Exploring  the  Rela- tionship between Big Data Analytics Capability  and  Competitive  Perfor- mance:  The  Mediating  Roles  of Dynamic  and  Operational  Capa- bilities. Information  and  Management 57(2):  103169.  doi:https://doi.org/ 10.1016/j.im.2019.05.004.
Nagy,  J.,  J.  Olah,  E.  Erdei,  D.  Mate,  dan  J. Poppy. 2018. The Role and Impact of Industry  4.0  and  the  Internet  of Things  on  the  Business  Strategy  of the  Value  Chain—The  Case  of Hungary. Sustainability 10(10):  1-25. doi:10.3390/su10103491. Porter,  M.  E.  1985. Competitive  Advantage, Creating  and  Sustaining  Superior  Per- formance . The Free Press. New York.
Rahman,  N.  2017.  Big  Data  Analytics  for  a Sustained  Competitive  Advantage. Paper Presented at the Student Research Symposium .  Student  Research  Sym- posium  retrieved  from  http:// pdxscholar.library.pdx.edu/student symposium/2017/Presentations/1.
Santoro, G., D. Vrontis, A. Thrassou, dan L.
Dezi.  2017.  The  Internet  of  Things: Building  a  Knowledge  Management System  for  Open  Innovation  and Knowledge  Management  Capacity. Technological  Forecasting  &  Social Change 136:  347-354.  doi:http:// dx.doi.org/10.1016/j.techfore.2017.0
2.034.
Sar, A. K. 2017. Competitive Advantage and Performance:  an  Analysis  of  Indian Downstream  Oil  and  Gas  Industry Academy  of  Accounting  and  Financial Studies Journal 21: 1-7.
Schoenherr.,  T.  dan  C.  S.  Pero.  2015.  Data Science,  Predictive  Analytics,  and Big  Data  in  Supply  Chain  Mana- gement:  Current  State  and  Future Potential. Journal of Business Logistics 36(1):  120-132.  doi:https://doi.org
/10.1111/jbl.12082.
Ślusarczyk,  B.  2018.  Industry  4.0  –  Are  We Ready? Polish  Journal  of  Management Studies 171: 232-248.
Suoniemi,  S.,  L.  M.  Waarden,  A.  Munzel, dan A. R. Zablah. 2020. Big Data and Firm  Performance:  The  Roles  of Market-Directed  Capabilities  and Business  Strategy. Information  and Management 57(7):  103365.  doi: https://doi.org/10.1016/j.im.2020.1
03365.
158 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 5, Nomor 2, Juni 2021: 139 – 158
Tambe, P. 2014. Big Data Investment, Skills, and  Firm  Value. Forthcoming,  Mana- gement  Science 60(6):  1452-1469.  doi: https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.229 4077.
Vuksanović,  D.,  J.  Ugarak,  dan  D.  Korčok. 2016.  Industry  4.0:  the  Future Concepts  and  New  Visions  of  Fac- tory  of  the  Future  Development. Paper  presented  at  the  International Scientific  Conference    on  Information Technology  and  Data  Related  Research, Singidunum  University  in  Belgrade : 293-298.
Wamba,  S.,  A.  Gunasekaran,  S.  Akter,  S.  J.
Ren,    R.  Dubey,  dan  S.  J.  Childe. 2016.  Big  Data  Analytics  and  Firm Performance:  Effects  of  Dynamic Capabilities. Journal  of  Business  Re- search 70: 356-365. doi:http://dx.doi. org/10.1016/j.jbusres.2016.08.009.
Wamba,  S.,  S.  Akter,  A.  Edwards,  dan  G. Chopin.  2015.  How  ‘Big  Data’  can Make  Big  Impact:  Findings  from  a Systematic  Review  and  Along- itudinal  Case  Study. International Journal Production Economics 165: 234- 246.  doi:http://dx.doi.org/10.1016/ j.ijpe.2014.12.031.
Warren,  J.  D.,  K.  C.  Moffitt,  dan  P.  Byrnes.
2015.  How  Big  Data  Will  Change Accounting. Accounting  Horizons 29: 397-407. doi:10.2308/acch-51069.
Wijayanto,  A.  2019.  The  Effect  Of  Compe- titive Advantage on Financial Perfor- mance  and  Firm  Value:  Evidence From  Indonesian  Manufacturing Companies. Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences 85(1).  doi:10.18551/rjoas. 2019-01.04.