## PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL TERHADAP PROFITABILITY DAN FIRMS VALUE
(Studi pada Perbankan Terdaftar di IDX 2016-2019)
Achmad Basith Ikhsandinoto, Nila Firdausi Nuzula
Fakultas Ilmu Administrasi, Universitas Brawijaya, Malang, Jawa Timur, Indonesia Email: Achmadbasithikhsan@gmail.com , nilafia@ub.ac.id

## ABSTRACT
It has been nearly three decades since civilization has entered a new economic era; this era is known as  the  Knowledge-Based  Economy  (KBE).  In this  era,  the  source  of  productivity  and  business  value creation  has  shifted  to  intangible  assets,  also  known  as  Knowledge-Based  Capital  (KBC).  This,  of course,  is  closely  related  to  Intellectual  Capital,  which  has  been  the  topic  of  research  for  scholars around the world. However, there are still no clear provisions for measuring Intellectual Capital in a company as well as measuring tangible assets. Various results have also been obtained, as findings from numerous studies vary due to location, research object, and method differences. The purpose of this study was to determine the effect of Intellectual Capital (EVAIC+) on the Firms Value (Market to Book value & Price to Earnings Ratio) with the company's Profitability (Return on Assets & Return on Equity) as an intervening variable. Intellectual capital was measured using Ulum's and Pulic’s Models. The research samples are 80 from 20 banking sector companies listed in Indonesia Stock Exchange (IDX) during  the  period  2016-2019.  Partial  least  squares  analysis  has  been  employed  to  identify  the Intellectual  Capital,  which  predicts  Profitability,  the  Firms  Value,  and  the  moderating  effect  of Profitability on Intellectual and Firms Value relationship. The results showed that: (1) the Intellectual Capital has a negative effect and not significant on Firms Value; (2) Intellectual Capital has a positive and significant impact on Profitability; (3) Profitability has a positive and significant impact to escalate Firms Value; Finally, (4) this study has shown that Profitability serves as an intervening variable in a complete relationship between Intellectual Capital and Firms Value.
Keywords: IC, EVAIC+, VA Pulic’s, Banking Sector.

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menjelaskan pengaruh kinerja Intellectual Capital yang diukur menggunakan model Extended VAIC Plus (EVAIC+) milik Ulum (2017) terhadap Firms Value (Market  to  Book  value  &  Price  to  Earnings  Ratio)  dan  Profitability  (Return  on  Assets  &  Return  on Equity)  yang  sekaligus  menjadi  variabel  mediasi.  Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  eksplanatori (explanatory research) dengan pendekatan kuantitatif menggunakan paradigma positivisme. Penelitian ini  dilakukan  di  Bursa  Efek  Indonesia  (IDX)  dengan  populasi  seluruh  perusahaan  pada  sub  sektor perbankan  yang  terdaftar  dalam  periode  tahun  2016-2019  (44  perusahaan).  Pengambilan  sampel menggunakan nonprobability sampling (purposive sampling) dan didapatkan sampel sebanyak 80 (20 perusahaan). Analisis statistik deskriptif dan analisis Partial Least Squares (PLS) digunakan dengan data sekunder  menggunakan  teknik  dokumentasi.  Intellectual  Capital  berpengaruh  langsung  positif signifikan  terhadap  Profitability.  Intellectual  Capital  tidak  berpengaruh  (langsung)  secara  signifikan terhadap  Firms  Value,  namun  Intellectual  Capital  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  dan  positif secara tidak langsung terhadap Firms Value apabila dimediasi oleh variabel Profitability.
Kata kunci: Intellectual Capital, Profitability, Firms Value, Perbankan.

## PENDAHULUAN
Awalnya  strategi-stategi  yang  dibuat berdasarkan  pada  tenaga  kerja (Labour-Based Business) ,  namun  sekarang  telah  berubah menjadi berdasarkan pengetahuan (Knowledge- Based  Business) (Ousama et  al .,  2019). Perubаhаn  tersebut  menyebаbkаn  perusаhааn hаrus dаpаt meningkаtkаn sumber dаyа merekа dengаn  menggаndаlkаn  ilmu  pengetаhuаn untuk  mencаpаi  keunggulаn  kompetitif  dаlаm persаingаn bisnis merekа. Hal ini sesuai dengan apa  yang  dinyatakan  oleh  peneliti-peneliti sebelumnya terkait Knowledge-Based Economy (Buallay et  al .,  2019;  Nimtrakoon,  2015; Ousama et  al .,  2019;  Soetanto  &  Liem,  2019; Ulum, 2017).
Berbicara mengenai pengetahuan sebagai sumber daya ekonomi yang penting dalam suatu organisasi  (KBE),  maka  tidak  akan  jauh  dari Intellectual  Capital.  Intellectual  Capital  telah dipercaya  memiliki  peran  penting  dalam kemajuan bisnis berbasis pengetahuan oleh para akademisi maupun praktisi. Intellectual Capital sendiri berkaitan dengan keunggulan kompetitif yang  mana  keunggulan  kompetitif  ini  dapat memberikan  nilai  tambah  bagi  perusahaan seiring  dengan  meningkatnya  Intellectual Capital  Performance  (ICP)  yang  dimiliki  oleh perusahaan (Buallay et al ., 2019; Nimtrakoon, 2015;  Ousama et  al .,  2019;  Soetanto  &  Liem, 2019; Ulum, 2017).
Studi  literatur  mengenai  Intellectual Capital selama 2 dekade terakhir (e.g. Buallay et al ., 2019; Celenza & Rossi, 2014; Chen et al ., 2005;  Clarke et  al .,  2011;  Nimtrakoon,  2015; Nuryaman,  2015;  Ousama  et  al.,  2019;  Tan et al .,  2007;  Vishnu  &  Gupta,  2014;  Zéghal  & Maaloul,  2010)  telah  mengungkapkan  adanya hubungan signifikan antara Intellectual Capital dengan  kinerja  keuangan  dan  kinerja  pasar perusahaan. Hal itu menunjukan telah meningkatnya perhatian dari akademisi maupun praktisi terhadap Intellectual Capital di seluruh dunia dan
popularitasnya
telah
mengukuhkannya sebagai suatu disiplin akademis yang patut untuk dipelajari.
Intellectual  Capital  (IC)  telah  dilihat sebagai pendorong nilai utama perusahaan yang beroperasi dalam ekonomi baru (New Economy Era)  atau  biasa  disebut  oleh  beberapa  peneliti dengan  istilah  Knowledge-Based  Economy (KBE). Hal ini telah menjadi faktor paling kuat bagi  perusahaan-perusahaan  tersebut  dalam meningkatkan  kompetensi  kompetitif  mereka untuk mencapai kesuksesan perusahaan (Wang
et  al .,  2019).  Kebutuhan  akan  IC  dan keuntungannya terhadap perusahaan- perusahaan  yang  termasuk  dalam  kategori Knowledge-Intensive  Sector (KIS)  atau  sektor yang menggunakan pengetahuan secara intensif,  termasuk  sektor  yang  menggunaan teknologi  tinggi (High-Tech) .  Perusahaan- perusahaan  dalam  sektor  tersebut  cenderung berinvestasi  dalam  IC  secara  substansial (Nimtrakoon, 2015; Soetanto & Liem, 2019).
Terlepas  dari  pentingnya  IC,  terdapat suatu masalah dalam mengidentifikasi, melihat, serta  melaporkan  IC  dalam  suatu  laporan keuangan  (Ulum,  2017).  Hal  itu  mungkin sebagian  disebabkan  karena  pengaruh  standar akuntansi  yang  dikeluarkan  oleh  International Accounting  Standards  Committee  (IASC), termuat dalam International Accounting Standard (IAS) 38 yang berisikan tentang aset tidak  berwujud,  pengakuan  merek,  judul penerbitan, dan daftar pelanggan yang dihasilkan  secara  internal  tidak  diharuskan untuk  dimasukan  dalam  laporan  keuangan (IASB, 2015).
Untuk  di  Indonesia  sendiri  memiliki Pernyataan Standar Akuntansi keuangan (PSAK)  19  yang  dikeluarkan  oleh  Dewan Standar Ikatan Akuntan Indonesia (DSAK IAI). Efektif  sejak  1  Januari  2015  hingga  saat  ini, standar-standar  yang  berlaku  di  Indonesia secara  garis  besar  telah  konvergen  dengan International  Financial  Reporting  Standards (IFRS) (IAI, 2020). Oleh karena itu seperti yang dinyatakan oleh Ulum (2017), dapat dikatakan bahwa  di  Indonesia maupun  di  negara  lainnya yang  mengacu  kepada  IAS  (sebelum  2001) maupun IFRS (setelah 2001) memiliki standar yang  sama-sama  belum  bisa  mengidentifikasi, melihat, serta melaporkan IC secara keseluruhan  dalam  laporan  keuangan  mereka. Hal  tersebut saat  ini  seharusnya tidak menjadi masalah  lagi  dan  sudah  dapat  dilakukan, mengingat  kebutuhan  investasi  dalam  KBC yang terus meningkat pada era KBE ini.
Penelitian  empiris  yang  dilakukan  oleh
Rahman  (2012)  pada  100  perusahaan  yang terdaftar  di  London  Stock  Exchange  (LSE) memperlihatkan hasil kesenjangan yang semakin besar antara nilai keuangan perusahaan seperti  yang  terdapat  di  laporan  tahunan perusahaan  terhadap  nilai  pasar  perusahaan akibat  dari  praktik  akuntansi  tradisional  yang tidak mudah mengakomodasi IC. Ousama et al. (2019)  juga  menyatakan  bahwa  laporan keuangan  sering  gagal  dalam  melaporkan
proporsi  nilai  perusahaan  ( firm’s  value )  yang sebenarnya jika ditambahkan dengan aset tidak berwujud (IC) milik perusahaan.
Hasil  penelitian  Rahman  (2012)  dan Ousama  et  al.  (2019)  tersebut  menunjukan bahwa  tidak  diwajibkannya  perusahaan  dan sulitnya  menemukan  laporan  terkait  IC  pada laporan  tahunan  perusahaan  menyiratkan bahwa identifikasi dan pengukuran IC di dalam perusahaan  tidak  mudah  diakomodasi  oleh praktik  akuntansi  tradisional  (Ulum,  2017). Sehingga,  pengungkapan  akan  Intellectual Capital  atau  Intellectual  Capital  Disclosure (ICD)  sulit  untuk  dilakukan  oleh  perusahaan. Walaupun  mereka  secara  sukarela  ingin mengungkapkannya (voluntary disclosure) dalam  laporan  tahunan  perusahaan  atau  pada prospektus  perusahaan  saat  ingin  melakukan Initial  Public  Offering  (IPO)  dengan  alasan untuk  memberikan  sinyal  positif  tentang keunggulan  penciptaan  nilai  dari  aset  tidak berwujud perusahaan (An et al., 2011; García- meca  et  al.,  2005;  Xiao  et  al.,  2004).  Hal  itu menyebabkan  para  akademisi  dan  praktisi  di berbagai  penjuru  dunia  mulai  menyadari masalah-masalah tersebut dan merespon kebutuhan  untuk  mengungkapkan  IC  (ICD) yang  diikuti  oleh  pengukuran  kinerja  ICP (Intellectual Capital Performance) sejak dekade terakhir abad ke 20.

## Tabel  1.  Klasifikasi  Sektor  Berdasarkan Technology dan Knowledge
High-Tech Manufacturing Knowledge-Intensive Sectors Manufacture of Basic Pharmaceutical Products and Pharmaceutical Preparations Water Transport, Air Transport Manufacture of Computer, Electronic and Optical Products Publishing Activities Manufacture of Air and Spacecraft & Related Machinery Motion Picture, Video and Television Program Production, Sound Recording and Music Publishing Activities Medium-Tech Manufacturing Programming and Broadcasting Activities Wholesale and Retail Trade & Repair Financial and Insurance Activities Manufacture of Chemicals and Chemical Products Telecommunications Manufacture of Weapons and Ammunition Computer Programming, Consultancy and Related Activities Manufacture of Electrical Equipment Arts, Entertainment and Recreation Manufacture of Motor Vehicles, Trailers and Semi-Trailers Legal and Accounting Activities Manufacture of Medical and Dental Instruments and Supplies Scientific and Other Professional Management Consultancy Activities
Architectural, Engineering Activities, Technical Testing and Analysis
Education
Sumber :  OECD  (2018)  dalam  Calvino et  al.
(2018)
Dari klasifikasi sektor dengan penggunaan high, medium tech dan knowledge intensive  sector  oleh  OECD  (2018)  dalam publikasi  Calvino  et  al.  (2018)  pada  Tabel  I, dapat dilihat bahwa hanya sektor jasa keuangan dan  asuransi  yang  masuk  dalam  klasifikasi Knowledge  Intensive  Sector  (KIS).  Untuk sektor jasa keuangan dan asuransi di Indonesia, kontribusinya di dominasi oleh sub sektor jasa perantara  keuangan  (financial  intermediary services)  dengan  kontribusi  atas  dasar  harga berlaku  sebesar  60%  hingga  61%  pada  tahun 2018 dan 2019. Fakta ini membuat perusahaan- perusahaan  yang  berada  di  dalam  klasifikasi sektor  tersebut  layak  dan  menarik  untuk dilakukan penelitian terkait IC karena merupakan  perusahaan  yang  diyakini  intensif dalam  menggunakan  pengetahuan  (Bontis, 2001; Hermans & Kauranen, 2005).
Bank sebagai bagian dari sub sektor jasa perantara keuangan telah memberikan kontribusi  paling  besar  pada  sub  sektor  ini. Pertumbuhan  perbankan  dilihat  dari  fungsi utama  bank  di  Indonesia  yang  pada  dasarnya sebagai  perantara  keuangan  yaitu  mengambil simpanan  dari  unit  surplus  dan  menyalurkan pembiayaan ke unit defisit (Ulum et al., 2014a), jumlah  kontribusinya  dari  tahun  ke  tahun mengalami peningkatan yang signifikan.
Gambar  1.  Pertumbuhan  Bank  Umum  di Indonesia 2015-2019
Sumber: Otoritas Jasa Keuangan (2020a)
Data  pada  Gambar  I  di  atas  memperlihatkan angka pertumbuhan dari penyaluran dana bank dan  total  aset  bank  tahun  2015-2019  dimana terlihat bahwa dalam setiap tahun menunjukkan peningkatan  yang  cukup  signifikan  pada  unit usaha bank umum di Indonesia baik dalam hal menyalurkan  dana  maupun  total  kepemilikan asetnya.
Selain  itu  jika  dilihat  dari  kinerja keuangan yang merupakan salah satu penilaian penting  atas  prestasi  suatu  entitas  bisnis,  bank umum di Indonesia juga mencatatkan pertumbuhannya  yang  terus  meningkat  dari tahun  ke  tahun.  Indikator  kinerja  keuangan suatu  entitas  bisnis  yang  utama  dan  menjadi tolak ukur entitas itu sendiri adalah laba, karena dapat digunakan menjadi elemen penting dalam mengukur  setiap  ukuran  dari  rasio  kinerja keuangan  perusahaan  seperti  dalam  mengukur Return  On  Assets (ROA), Return  On  Equity (ROE),  serta rasio  profitabilitas lainnya dalam banyak  aspek  yang  digunakan  baik  untuk kepentingan internal maupun eksternal (Alhadab & Own, 2017).
Laba bank juga menunjukkan kemampuan bank dalam mendapatkan keuntungan  dan  menjadi  salah  satu  indikator bank  dalam  memenuhi  kewajiban  dalam menjalankan fungsinya. Laba bank merupakan salah  satu  indikator  kinerja  keuangan  yang menggambarkan  keadaan  yang  terjadi  dilihat dari segi ekonomi, dimana semakin baik kinerja keuangan  suatu  bank maka  dapat  diasumsikan bahwa  bank  tersebut  dapat  mengelola  dan memanfaatkan  segala  sumber  daya  yang dimilikinya secara efektif dan efisien (Subramanyam, 2018).
Gambar 2. Pertumbuhan Laba Bank Umum di Indonesia 2015-2019
Sumber: Otoritas Jasa Keuangan (2020a)
Gambar II menunjukan peningkatan laba bank umum  di  Indonesia  tahun  2015  sebesar  105 triliun  rupiah  menjadi  157  triliun  rupiah  pada tahun  2019.  Peningkatan  laba  setiap  tahunnya menunjukan  bahwa  bank  umum  di  Indonesia memiliki  kecenderungan  pertumbuhan  yang positif  dan  mengindikasikan  kinerja  keuangan yang juga positif.
Bank  menonjolkan  gabungan  interaksi langsung  dengan  pelanggan,  pengembangan bakat  melalui  manajemen  sumber  daya manusia, pengembangan merek, menggabungkan  sistem  dan  proses  dalam bentuk  kolektif  yang  mana  semua  ini merupakan  aktivitas  yang  mencerminkan  IC (Buallay et al ., 2019; Mention & Bontis, 2013). Tanpa  mengingkari  keberadaan  faktor  penting lainnya  yang  berkontribusi  pada  kinerja  bank, banyak  peneliti  yang  telah  sepakat  bahwa  IC yang menonjol pada bank merupakan pendorong utama keberhasilan dalam menciptakan  nilai  baik  untuk  profitabilitas maupun  nilai  perusahaan  ( e.g. Buallay et  al .,
2019;  Celenza  &  Rossi,  2014;  Nimtrakoon, 2015; Sarea & Alansari, 2016).
Selain  untuk  menciptakan  nilai,  dengan semakin  masifnya  fintech  di  dunia  keuangan membuat manajemen IC di perbankan sangatlah  dibutuhkan  sebagai  aset  strategis untuk  meruntuhkan  tembok  antara  perusahaan perangkat  lunak  dengan  bank  sehingga mengarah ke paradigma baru dan memperkuat posisi bank sebagai entitas bisnis yang intensif pengetahuan (knowledge  intensive  firms) . Pemanfaatan  IC  yang  efisien  lebih  penting untuk mencapai keberhasilan perbankan daripada sektor lain karena pemberian layanan berkualitas  tinggi  oleh  bank  tergantung  pada investasi  yang  dilakukan  pada  KBC  seperti sumber  daya  manusia,  pengembangan  merek, teknologi, sistem dan proses.
2015 2016 2017 2018 2019
Penyaluran Dana 5,953 6,571 7,178 7,668 8,281
Total Aset 6,096 6,731 7,388 7,914 8,563 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Triliu n R p 105 107 132 150 157 0 50 100 150 200 2015 2016 2017 2018 2019 Tril iun Rp
Berdasarkan uraian sebelumnya, penelitian  ini  membahas  mengenai  peran  IC dalam  mempengaruhi  profitability  dan  firms value.  Perlu  diingat  bahwasannya  model  atau metode pengukuran kinerja IC sendiri bermacam-macam  dan  terus  berkembang. Peneliti  telah  berusaha  untuk  menggunakan model  serta  metode  yang  terbaru  guna membuktikan peranan IC dalam mempengaruhi profitability  dan  firms  value.  Terlebih  dalam sektor yang termasuk dalam klasifikasi KIS dan kontribusinya  di  Indonesia,  yaitu  perbankan. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  berusaha  untuk menganalisis,  menjawab  dan  menjelaskan pengaruh Intellectual Capital terhadap Profitability dan Firms Value pada bank umum yang ada di Indonesia.

## KAJIAN PUSTAKA Intellectual Capital
Kaufmann  &  Schneider  (2004)  dan Choong  (2008)  merangkum  beberapa  definisi utama  IC  dan  intangible  assets  secara  garis besar  (Ulum,  2017),  serta  menunjukan perbedaan  istilah  yang  digunakan  di  beberapa negara  dan  atau  istilah  yang  digunakan  oleh para  ahli  dari  bidang  disiplin  ilmu  yang berbeda. Istilah-istilah yang berbeda digunakan untuk merujuk pada suatu maksud yang sama, yaitu  aset  yang  tidak  berwujud  (intangible assets).  Beberapa  peneliti  memberikan  istilah definisi  dan  pengertian  yang  beragam  tentang IC (e.g. Al-Htaybat et al., 2019; Bontis, 1999; Brennan  &  Connell,  2000;  Brooking,  1997; Choong,  2008;  Edvinsson  &  Malone,  1997; FASB NN, 2001; Granstrand, 1999; Gu & Lev, 2001;  Hall,  1992;  Harrison  &  Sullivan,  2000; Heisig  et  al.,  2001;  IAI,  2015;  IASB,  2004; Itami, 1991; Lev, 2001; Mouritsen et al., 2004; Nahapiet  &  Ghoshal,  1998;  Nazari  & Herremans, 2007; OECD, 1999; Pablos, 2003; Petty  &  Guthrie,  2000;  Roos  &  Roos,  1997; Smith,  1994;  Stewart,  1998;  Sullivan,  2000; Sveiby, 1997; Ujwary-Gil, 2017; Ulum, 2017).
IC  didefinisikan  sebagai  peningkatan nilai  perusahaan  yang  umumnya  dikaitkan dengan aset tidak berwujud yang dihasilkan dari fungsi  organisasi  perusahaan,  proses  dan jaringan  teknologi  informasi,  kompetensi  dan efisiensi  karyawan  serta  hubungan  dengan pelanggan. IC mencakup semua proses dan aset yang  biasanya  tidak  ditampilkan  pada  neraca dan  semua  aset  tidak  berwujud  (e.g.  merek dagang,  paten  dan  suatu  penemuan  baru).  IC secara  umum  hadir  dalam  tiga  dimensi
(komponen),  yaitu human  capital (HC); structural  capital (SC);  dan relational  capital (RC).
Secara  sederhana,  IC  dapat  diartikan sebagai  keseluruhan  dimensi  dari  perusahaan, yaitu  relasi  dengan  pelanggan,  tenaga  kerja perusahaan  dan  prosedur  pendukung  yang diciptakan dengan adanya inovasi, meningkatkan  serta  melakukan  transfer  ilmu pengetahuan  saat  ini  dan  pembelajaran  yang berkelanjutan  agar  dapat  meningkatkan  nilai perusahaan melalui pengelolaan aset. Perlakuan akan IC selayaknya diperlakukan sama dengan physical  capital dan financial  capital agar semua  sumber  daya  yang  dimiliki  oleh perusahaan  dapat  digunakan  sebagaimana mestinya.  Dengan  demikian,  IC  memiliki peranan  penting  bagi  perusahaan,  utamanya bagi perusahaan yang masuk dalam klasifikasi KIS (Knowledge-Intensive Sector) . Pengukuran kinerja IC atau biasa disebut dengan ICP (Intellectual Capital Performance) memiliki beragam macam model, karena tidak terdapat  ketentuan  khusus  dalam  standar akuntansi  terkait  pengukuran  kinerja  IC. Diantara seluruh model pengukuran yang telah dikembangkan, model yang dikembangkan oleh Ante  Pulic  (1998)  dengan  sebutan  VAIC original (Value Added Intellectual Coefficient) adalah  salah  satu  model  yang  paling  populer digunakan  oleh  para  peneliti  di  seluruh  dunia untuk  mengukur  kinerja  IC.  Model  VAIC original Pulic  (1998)  tersebut  populer  karena dikontruksi  dari  akun-akun  dalam  laporan keuangan  perusahaan  (neraca,  laba  rugi) sehingga menjadi instrumen yang relatif mudah digunakan untuk mengukur kinerja IC (Celenza & Rossi, 2014; Chen et al., 2005; Clarke et al., 2011; Laing et al., 2010; Tan et al., 2007; Ulum, 2013).  Model  VAIC original Pulic  (1998)  ini juga  dianggap  cukup  komprehensif  dalam menggambarkan  IC  karena  didesain  untuk menyajikan  informasi  tentang value  creation efficiency dari  aset  berwujud  maupun  aset takberwujud  yang  dimiliki  oleh  perusahaan (Ousama et al ., 2019; Rahman, 2012).
Seiring  dengan  perkembangan  zaman, banyak  peneliti  yang  telah  mengkritisi  dan mengembangkan  model  VAIC original Pulic (1998), demi memenuhi kekurangan- kekurangan atau ketidaksesuaian yang dianggap  masih  banyak  terdapat  dalam  model VAIC original Pulic (1998). Salah satu model terbaru  yang  telah  dikembangkan  adalah EVAIC+ (Extended  VAIC  Plus) oleh  Ihyaul
Ulum tahun 2014 dan mulai dikenal secara luas pada  tahun  2017  (Ulum,  2017).  EVAIC+ merupakan  kombinasi  dari  hasil  penelitian Pulic  (1998),  Nazari &  Herremans (2007)  dan Ulum et  al. (2014a,  2014b).  Beberapa  peneliti telah menggunakan model EVAIC+ ini sebagai instrumen dalam mengukur ICP suatu perusahaan,  salah  satu  peneliti  tersebut  adalah Rochmadhona et al. (2018).
Gambar 3. Formulasi EVAIC+ Ulum (2017) Sumber: Ulum (2017)
Model EVAIC+ diawali dengan
menempatkan  perhitungan value  added (VA) sebagai titik awal. Selanjutnya adalah menghitung  efisiensi  dari  IC  menggunakan model  VAIC original Pulic  (1998)  yang dimodifikasi.  VAIC original Pulic  merupakan hasil  penjumlahan  dari intellectual  capital efficiency (ICE) dan capital employed efficiency (CEE),  sementara  ICE  adalah  jumlah  dari human  capital  efficiency (HCE)  ditambah structural  capital  efficiency (SCE).  SC  yang mengadaptasi  hasil  studi  dari  Nazari  & Herremans  (2007),  terdiri  dari organizational capital (OC)  dan customer  capital (CC), sementara  OC  merupakan  konstruksi  dari process  capital (PC)  dan innovation  capital (InC). Namun Ulum (2017) berpendapat bahwa CC merupakan salah satu komponen pembentuk  IC  yang  disebut  sebagai relational capital (RC).  Maka  dalam  perhitungan EVAIC+  Ulum  (2017),  CC  dikeluarkan  dari komponen pembentuk SC. Sehingga komponen pembentuk ICE ditambahkan dengan relational capital  efficiency (RCE)  seperti  pada  Gambar III  diatas.  Dengan  demikian,  formulasi EVAIC+ secara utuh adalah  sebagai berikut:
Sumber: Ulum (2017)

## Profitability
Profitability (profitabilitas)  merupakan kemampuan  perusahaan  dalam  memperoleh laba,  yang berkaitan  dengan kebijakan perusahaan  dalam  periode  tertentu  (Fahmi, 2017). Beberapa peneliti ( e.g. Al-Harbi, 2019; Bayraktaroglu et  al., 2019;  Morariu,  2014; Nimtrakoon, 2015; Nuryaman, 2015; Penela et al., 2019;  Rochmadhona et  al., 2018;  Singla, 2020)    juga  telah  menyatakan  bahwa profitabilitas  dapat  menggambarkan  kinerja keuangan  perusahaan  melalui  perhitungan rasio-rasio profitabilitas. Subramanyam (2018) dalam  bukunya  juga  berpendapat  bahwa profitabilitas  merupakan  satu  dari  tiga  bidang utama  untuk  melakukan  analisis  kinerja keuangan,  karena  dalam  analisis  profitabilitas memfokuskan  pada  sumberdaya  perusahaan, tingkat  laba,  identifikasi  dan  dampak  dari berbagai  pemicu  profit  bagi  suatu  perusahaan. “Rasio  profitabilitas  ini  mengukur  efektivitas manajemen secara keseluruhan yang ditujukan
oleh  besar  kecilnya  tingkat  keuntungan  yang diperoleh dalam hubungannya dengan penjualan maupun investasi. Semakin baik rasio profitabilitas maka semakin baik menggambarkan kemampuan
tingginya perolehan  keuntungan  perusahaan.”  (Fahmi, 2017). Dapat disimpulkan bahwa profitabilitas dengan  rasionya  adalah  suatu  model  analisis yang  digunakan  perusahaan  untuk  menilai kemampuan perusahaan tersebut dalam menghasilkan  laba  dan  digunakan  baik  untuk keperluan internal maupun eksternal.
Seperti pada penelitian-penelitian terdahulu  ( e.g. Buallay,  2019;  Chowdhury et al., 2019; Nimtrakoon, 2015; Nuryaman, 2015; Ousama et al., 2019; Rositha et al., 2019; Sardo &  Serrasqueiro,  2017),  profitabilitas  dapat diukur  menggunakan  rasio-rasio  imbal  hasil atas investasi yaitu return on assets (ROA) dan return on equity (ROE) (Subramanyam, 2018). Karena  fungsi  kedua  rasio  tersebut  digunakan untuk mengukur  profitabilitas,  ROA  dan  ROE disebut  sebagai  rasio  profitabilitas  (Fahmi, 2017; Kasmir, 2017).
ROA  digambarkan  dengan  hasil  yang berupa persentase (%), yang mana hasil tersebut menggambarkan  imbal  hasil  atas  investasi perusahaan terhadap aset utama dan penunjang operasional perusahaan. Dengan kata lain, ROA adalah  rasio  yang  mengukur  seberapa  efisien suatu  perusahaan  dalam  mengelola  aset-nya untuk  menghasilkan  laba  selama  periode tertentu.  Berikut  ini  adalah  formulasi  ROA yang digunakan:

## 𝑅𝑂𝐴 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑆𝑒𝑏𝑒𝑙𝑢𝑚 𝑃𝑎𝑗𝑎𝑘 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡
Sumber: DPNP (2011); Siegel (1998)
Karena  pemilik  modal  perusahaan
(shareholders) tertarik dengan kinerja manajemen  dalam  mengembalikan  investasi para  pemilik  modal,  perlu  dilihat  imbal  hasil atas modal tersebut dengan menggunakan ROE, karena  ROE  dianggap  menunjukan  kinerja keuangan bagi para pemilik modal (Subramanyam, 2018).
ROE merupakan rasio yang
menunjukkan  kemampuan  modal  (ekuitas) pemilik (shareholder) yang ditanamkan dalam perusahaan  untuk  menghasilkan  laba  bersih yang menjadi bagian dari pemilik. ROE hanya berfokus pada komponen ekuitas dari investasi, karena  terkait  dengan  pendapatan  yang  tersisa
untuk shareholder setelah dikurangi hutang dan pajak  (Damodaran,  2007).    Formula  untuk menghitung ROE adalah sebagai berikut:

## 𝑅𝑂𝐸 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑁𝑒𝑡𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑃𝑒𝑚𝑒𝑔𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚
Sumber: Subramanyam (2018)

## Firm’s Value
Firm’s  Value (FV)  atau  dalam  bahasa Indonesia  disebut  ‘nilai  perusahaan’  adalah nilai  dari  suatu  perusahaan  yang  merupakan nilai  wajar  perusahaan  yang  berasal  dari evaluasi investor terhadap perusahaan tersebut. Sehingga dapat dikatakan bahwa nilai perusahaan adalah persepsi investor yang selalu terkait  dengan  harga  saham  (Zuhroh,  2019). Zuhroh  (2019)  juga  mengatakan  bahwa  FV adalah  suatu  konsep  penting  yang  dijadikan indikator  evaluasi  pasar  perusahaan  secara keseluruhan  bagi  persepsi  investor.  FV didefinisikan  sebagai  harga  jual  perusahaan yang  dipertimbangkan  oleh  investor  serta investigasi prospektif likuidasi perusahaan.
Nilai  perusahaan  merupakan  refleksi pencapaian kinerja manajemen dalam mengoperasikan  perusahaan  mulai  fase  awal perusahaan dibentuk hingga fase-fase selanjutnya.  Nilai  perusahaan  juga  merupakan salah satu motivasi manajemen dalam mencetakan laba pada perusahaannya
(Subramanyam, 2018). Investor yang mengevaluasi bahwa suatu perusahaan memiliki  prospek  yang  baik  di  masa  depan cenderung  akan  membeli  saham  perusahaan tersebut  (AlNajjar  &  Riahi-Belkaoui,  1999; Chen et al., 2005; Nimtrakoon, 2015; Saidat et al., 2019; Sardo & Serrasqueiro, 2017; Zuhroh, 2019).  Akibatnya,  permintaan  yang  tinggi untuk saham perusahaan tersebut menyebabkan harga  sahamnya  menjadi  lebih  tinggi  dari sebelumnya,  karena  banyak  investor  telah memberikan  nilai  tinggi  kepada  perusahaan (Soetanto & Liem, 2019).
Nilai perusahaan dapat diukur menggunakan  rasio-rasio  ukuran  pasar  seperti market  to  book  value  ratio (MB)  yang terkadang  disebut  juga  sebagai price  to  book value ratio (PB) (Nuryaman, 2015; Subramanyam,  2018)  dan price  to  earnings ratio (PER) (Nuzula et al., 2019; Siegel, 1998). MB adalah rasio ekuitas, yang menggambarkan indeks  ekspektasi  pasar  terhadap  kinerja  masa depan  suatu  perusahaan  dibandingkan  dengan
nilai  bukunya  (Soetanto  &  Liem,  2019). Semakin tinggi kelipatan angka yang dihasilkan dalam  rasio  ini  artinya  semakin  besar  pasar menghargai per lembar sahamnya dibandingkan nilai  bukunya.  Dalam  kata  lain  perusahaan dianggap  mampu  menciptakan  nilai  lebih  dari nilai  yang  terlihat  pada  laporan  keuangannya (Nimtrakoon,  2015).  Sedangkan,  PER  adalah satu  dari  beberapa  rasio  yang  mengevaluasi hubungan perusahaan dengan pemegang sahamnya.  PER  yang  sering  dikutip  ini didapatkan  dari  harga  pasar  per  saham  (MV) dibagi dengan laba per saham (EPS). Semakin tinggi hasil kelipatan PER artinya semakin baik dan akan menunjukkan kepada investor bahwa perusahaan berada pada titik yang menguntungkan  (Siegel,  1998;  Subramanyam, 2018).  Berikut  ini  adalah  Formula  untuk menghitung MB dan PER:

## 𝑀𝐵 = 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑎𝑠𝑎𝑟 𝑝𝑒𝑟 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐵𝑢𝑘𝑢 𝑝𝑒𝑟 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚
Sumber: Subramanyam (2018)

## 𝑃𝐸𝑅 = 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑎𝑠𝑎𝑟 𝑝𝑒𝑟 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑝𝑒𝑟 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚
Sumber: Subramanyam (2018)
Hasil  dari  perhitungan  kedua  rasio tersebut akan menghasilkan banyak pandangan yang  bernilai  terhadap  perusahaan  tersebut (Subramanyam,  2018).  Rasio  nilai  pasar terhadap  nilai  buku  (MB)  dan  nilai  pasar terhadap laba (PER) digunakan sebagai proksi firm’s  value dalam  penelitian  ini,  sejalan dengan  beberapa  penelitian  sebelumnya  ( e.g . Chowdhury et  al., 2019;  Nimtrakoon,  2015; Nuryaman,  2015;  Nuzula et  al., 2019;  Singla, 2020; Utami, 2019).
Hipotesis H 1 : Intellectual  Capital berpengaruh  terhadap Firms Value . H 2 : Intellectual  Capital berpengaruh  terhadap Profitability . H 3 : Profitability berpengaruh  terhadap Firms Value.
H 4 : Intellectual  Capital berpengaruh  terhadap Firms Value dimediasi oleh Profitability.

## Gambar 4. Model Hipotesis
Sumber: Diolah Penulis (2020)

## METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian eksplanatori (explanatory  research) dengan pendekatan kuantitatif menggunakan paradigma positivisme. Penelitian ini dilakukan di Bursa Efek Indonesia (IDX) dengan populasi seluruh perusahaan pada sub sektor perbankan yang terdaftar dalam periode tahun 2016-2019, yaitu  sebanyak  44  perusahaan  ( update Mei 2020).  Pengambilan  sampel  menggunakan nonprobability  sampling (purposive  sampling) dan  didapatkan  sampel  sebanyak  80  dari  20 perusahaan  yang  memenuhi  kriteria.  Data sekunder  menggunakan  teknik  dokumentasi. Analisis statistik deskriptif dan analisis Partial Least  Squares (PLS)  diolah  menggunakan software SmartPLS 3.0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Tabel 2. Nilai Rata-Rata per Tahun
TAHUN Intellectual Capital HCE SCE RCE CEE 2016 1,034 0,036 0,027 0,189 2017 2,044 0,099 0,031 0,246 2018 2,123 0,074 0,030 0,226 2019 1,928 0,077 0,031 0,206 Sumber: Diolah Penulis (2020) Tabel 3. Statistik IC Sub Sektor Perbankan 2016-2019 HCE SCE RCE CEE Mean 1,782475 0,071763 0,02995 0,216575 Standard Deviation 2,06173 0,095543 0,029588 0,152624 Range 17,409 1,021 0,142 0,915 Minimum -13,537 -0,393 -0,019 -0,477 Maximum 3,872 0,628 0,123 0,438 Sumber: Diolah Penulis (2020)
Bank  yang  memiliki  nilai  HCE  paling rendah selama periode 2016-2019 adalah Bank of India Indonesia Tbk (BSWD) di tahun 2016, sedangkan  bank  yang  memiliki  nilai  HCE paling  tinggi  selama  empat  tahun  tersebut adalah  PT  Bank  Central  Asia  Tbk  (BBCA)  di tahun  2019.  Bank  yang  memiliki  nilai  SCE paling rendah selama periode 2016-2019 adalah PT Bank Artos Indonesia Tbk (ARTO) di tahun 2016, paling tinggi selama empat tahun tersebut adalah Bank of India Indonesia Tbk (BSWD) di tahun  2017.  Bank  yang  memiliki  nilai  RCE paling rendah selama periode 2016-2019 adalah Bank  Permata  Tbk  (BNLI)  di  tahun  2016, sedangkan  bank  yang  memiliki  nilai  RCE paling  tinggi  selama  empat  tahun  tersebut adalah  PT  Bank  Tabungan  Negara  (Persero) Tbk  (BBTN)  di  tahun  2019.  Bank  yang memiliki  nilai  CEE  paling  rendah  selama periode  2016-2019  adalah  Bank  of  India Indonesia  Tbk  (BSWD)    di  tahun  2016, sedangkan  bank  yang  memiliki  nilai  CEE paling  tinggi  selama  empat  tahun  tersebut adalah Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat dan  Banten  Tbk  (BJBR)  di  tahun  2017. Terdapat  54  sampel  yang  memiliki  nilai  HCE diatas nilai rata-rata, 31 sampel yang memiliki nilai SCE diatas nilai rata-rata, 24 sampel yang memiliki nilai RCE diatas nilai rata-rata dan 49 sampel  yang  memiliki  nilai  CEE  diatas  nilai rata-rata.

## Tabel 4. Nilai Rata-Rata per Tahun
TAHUN Profitability Firms Value ROA ROE MB PER 2016 0,534 8,093 1,500 12,891 2017 1,626 8,148 1,662 16,916 2018 1,424 6,115 1,541 25,587 2019 1,151 7,525 1,629 8,710 Sumber: Diolah Penulis (2020) Tabel 5. Statistik Profitability & Firms Value Sub Sektor Perbankan 2016-2019 ROA ROE MB PER Mean 1,183888 7,470363 1,583138 16,026 Standard Deviation 2,621309 13,28579 0,982495 34,78015 Range 17,295 75,158 5,048 359,787 Minimum -13,33 -45,72 0,386 -102,736 Maximum 3,965 29,438 5,434 257,051
Sumber: Diolah Penulis (2020)
Bank  yang  memiliki  nilai  ROA  paling rendah selama periode 2016-2019 adalah Bank of India Indonesia Tbk (BSWD) di tahun 2016, sedangkan  bank  yang  memiliki  nilai  ROA paling  tinggi  selama  empat  tahun  tersebut adalah PT Bank Central Asia (BBCA) di tahun 2018.  Bank  yang  memiliki  nilai  ROE  paling rendah selama periode 2016-2019 adalah Bank of India Indonesia Tbk (BSWD) di tahun 2016, sedangkan  bank  yang  memiliki  nilai  ROE paling  tinggi  selama  empat  tahun  tersebut adalah  PT  Bank  Tabungan  Negara  (Persero) Tbk (BBTN) di tahun 2016. Terdapat 55 sampel yang memiliki  nilai  ROA  diatas  nilai rata-rata dan 50 sampel yang memiliki nilai ROE diatas nilai rata-rata.
Bank  yang  memiliki  nilai  MB  paling rendah  selama  periode  2016-2019  adalah  PT Bank  Oke  Indonesia  Tbk  (DNAR)  di  tahun 2018, sedangkan bank yang memiliki nilai MB paling  tinggi  selama  empat  tahun  tersebut adalah PT Bank Artos Indonesia Tbk (ARTO) di  tahun  2019.  Bank  yang memiliki  nilai  PER paling rendah selama periode 2016-2019 adalah PT Bank Oke Indonesia Tbk (DNAR) di tahun 2019, sedangkan bank yang memiliki nilai PER paling  tinggi  selama  empat  tahun  tersebut adalah Bank of India Indonesia Tbk (BSWD) di tahun 2018. Terdapat 32 sampel yang memiliki nilai  MB  diatas  nilai  rata-rata  dan  26  sampel yang memiliki nilai PER diatas nilai rata-rata.
Reflective Outer Model (FV & Profitability)
MB  memiliki  nilai loading 0,209  yang kurang  dari  0,5  sehingga  tidak  layak  masuk model.  Sedangkan  PER  dengan  nilai loading 0,994  (  >  0,5)  berarti  memenuhi  validitas konvergensi sehingga layak masuk model. MB dipertimbangkan  untuk  dihapus  dan  tidak mengikuti  tahap  berikutnya.  ROA  dan  ROE memiliki nilai loadings masing- masing sebesar 0,975  dan  0,971  dimana  nilai  tersebut  >  0,5 yang  berarti  memenuhi  validitas  konvergensi sehingga layak masuk model.

## Tabel 6. Output Outer Loadings
FV IC Profitability CEE 0,961 HCE 0,926 MB 0,209 PER 0,994 RCE 0,406 ROA 0,975 ROE 0,971 SCE 0,115 Sumber: Diolah Penulis (2020)

## Tabel 7. Output Cross Loadings
FV IC Profitability CEE -0,004 0,961 0,919 HCE 0,123 0,926 0,879 MB 0,209 0,017 0,024 PER 0,994 0,048 0,118 RCE -0,004 0,406 0,389 ROA 0,138 0,955 0,975 ROE 0,091 0,899 0,971 SCE -0,044 0,115 0,112 Sumber: Diolah Penulis (2020) Nilai loadings MB dan PER paling besar pada Firms  Value artinya  sudah  memenuhi validitas  diskriminan.  ROA  dan  ROE  juga memiliki  nilai loadings paling  besar  pada Profitability ,  sehingga  memenuhi  validitas diskriminan.

## Tabel  8.  Output  Construct  Reliability  and
Validity
Cronb ach's Alpha Rho_ A Comp osite Reliab ility Average Variance Extracted (AVE) FV 0,181 0,865 0,599 0,516 IC 1,000 Profitab ility 0,944 0,947 0,973 0,947

## Sumber: Diolah Penulis (2020)
Nilai Cronbach’s  Alpha FV  dan Profitability adalah    0,181  dan  0,944. Artinya  indikator  dalam  variabel  FV  tidak reliabel sedangkan dalam variabel Profitability reliabel. Hal ini dimungkinkan karena ada indikator yang tidak valid dalam variabel FV. Setelah MB dihapus, maka FV hanya akan diwakili oleh PER.

## Formative Outer Model (IC)
Tabel 9. Variance Inflation Factor (VIF)
Sumber: Diolah Penulis (2020)
Pada  tingkat  kesalahan  5%  dapat disimpulkan  bahwa  tidak  ada  hubungan langsung antar indikator variabel IC.

## Tabel 10. Output Outer Weight
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standar d Deviatio n (STDE V) T Statistic s (|O/ST
DEV|) P Values CEE → IC 0,626 0,521 0,138 4,543 0,000 HCE → IC 0,434 0,519 0,127 3,406 0,001 PER ← FV 1,000 1,000 0,000 RCE → IC -0,017 0,005 0,047 0,369 0,712 ROA  ← Profitabilit y 0,531 0,529 0,009 56,90 4 0,000 ROE ← Profitabilit y 0,497 0,499 0,006 88,52 4 0,000 SCE → IC 0,026 0,009 0,086 0,306 0,759

## Sumber: Diolah Penulis (2020)
Pada  tingkat  kesalahan  5%  dapat disimpulkan bahwa indikator IC yaitu HCE dan CEE  layak  masuk  model  sedangkan  SCE  dan RCE perlu dievaluasi lewat nilai outer loadings apakah perlu dibuang atau tidak.
Tabel 11. Output Outer Loadings
Origina l Sample (O) Sample Mean (M) Standar d Deviati on (STDE V) T Statistics (|O/STD
EV|) P Values CEE  → IC 0,961 0,939 0,037 26,247 0,000 HCE → IC 0,926 0,939 0,024 38,871 0,000 PER  ← FV 1,000 1,000 0,000 RCE → IC 0,406 0,411 0,078 5,216 0,000 ROA ← Profitab ility 0,975 0,975 0,008 120,77 3 0,000 ROE ← Profitab ility 0,971 0,971 0,010 98,030 0,000 SCE  → IC 0,116 0,080 0,236 0,491 0,623

## Sumber: Diolah Penulis (2020)
Nilai  loadings SCE  sebesar  0,116  dan RCE  sebesar  0,406.  Nilai loadings SCE  jauh dari angka 0,5 sehingga dapat dipertimbangkan untuk  dihapus.  Sedangkan  untuk  RCE  nilai loadings nya  masih  berada  diambang  0,5 dengan  P- value sebesar  0,000  <  5%.  Merujuk pada penelitian sebelumnya dan mempertimbangkan  bahwa  semakin  banyak penghapusan  indikator  dalam  model  formatif akan  makin  merubah  makna  variabel  laten, maka penulis memutuskan untuk mempertahankan  RCE (Relational  Capital
Efficiency).

## CEE  HCE  MB PER  RCE  ROA  ROE  SCE
VIF 3,759  2,947 1,010 1,010 1,511 4,994 4,994 1,010
Tabel 12. Output R-Square
Origin al Sample (O) Sample Mean (M) Standa rd Deviati on (STDE V) T Statistic s (|O/ST DEV|) P Values FV 0,057 0,079 0,051 1,125 0,261 Profitabili ty 0,908 0,920 0,018 49,21 2 0,000

## Sumber: Diolah Penulis (2020)
R-Square pada  variabel Firms  Value sebesar  0,057.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa keragaman  variabel Firms  Value’ yang  dapat dijelaskan oleh variabel Intellectual Capital dan Profitability sebesar  5,7%  sedangkan  94,3% lainnya  dijelaskan  oleh  variabel  lain  diluar penelitian  ini.  Nilai R-Square pada  variabel
Profitability sebesar 0,908. Hal ini
menunjukkan  bahwa  keragaman  variabel Profitability yang  dapat  terjelaskan  oleh variabel Intellectual  Capital sebesar  90,8% sedangkan  9,2%  lainnya  dijelaskan  oleh variabel lain diluar penelitian.
Q-Square  (Q 2 ) predictive  relevance bernilai  0,825.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa keragaman  variabel Firms  Value yang  dapat dijelaskan oleh model secara total keseluruhan sebesar 82,5% sedangkan sisanya yaitu 17,5% dijelaskan oleh variabel lain diluar penelitian.
Tabel 13. Output Path Coefficients
Origina l Sample (O) Sample Mean (M) Standa rd Deviati on (STDE V) T Statistics (|O/STD EV|)
P Values IC  → FV - 0,682 - 0,633 0,404 1,691 0,091 IC  → Profita bility 0,953 0,959 0,010 98,943 0,000 Profita bility → FV 0,768 0,751 0,351 2,186 0,029
Sumber: Diolah Penulis (2020)
Karena H2 dan H3 signifikan namun H1 tidak  signifikan,  maka Profitability dikatakan sebagai  variabel  mediasi  lengkap  serta pengaruh  langsung  dari  IC  terhadap  FV  tidak signifikan. Dapat disimpulkan bahwa H1 dalam penelitian  ini  ditolak  karena  menerima  nilai koefisien  jalur  yang  tidak  signifikan  (H 0 ). Sedangkan untuk H2 dan H3 dalam penelitian ini  diterima  karena  menerima  nilai  koefisien jalur yang signifikan (H 1 ).
Tabel 14. Output Specific Indirect Effect
Origin al Sampl e (O) Sampl e Mean (M)
Standa rd Deviati on (STDE V) T Statisti cs (|O/ST DEV|) P
Values IC  → Profita bility → FV 0,732 0,720 0,338 2,165 0,030

## Sumber: Diolah Penulis (2020)
Specific  Indirect  Effect menunjukkan nilai  signifikansi  sebesar  0,030  yang  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  taraf  signifikansi 5%  terdapat  pengaruh  tidak  langsung  dari variabel Intellectual  Capital yang  signifikan terhadap Firms  Value yang  dimediasi  oleh Profitability .  Maka  H4  dalam  penelitian  ini diterima (terima H 1 ).

## Tabel 15. Output Total Effect
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standar d Deviatio n (STDE V)
T Statistics (|O/STDE
V|) P Values IC → FV 0,049 0,088 0,130 0,380 0,704 IC → Profitabilit y 0,953 0,959 0,010 98,943 0,000 Profitabilit y → FV 0,768 0,751 0,351 2,186 0,029 Sumber: Diolah Penulis (2020) Variabel yang memiliki pengaruh paling besar terhadap Firms Value adalah Profitability dengan  nilai  pengaruhnya  sebesar  0,768  jika dibandingkan  dengan Intellectual  Capital terhadap Firms Value yang hanya 0,049. Untuk Profitability dipengaruhi  oleh Intellectual Capital sebesar 0,953.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Intellectual Capital yang diukur menggunakan  model  EVAIC+  milik  Ulum 2017  dengan  formula  VA  Pulic  tahun  2000 berpengaruh negatif dan tidak signifikan secara langsung terhadap Firms Value 20 perusahaan pada  sub  sektor  perbankan  di  Bursa  Efek Indonesia (BEI atau IDX) periode tahun 2016- 2019. Intellectual Capital yang diukur menggunakan  model  EVAIC+  milik  Ulum 2017  dengan  formula  VA  Pulic  tahun  2000 berpengaruh  positif  dan  signifikan  secara langsung  terhadap Profitability 20  perusahaan pada  sub  sektor  perbankan  di  Bursa  Efek Indonesia (BEI atau IDX) periode tahun 2016- 2019. Profitability yang diproksikan
menggunakan  ROA  dan  ROE  berpengaruh positif dan signifikan secara langsung terhadap Firms  Value 20  perusahaan  pada  sub  sektor perbankan  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI  atau IDX)  periode  tahun  2016-2019. Intellectual Capital yang  diukur  menggunakan  model EVAIC+ milik Ulum 2017 dengan formula VA Pulic  tahun  2000  berpengaruh  positif  dan signifikan secara tidak langsung terhadap Firms Value 20 perusahaan pada sub sektor perbankan di Bursa Efek Indonesia (BEI atau IDX) periode tahun 2016-2019 dimediasi oleh Profitability .
Saran a. Praktisi: Untuk bank, diharapkan dapat lebih memperhatikan, mempertahankan serta meningkatkan Profitability dan Firms Value
dengan  cara  menaruh  perhatian  lebih terhadap IC beserta komponennya. Khususnya HCE, RCE dan CEE yang telah terbukti  dalam  penelitian  ini.  Sehingga dengan  demikian  keunggulan  kompetitif pada  era  KBE  ini  didapatkan.  Memberikan informasi terkait IC yang dimiliki perusahaan secara lebih komprehensif pada laporan tahunan atau media masa perusahaan  agar  memberikan  sinyal  yang menarik  kepada outsider ,  terutama  calon investor  dan  klien.  Sedangkan  untuk investor, diharapkan dapat mengikuti perkembangan,  mengamati,  mempelajari dan  menganalisis  IC  yang  dimiliki  oleh bank.  Karena  mengingat  bank  merupakan perusahaan dengan KIS serta era KBE saat ini,  tidaklah  cukup  hanya  mengikuti perkembangan,  mengamati,  mempelajari dan menganalisis aset berwujudnya saja.
b. Pemerintah: Diharapkan dapat  memberikan stimulus kepada bank-bank yang kepemilikannya  lokal,  agar  mereka  dapat meningkatkan  IC, Profitability dan Firms Value masing-masing  dan mampu  bersaing di tingkat Internasional. Mengatur peraturan terkait  IC  dan  pengungkapannya  melalui lembaga-lembaga  terkait,  agar  memiliki standar  yang  sama  antar  bank  dan memudahkan calon investor untuk melihatnya.
c. Penelitian  selanjutnya:  Diharapkan  dapat memperluas  cakupan  observasi  penelitian melalui periode tahun dan/atau sektor yang dipilih  dan/atau  lokasi  penelitian,  dapat mencoba kembali memasukan SCE dan MB, menambahkan  variabel  kontrol  dalam penelitian  dengan  variabel  dan  indikator
penelitian  yang  sama  dan/atau  mengganti beberapa  indikator  dan  variabel,  dapat membandingkan keakuratan dan kesesuaian antar  model  pengukuran  IC  yang  ada, mempertimbangkan sesuatu yang Uncontrollable dalam proses melaksanakan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Alhadab,  M.  M.,  &  Own,  B.  A.-.  (2017). Earnings Management and Banks Performance:  Evidence  from  Europe. International Journal of Academic Research  in  Accounting,  Finance  and Management Sciences . https://doi.org/10.6007/ijarafms/v7- i4/3444
Al-Harbi,  A.  (2019).  The  determinants  of conventional banks profitability in developing  and  underdeveloped  OIC countries. Journal of Economics, Finance and Administrative Science , 24 (47), 4–28. https://doi.org/10.1108/JEFAS-05-2018- 0043
Al-Htaybat,  K.,  Hutaibat,  K.,  &  von  Alberti- Alhtaybat,  L.  (2019).  Global  brain- reflective  accounting  practices:  Forms  of intellectual  capital  contributing  to  value creation  and  sustainable  development. Journal  of  Intellectual  Capital , 20 (6),
733–762.  https://doi.org/10.1108/JIC-01- 2019-0016
AlNajjar,  F.  K.,  &  Riahi-Belkaoui,  A.  (1999).
Multinationality,  profitability  and  firm value. Managerial  Finance , 25 (12),  31– 41.
https://doi.org/10.1108/03074359910766 325 An, Y., Davey, H., & Eggleton, I. R. C. (2011).
Towards  a  comprehensive  theoretical framework  for  voluntary  IC  disclosure.
Journal of Intellectual Capital . https://doi.org/10.1108/14691931111181 733
Bayraktaroglu, A. E., Calisir, F., & Baskak, M. (2019).  Intellectual  capital  and  firm performance:  an  extended  VAIC  model. Journal  of  Intellectual  Capital , 20 (3), 406–425.
https://doi.org/10.1108/JIC-12-2017- 0184
Bontis,  N.  (1999).  Managing  organizational knowledge  by  diagnosing  intellectual capital:  Framing  and  advancing  the  state of  the  field. International  Journal  of
Technology  Management , 18 (5),  433– 462. https://doi.org/10.1504/ijtm.1999.002780 Bontis, N. (2001). Assessing knowledge assets:
A  review  of the  models  used  to  measure intellectual  capital.  In International Journal of Management Reviews .
https://doi.org/10.1111/1468-2370.00053
Buallay,  A.  (2019).  Intellectual  capital  and performance of Islamic and conventional banking. Journal of Management Development , 38 (7), 518–537. https://doi.org/10.1108/JMD-01-2019-
0020
Buallay,  A.,  Cummings,  R.,  &  Hamdan,  A.
(2019). Intellectual capital efficiency and bank’s performance: A comparative study after  the  global  financial  crisis. Pacific Accounting  Review , 31 (4),  672–694. https://doi.org/10.1108/PAR-04-2019- 0039
Bursa  Efek  Indonesia.  (n.d.). Perusahaan Tercatat .  Retrieved  February  28,  2020, from https://www.idx.co.id/
Calvino,  F.,  Criscuolo,  C.,  Marcolin,  L.,  & Squicciarini,  M.  (2018).  A  taxonomy  of digital  intensive  sectors. OECD  Science, Technology and Industry Working Papers .
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1787/f
404736a-en
Celenza,  D.,  &  Rossi,  F.  (2014).  Intellectual capital and performance of listed companies:  Empirical  evidence  from Italy. Measuring  Business  Excellence . https://doi.org/10.1108/MBE-10-2013-
0054
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 . https://doi.org/10.1108/14691930510592 771 Choong,  K.  K.  (2008).  Intellectual  capital: Definitions,  categorization  and  reporting models. Journal  of  Intellectual  Capital . https://doi.org/10.1108/14691930810913 186
Chowdhury, L. A. M., Rana, T., & Azim, M. I.
(2019). Intellectual capital efficiency and organisational  performance. Journal  of Intellectual  Capital , 20 (6),  784–806. https://doi.org/10.1108/JIC-10-2018- 0171
Clarke, M., Seng, D., & Whiting, R. H. (2011).
Intellectual  capital  and  firm  performance in  Australia. Journal  of  Intellectual Capital . https://doi.org/10.1108/14691931111181 706
Damodaran,  A.  (2007).  Return  on  Capital (ROC),  Return  on  Invested  Capital (ROIC)  and  Return  on  Equity  (ROE):
Measurement  and  Implications. SSRN
Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.1105499
Edvinsson,  L.,  &  Malone,  M.  (1997).
Intellectual  Capital:  Realizing  Your Company’s  True  Value  by  Finding  Its Hidden  Brain  power (1st  ed.).  Harper Business. Fahmi, I. (2017). Analisis Laporan Keuangan . Alfabeta.
García-meca,  E.,  Parra,  I.,  Larrán,  M.,  & Martínez,  I.  (2005).  The  explanatory factors of intellectual capital disclosure to financial  analysts. European  Accounting Review . https://doi.org/10.1080/09638180420002 79713
Hermans,  R.,  &  Kauranen,  I.  (2005).  Value creation potential of intellectual capital in biotechnology - Empirical evidence from Finland. R and D Management . https://doi.org/10.1111/j.1467- 9310.2005.00381.x IAI.  (2020). Standar  Akuntansi  Keuangan (SAK) . http://www.iaiglobal.or.id/v03/standar- akuntansi-keuangan/tentang-kami IASB.  (2015).  Intangible  Assets.  In IFRS Foundation (Issue  December  2014). https://doi.org/10.1057/9781137472069.0 014 Kasmir.  (2017). Analisis  Laporan  Keuangan . PT Rajagrafindo Persada.
Laing,  G.,  Dunn,  J.,  &  Hughes-Lucas,  S. (2010).  Applying  the  VAIC TM model  to Australian  hotels. Journal  of  Intellectual Capital . https://doi.org/10.1108/14691931011064 545 Lev,  B.  (2001). Intangibles :  management, measurement, and reporting . The Brookings Institution.
Mention,  A., &  Bontis,  N.  (2013).  Intellectual capital  and  performance  within  the banking  sector  of  Luxembourg  and Belgium. Journal  of  Intellectual  Capital ,
14 (2), 286–309. https://doi.org/10.1108/14691931311323
896
Morariu,  C.  M.  (2014).  Intellectual  capital performance  in  the  case  of  Romanian public companies. Journal of Intellectual Capital .  https://doi.org/10.1108/JIC-05- 2014-0061 Nazari,  J.  A.,  &  Herremans,  I.  M.  (2007). Extended VAIC model: Measuring intellectual  capital  components. Journal of Intellectual Capital . https://doi.org/10.1108/14691930710830 774
Nimtrakoon,  S.  (2015).  The  relationship between intellectual capital, firms' market value and financial performance. Journal of  Intellectual  Capital , 16 (3),  587–618.
https://doi.org/10.1108/JIC-09-2014- 0104
Nuryaman. (2015). The Influence of Intellectual Capital on The Firm’s Value with  The  Financial  Performance  as Intervening  Variable. Procedia  -  Social and Behavioral Sciences , 211 (September), 292–298. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.11.
037
Nuzula,  N.  F.,  Damayanti,  C.  R.,  Sulasmiyati, S.,  Administrasi,  F.  I.,  Brawijaya,  U., Database,  F.,  &  Value,  C.  (2019). PERUSAHAAN . 13 (2), 12–22. OECD.  (2013). Competition  Policy  and Knowledge-Based-Capital . OECD Publishing. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.1787/
9789264193307-7-en Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2020). Statistik Perbankan  Indonesia (Volume  18). Departemen  Perizinan  dan  Informasi Perbankan. http://www.ojk.go.id
Ousama, A. A., Hammami, H., & Abdulkarim, M.  (2019).  The  association  between intellectual capital and financial performance  in  the  Islamic  banking industry:  An  analysis  of  the  GCC  banks. International  Journal  of  Islamic  and Middle Eastern Finance and Management .
https://doi.org/10.1108/IMEFM-05-2016- 0073 Penela, D. C. dos A., Morais, A. I., & Gregory, A. M. (2019). Is timeshare good for firm value  and  profitability?  Evidence  from segment  reporting. International  Journal
of
Contemporary Hospitality Management , 31 (8), 3231–3248.
https://doi.org/10.1108/IJCHM-07-2018-
0557
Pulic, A. (1998). Measuring the performance of intellectual  potential  in  the  knowledge economy. The  2nd"  World  Congress  on the Management of Intellectual Capital" . Rahman,  S.  (2012).  The  role  of  intellectual capital in determining differences between  stock  market  and  financial performance. International Research Journal of Finance and Economics . Rochmadhona,  B.  N.,  Suganda,  T.  R.,  & Cahyadi,  S.  (2018).  The  Competitive Advantage  between  Intellectual  Capital and  Financial  Performance  of  Banking Sector in ASEAN. Jurnal Keuangan Dan
Perbankan , 22 (2), 321–334. https://doi.org/10.26905/jkdp.v22i2.2060
Rositha, A. H., Nuzula, N. F., & Darmawan, A.
(2019).  BOARD  OF  DIRECTOR’S CHARACTERISTICS, INTELLECTUAL CAPITAL, AND BANK  PERFORMANCE  An  empirical examination  of  Indonesian  Banking Sector. The  International  Journal  of Accounting  and  Business  Society , 27 (2), 1–25.
Saidat, Z., Silva, M., & Seaman, C. (2019). The relationship between
corporate governance  and  financial  performance: Evidence  from  Jordanian  family  and nonfamily  firms. Journal  of  Family Business  Management , 9 (1),  54–78. https://doi.org/10.1108/JFBM-11-2017- 0036 Sardo,  F.,  &  Serrasqueiro,  Z.  (2017).  A European empirical study of the relationship  between  firms'  intellectual capital, financial performance and market value. Journal  of  Intellectual  Capital ,
18 (4),
771–788. https://doi.org/10.1108/JIC-10-2016-
0105
Sarea,  A.  M.,  &  Alansari,  S.  H.  (2016).  The relationship  between  intellectual  capital and earnings quality: Evidence from listed firms  in  Bahrain  Bourse. International Journal  of  Learning  and  Intellectual Capital . https://doi.org/10.1504/IJLIC.2016.07935 0 Siegel,  S.  and.  (1998). Schaum  ’  s  Outline  of Theory  and  Problems  of  Financial
Management . McGraw-Hill.
Singla,  H.  K.  (2020).  Does  VAIC  affect  the profitability  and  value  of  real  estate  and infrastructure firms in India? A panel data investigation. Journal  of  Intellectual Capital , ahead - of - p (ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/JIC-03-2019- 0053 Soetanto, T., & Liem, P. F. (2019). Intellectual capital  in  Indonesia:  dynamic  panel approach. Journal  of  Asia  Business Studies , 13 (2), 240–262. https://doi.org/10.1108/JABS-02-2018- 0059
Subramanyam,  K.  R.  (2018). Financial Statement  Analysis (E.  s  Suharsi  &  B.
Hernalyk (eds.); 11 book 1). McGraw-Hill
& Salemba Empat.
Sveiby,  K.-E.  (1997).  The  Intangible  Assets Monitor. Journal  of  Human  Resource Costing & Accounting . https://doi.org/10.1108/eb029036
Sveiby,  K.-E.  (2001).  Measuring  Intangibles and  Intellectual  Capital. Knowledge
Management: Classic and Contemporary Works .
Tan, H. P., Plowman, D., & Hancock, P. (2007). Intellectual capital and financial returns of companies. Journal of Intellectual Capital , 8 (1), 76–95. https://doi.org/10.1108/14691930710715
079 Ujwary-Gil, A. (2017). The business model and intellectual capital in the value creation of firms. Baltic  Journal  of  Management ,
12 (3),
368–386. https://doi.org/10.1108/BJM-10-2016-
0224
Ulum,  I.  (2013).  MODEL  PENGUKURAN KINERJA  INTELLECTUAL  CAPITAL DENGAN  IB-VAIC  DI  PERBANKAN SYARIAH. INFERENSI . https://doi.org/10.18326/infsl3.v7i1.185-
206 Ulum,  I.  (2017). Intellectual  Capital :  Model Pengukuran, Framework Pengungkapan
&  Kinerja  Organisasi (3rd  ed.).  UMM
Press.
Ulum, I., Ghozali, I., & Purwanto, A. (2014a). Intellectual Capital Performance of Indonesian  Banking  Sector:  A  Modified VAIC  (M-VAIC)  Perspective. Asian Journal  of  Finance  &  Accounting , 6 (2), 103. https://doi.org/10.5296/ajfa.v6i2.5246
Ulum, I., Ghozali, I., & Purwanto, A. (2014b). Konstruksi  Model  Pengukuran  Kinerja dan  Kerangka  Kerja  Pengungkapan Modal  Intelektual. Jurnal  Akuntansi
Multiparadigma ,
5 (3). https://doi.org/10.18202/jamal.2014.12.5 028
Utami,  R.  B.  (2019). Pengaruh  Intellectual
Capital Terhadap Earnings Quality Dan Financial Performance . Universitas Brawijaya. Vishnu, S., & Gupta, V. K. (2014). Intellectual capital and performance of pharmaceutical firms in India. Journal of Intellectual Capital . https://doi.org/10.1108/JIC-04-2013- 0049
Wang, Y., Su, X., Wang, H., & Zou, R. (2019). Intellectual  capital  and  technological dynamic capability: evidence from Chinese enterprises. Journal of
Intellectual  Capital , 20 (4),  453–471. https://doi.org/10.1108/JIC-06-2018- 0096
Xiao, J. Z., Yang, H., & Chow, C. W. (2004).
The  determinants  and  characteristics  of voluntary  Internet-based  disclosures  by listed  Chinese  companies. Journal  of
Accounting and Public Policy . https://doi.org/10.1016/j.jaccpubpol.2004
.04.002
Zéghal,  D.,  &  Maaloul,  A.  (2010).  Analysing value added as an indicator of intellectual capital and its consequences on company performance. Journal  of  Intellectual Capital . https://doi.org/10.1108/14691931011013 325
Zuhroh,  I.  (2019).  The  Effects  of  Liquidity,
Firm  Size,  and  Profitability  on  the  Firm Value  with  Mediating  Leverage. KnE
Social Sciences , 3 (13), 203. https://doi.org/10.18502/kss.v3i13.4206