BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Pemeringkatan Efisiensi Kinerja Modal Intelektual Untuk mengetahui nilai dari efisiensi kinerja modal intelektual sampel bank selama periode , dilakukan perhitungan untuk masing-masing variabel HCE (Human Capital Efficiency), SCE (Structural Capital Efficiency), CEE (Capital Employed Efficiency), VAIC TM (Value Added Intellectual Capital), sehingga didapatkan hasil yang dapat dilihat pada Lampiran B. Perhitungan menggunakan rumus-rumus seperti yang telah dijelaskan pada Bab 2.4 Metode Pengukuran Modal Intelektual dengan VAIC TM. Data sampel yang dihitung efisiensi kinerja modal intelektualnya hanya berjumlah 20 bank dari 21 bank yang dianalisis laporan keuangannya, karena ternyata ada 1 bank yang tidak lengkap informasinya yaitu Bank Permata yang tidak menampilkan detil gaji dan upah karyawan pada bagian beban tenaga kerja di laporan keuangan. Adapun definisi dari nilai efisiensi dikategorikan sebagai berikut: Sangat efisien : efisiensi > 75% (dari nilai efisiensi maksimum) Efisien : 50% efisiensi 75% (dari nilai efisiensi maksimum) Cukup efisien : efisiensi < 50% (dari nilai efisiensi maksimum) Tidak efisien : efisiensi < 0% (atau bernilai negatif) 42

2 43 Hasil ini lalu diperingkat dan hasilnya seperti pada Gambar Gambar 4.1 Peringkat Modal Intelektual Sampel Bank Tahun 2003 Pada tahun 2003, didapatkanlah pemeringkatan modal intelektual seperti pada Gambar 4.1. Tampak bahwa Bank Eksekutif Internasional memiliki kinerja modal intelektual yang paling efisien sebesar 10.87, disusul oleh Bank Danamon (10.59), Bank Mandiri (10.52), Bank Pan Indonesia (10.50), dan Bank Mega (8.51). Sebaliknya, di posisi terbawah adalah Bank Century (2.59).

3 44 Gambar 4.2 Peringkat Modal Intelektual Sampel Bank Tahun 2004 Untuk tahun 2004, tiga bank yang menduduki posisi lima teratas masih berada di kelompok tersebut yaitu Bank Pan Indonesia (15.57), Bank Danamon (11.49), dan Bank Mandiri (10.55). Sedangkan dua lainnya tergeser digantikan oleh Bank Lippo (10.90) dan Bank Central Asia (8.80). Untuk posisi terbawah, masih diduduki oleh Bank Century. Hal lain yang patut dicermati, nilai VAIC untuk Bank Century yang pada tahun 2003 menunjukkan nilai 2.59, pada tahun 2004 berubah menjadi tidak efisien sebesar Nilai yang negatif ini disebabkan antara lain oleh posisi keuangan Bank Century yang semula profit menjadi defisit.

4 45 Gambar 4.3 Peringkat Modal Intelektual Sampel Bank Tahun 2005 Pada tahun 2005, Bank Mandiri yang semula berada di peringkat keempat dengan nilai VAIC mengalami penurunan yang cukup drastis menjadi Posisi Bank Pan Indonesia (10.39) berhasil digantikan oleh Bank Lippo (10.39) dan satu bank lain yang masuk ke kategori lima besar adalah Bank Buana Indonesia (7.51). Untuk posisi terbawah yang selama 2 tahun berturut-turut diduduki oleh Bank Century, pada tahun 2005 ini digantikan oleh Bank Eksekutif Internasional (-1.54). Hal ini cukup mengagetkan karena sebelumnya kinerja Bank Eksekutif cukup bagus,

5 46 bahkan saat 2003 Bank Eksekutif berada di posisi terbaik untuk kinerja modal intelektualnya. Memang hal ini terutama dipicu oleh kerugian Bank Eksekutif pada tahun 2005 ini. Gambar 4.4 Peringkat Modal Intelektual Sampel Bank Tahun 2006 Pada tahun 2006, posisi lima besar relatif sama dengan tahun Yang membedakan yaitu Bank Niaga (10.00) yang berhasil masuk kategori tiga besar menggantikan Bank Buana Indonesia (7.60) yang berubah nama menjadi UOB Buana. Di posisi terbawah, Bank Eksekutif (-12.10) makin terpuruk karena modal sumber daya manusia dan modal struktural yang digunakannya makin tidak

6 47 tergunakan secara optimal. Hal ini dibuktikan oleh nilai HCE yang kecil (0.08) dan nilai SCE nya yang negatif (-12.18). Gambar 4.5 Peringkat Modal Intelektual Sampel Bank Tahun 2007 Selanjutnya, untuk tahun 2007 Bank Eksekutif Internasional (9.25) mendadak muncul kembali di posisi atas. Hal ini disebabkan karena pada tahun 2007, Bank Eksekutif mencatat keuntungan yang besar sekali dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Value Added (VA) yang dihasilkannya bahkan berlipat 100 kali lebih besar dibandingkan tahun Pada tahun 2007, secara keseluruhan kinerja modal intelektual seluruh sampel bank membaik, terbukti dari nilai VAIC yang positif pada keseluruhan sampel bank.

7 48 Gambar 4.6 Peringkat Rata-Rata Modal Intelektual Sampel Bank Tahun Setelah dilakukan perata-rataan untuk nilai modal intelektual sampel bank pada periode , didapatkan hasil seperti pada Gambar 4.6 di atas. Tampak bahwa secara keseluruhan, tidak ada bank yang memiliki kinerja modal intelektual yang sangat efisien; lima bank konsisten memiliki kinerja modal intelektual yang efisien yaitu Bank Pan Indonesia (11.61), Bank Lippo (10.81), Bank Danamon (9.91), Bank Central Asia (8.71), dan Bank Mandiri (8.25); 13 bank yang memiliki kinerja

8 49 modal intelektual yang cukup efisien yaitu Bank Buana Indonesia (7.23), Bank Niaga (7.14), Bank Rakyat Indonesia (7.01), Bank Nusantara Parahyangan (6.85), Bank Mega (6.76), Bank Victoria Internasional (6.52), Bank Negara Indonesia (5.93), Bank Internasional Indonesia (5.51), Bank Swadesi (5.34), Bank Mayapada Internasional (5.27), Bank Kesawan (5.13), Bank Bumiputera Indonesia (4.76), Bank NISP (4.37); dan dua bank yang dapat dikategorikan memiliki kinerja modal intelektual yang tidak efisien yaitu Bank Eksekutif (0.98 walaupun nilai VAIC-nya positif, bank ini dikategorikan tidak efisien karena variabel SCE-nya bernilai negatif), Bank Century (-0.10). Nilai rata-rata untuk nilai VAIC untuk seluruh periode tersebut adalah 6.49, dengan persentase 25% sampel memiliki kinerja modal intelektual yang efisien, 65% sampel memiliki kinerja modal intelektual yang cukup efisien, dan 10% sampel memiliki kinerja modal intelektual yang tidak efisien pada periode Jadi sebagian besar sampel memiliki efisiensi kinerja modal intelektual yang baik, hanya sebagian kecil sampel yang tidak efisien dalam menggunakan modal intelektualnya. Dari analisis di atas, dapat disimpulkan bahwa dengan metode VAIC dapat diketahui efisiensi kinerja perbankan dalam hal modal intelektual dan pemeringkatannya pada suatu periode waktu. Dapat pula dilihat pada Gambar 4.6 di atas, bahwa komponen yang berkontribusi paling besar dari penyusunan efisiensi kinerja modal intelektual VAIC adalah HCE (Human Capital Efficiency). Hal ini sesuai dengan teori yang dikemukakan di Bab 2 bahwa Human Capital merupakan hal yang terpenting dalam modal intelektual karena merupakan sumber dari pengetahuan, kompetensi,

9 50 keterampilan, kreativitas, dan inovasi dalam perusahaan. Demikian pula indikator efisiensi dari nilai tambah penggunaan sumber daya human capital dalam perusahaan atau Human Capital Efficiency memegang peran terpenting pula dalam penyusunan efisiensi kinerja modal intelektual keseluruhan. 4.2 Hubungan Antara Efisiensi Kinerja Modal Intelektual dengan Metode VAIC TM dan Indikatornya dengan Market to Book Value Untuk mengetahui hubungan antara efisiensi kinerja modal intelektual VAIC TM dan komponennya (HCE, SCE, dan CEE) seperti pada Lampiran B, dengan rasio Market to Book Value seperti pada Lampiran C (perhitungan menggunakan rumus seperti yang telah dijelaskan pada Bab 2.5 Rasio Market to Book Value), penulis menggunakan dua jenis analisis yaitu analisis deskriptif, dan korelasi Analisis Deskriptif HCE, SCE, CEE, VAIC TM, dan M/B Dalam melakukan analisis, dibutuhkan sebuah nilai yang dapat mewakili kumpulan data dan menunjukkan karakteristik data tersebut, yaitu ukuran pemusatan (rata-rata, nilai maksimum, dan minimum) dan nilai penyebarannya (standar deviasi). Untuk mengetahui ukuran pemusatan data dan nilai penyebaran dari data-data hasil perhitungan efisiensi kinerja modal intelektual dan rasio market to book value (seperti

10 51 pada Lampiran B dan C) yang bersumber dari data laporan keuangan, dilakukanlah Analisis Deskriptif. Untuk melakukan pengolahan data dengan Analisis Deskriptif, penulis menggunakan SPSS dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.1. Tabel 4.1 Hasil Analisis Deskriptif HCE, SCE, CEE, VAIC, dan M/B (BEI) Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation MB VAIC HCE SCE CEE Valid N (listwise) 89 Jumlah sampel yang digunakan untuk perhitungan pada Tabel 4.1 adalah 18 sampel perbankan. Ada dua buah bank yang dikeluarkan dari perhitungan yaitu Bank Eksekutif Internasional dan Bank Century karena merupakan outliar dari sampel keseluruhan. Pada Tabel 4.1 dapat dilihat bahwa rata-rata rasio Market to Book Value adalah ± , yang menunjukkan bahwa pada umumnya investor menilai sampel bank melebihi nilai bukunya. Namun penyebaran antara nilai minimum dan maksimumnya cukup lebar (nilai minimum 0.37 dan nilai maksimum 4.69). Jadi beberapa sampel bank tersebut memiliki distribusi rasio market to book value yang besar sekali perbedaannya. Ada bank yang dinilai jauh lebih rendah hingga sebesar

11 kali nilai bukunya, sebaliknya ada pula yang dinilai oleh investor jauh di atas nilai bukunya hingga sebesar 4.69 kali. Sedangkan untuk perbandingan variabel HCE ( ± ), SCE ( ± ), CEE ( ± ) menunjukkan bahwa untuk periode , sampel bank lebih efektif dalam menghasilkan value dari sumber daya manusianya, dibandingkan dengan aset fisik dan strukturalnya. Gambar 4.7 Distribusi Rasio Market to Book Value

12 53 Gambar 4.8 Distribusi Koefisien VAIC Gambar 4.9 Distribusi HCE (Human Capital Efficiency)

13 54 Gambar 4.10 Distribusi SCE (Structural Capital Efficiency) Gambar 4.11 Distribusi CEE (Capital Employed Efficiency)

14 Analisis Korelasi Selanjutnya untuk melakukan Analisis Korelasi, penulis menggunakan SPSS dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.2. Tabel 4.2. menunjukkan bahwa terdapat hubungan antara HCE, SCE, CEE, VAIC dengan rasio Market to Book Value dengan perincian sebagai berikut: HCE (0.222), SCE (0.234), CEE (0.461), dan VAIC (0.252). Hasil ini menunjukkan bahwa koefisien efisiensi kinerja modal intelektual dan seluruh variabel penyusun modal intelektual memiliki korelasi positif yang signifikan dengan rasio Market to Book Value (terutama dengan variabel CEE) sehingga Hipotesis nol (H 0 ) yang diajukan pada Bab 2 tidak terbukti atau berarti terima Hipotesis satu (H 1 ). Dengan demikian, hasil ini menjawab pula pokok permasalahan yang ketiga bahwa ada hubungan atau korelasi antara efisiensi kinerja modal intelektual dari suatu perusahaan dengan menggunakan metode VAIC TM dengan rasio Market to Book Value.

15 56 Tabel 4.2 Hasil Analisis Korelasi HCE, SCE, CEE, VAIC, dan M/B (BEI) Correlations MB VAIC HCE SCE CEE MB VAIC HCE SCE CEE Pearson Correlation 1.252(*).222(*).234(*).461(**) Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation.252(*) 1.997(**).839(**).374(**) Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation.222(*).997(**) 1.823(**).306(**) Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation.234(*).839(**).823(**) 1.352(**) Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation.461(**).374(**).306(**).352(**) 1 Sig. (2-tailed) N * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

16 57 Gambar 4.12 Korelasi Antara VAIC dan M/B Gambar 4.13 Korelasi Antara HCE dan M/B

17 58 Gambar 4.14 Korelasi Antara SCE dan M/B Gambar 4.15 Korelasi Antara CEE dan M/B

18 Perbandingan Hubungan Antara Efisiensi Kinerja Modal Intelektual dengan Metode VAIC TM dan Indikatornya dengan Market to Book Value Perbankan Indonesia dan Amerika Untuk mendapatkan perbandingan tentang hubungan antara efisiensi kinerja modal intelektual dengan metode VAIC TM antara perbankan di Indonesia dan Amerika, dilakukan perhitungan dengan metode serupa terhadap 30 perusahaan perbankan di Amerika yang terdaftar dalam New York Stock Exchange (NYSE). Dari hasil Analisis Deskriptif dengan menggunakan SPSS, didapat hasil seperti dalam tabel 4.3. Tabel 4.3 Hasil Analisis Deskriptif HCE, SCE, CEE, VAIC, dan M/B (NYSE) Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation MB 148,78 6,93 2,3387,94199 VAIC 148 2,06 6,03 3,9639,63209 HCE 148 1,39 4,60 2,8336,52751 SCE 148,28,78,6343,07225 CEE 148,10 1,28,4960,20376 Valid N (listwise) 148 Perhitungan pada Tabel 4.3 untuk bank di Amerika adalah 30 sampel perbankan, namun ada data dari 2 bank yang juga dikeluarkan dari perhitungan yaitu Sovereign Bank dan First Horizon Bank yang juga menjadi outliar dari sampel keseluruhan.

19 60 Rata-rata rasio Market to Book Value adalah ± , lebih besar dari rasio pada perbankan di Indonesia yang memiliki rasio ± , hal ini menunjukkan bahwa pada umumnya investor di Amerika lebih tinggi dalam menilai sampel bank melebihi nilai bukunya, dengan penyebaran antara nilai minimum dan maksimum yang juga lebar (nilai minimum 0.78 dan nilai maksimum 6.93). Seperti halnya di Indonesia, pada perbankan Amerika juga menunjukkan bahwa pada periode yang sama ( ) sumber daya manusia menjadi faktor dominan dalam menghasilkan value bagi perusahaan dengan nilai HCE ( ± ), SCE ( ± ) dan CEE ( ± ). Dari hasil uji korelasi, didapatkan hasil perhitungan seperti pada tabel 4.4

20 61 Tabel 4.4 Hasil Analisis Korelasi HCE, SCE, CEE, VAIC, dan M/B (NYSE) Correlations MB VAIC HCE SCE CEE MB Pearson Correlation 1,419(**),265(**),256(**),524(**) Sig. (2-tailed).,000,001,002,000 N VAIC Pearson Correlation,419(**) 1,945(**),912(**),335(**) Sig. (2-tailed),000.,000,000,000 N HCE Pearson Correlation,265(**),945(**) 1,942(**),010 Sig. (2-tailed),001,000.,000,901 N SCE Pearson Correlation,256(**),912(**),942(**) 1,040 Sig. (2-tailed),002,000,000.,627 N CEE Pearson Correlation,524(**),335(**),010,040 1 Sig. (2-tailed),000,000,901,627. N ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Apabila kita bandingkan dengan perhitungan korelasi perbankan di Indonesia, kita dapat melihat adanya kesamaan antara kedua data, dimana semua koefisien efisiensi kinerja modal intelektual dan seluruh variabel penyusun modal intelektual memiliki korelasi positif yang signifikan dengan rasio Market to Book Value dan variabel CEE memiliki korelasi yang paling signifikan terhadap rasio Market to Book Value, sehingga memperkuat kesimpulan tentang adanya hubungan antara efisiensi kinerja modal intelektual dari suatu perusahaan dengan menggunakan metode VAIC TM dengan rasio Market to Book Value.

21 62 Hubungan antara modal intelektual (VAIC TM ) dan rasio Market to Book Value di Amerika menunjukkan nilai korelasi sebesar dengan tingkat keyakinan 99%, lebih besar daripada konteks di Indonesia yang nilai korelasinya sebesar dengan tingkat keyakinan 95%. Hal ini menunjukkan dan sekaligus menjawab pokok permasalahan yang keempat dan kelima, bahwa market di Amerika telah lebih mature daripada market di Indonesia, dimana para investor di Amerika lebih memilih investasi jangka panjang dan mengandalkan deviden. Berbeda dengan halnya di Indonesia, dimana banyak sekali spekulan yang mencari keuntungan dalam margin trading dan tidak melakukan investasi jangka panjang dalam satu perusahaan, sehingga besarnya rasio Market to Book Value di Indonesia korelasinya tidak terlalu kuat seperti di Amerika. 4.4 Metode VAIC TM Sebagai Indikator Investasi dan Keuangan Apabila kita perhatikan peringkat bank di Indonesia selama 5 tahun, sejak , terdapat fakta dimana Bank Century selama 2 tahun menduduki peringkat terakhir (2003 dan 2004), sedangkan selama 3 tahun menduduki peringkat kedua dari terakhir (2005, 2006 dan 2007). Secara rata-rata sejak tahun , Bank Century memang paling tidak efisien dengan rata-rata koefisien VAIC TM sebesar (-0.10). Fakta ini ternyata sejalan dengan perkembangan Bank Century terakhir, dimana pada bulan November 2008 bank tersebut mengalami gagal kliring sehingga dinyatakan tidak sehat dan akhirnya diambil alih oleh pemerintah.

22 63 Sedangkan fakta dari perhitungan VAIC TM pada bank-bank di Amerika, menunjukkan adanya penurunan efisiensi kinerja modal intelektual yang cukup signifikan pada tahun Gambar 4.16 Rata-Rata Koefisien VAIC Perbankan di Amerika Fakta menunjukkan dari tahun 2006 ke tahun 2007 terjadi penurunan kinerja sebesar (0.46), penurunan ini tergolong cukup besar, karena pada pada 3 tahun sebelumnya tidak pernah mengalami penurunan lebih dari (0.1), apabila hal ini dikaitkan dengan krisis keuangan yang melanda Amerika belakangan ini, faktor penurunan kinerja modal intelektual yang terjadi di tahun 2007 sudah merupakan tanda-tanda akan datangnya krisis keuangan yang dampaknya baru mulai dirasakan pada tahun 2008.