Definisi Operasional Variabel Penelitian

perusahaan. Dalam mengukur kinerja keuangan ada beberapa rasio yang dilakukan, diantaranya adalah menghitung kinerja dengan variabel ROA dan NPM. a. Return on AssetY ROA menggambarkan perputaran aktiva yang diukur dari volume penjualan. Ukuran atau rumus yang digunakan adalah rasio perbandingan antara laba sebelum pajak dengan total aset. Rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan bank dalam memperoleh keuntungan secara keseluruhan. Rasio ini dirumuskan dengan 57 : b. Net Profit MarginY Net Profit Margin dihitung dengan menggunakan pendapatan bersih dibandingkan dengan penjualan. Hal ini menunjukkan seberapa besarpersentase pendapatan bersih yang diperoleh dari setiap penjualan. Semakin besar rasio ini artinya semakin baik karena dianggap kemampuan perusahaan dalam mendapatkan laba cukup tinggi. Rasio ini dirumuskan dengan 57 VeithzalRivai, dkk.,Bank and Financial Institution Management : Conventional and Sharia System Jakarta : Raja GrafindoPersada, 2007, h.720. 2. Variabel Independen a. Intellectual Capital X 1 Inttelectual Capital adalah pengetahuan Knowladge dan kemampuan abality yang dimiliki oleh suatu kolektivitas sosial, seperti sebuah organisasi komunitas intelektual, atau praktik profesional serta intellectual capital mewakili sumber daya yang bernilai tinggi dan berkemampuan untuk bertindak yang didasarkan pada pengetahuan. 58 Modal intelektual dalam penelitian ini adalah Modal intelektual yang diukur berdasarkan pengukuran dari model value added yang diproksikan dari physical capital iB-VACA, human capital IB-VAHU dan structural capital IB-STVA. Kombinasi dari ketiga value added disimbolkan dengan nama iB-VAIC yang dikembangkan oleh Ulum. Formulasi dari perhitungan iB-VAIC adalah sebagai berikut: iB-VAIC mengindikasikan kemampuan intelektual perbankan syariah yang merupakan penjumlahan dari iB- VACA, iB-VAHU dan iB-STVA. Rumus iB-VAIC adalah: iB- VAIC™ = iB-VACA + IB-VAHU + iB-STVA Keterangan: iB- VAIC™ = Value Added Intellectual Capital iB-VACA = Value Added Capital Employed 58 Moeheriono, “Pengukuran Kinerja Berbasis Kompetensi‖, Jakarta : Rajawali Pers, 2012, h. 305 iB-VAHU = Value Added Human Capital iB-STVA = Value Added Structural Capital Sebelum menghitung variabel intellectual capital secara keseluruhan, perlu dihitung mengenai nilai tambah atau iB- Value Added iB-VA. Rumus yang digunakan, yaitu: iB-VA = OUT – IN Keterangan; OUT output : Total pendapatan IN input : Beban usahaoperasional dan beban non operasional kecuali beban kepegawaian karyawan. Metode iB-VAIC mengukur efisiensi tiga jenis input perusahaan: modal manusia, modal struktural serta modal fisik dan finansial, yaitu: 1. Value Added Capital Employed iB-VACA. iB-VACA adalah indikator untuk iB-VA yang diciptakan oleh satu unit dari human capital. Rasio ini menunj ukkan kontibusi yang dibuat oleh setiap unit dari CE terhadap value added perusahaan. Keterangan: iB-VACA :Value Added Capital Employed: rasiodariiB-VA terhadap CE iB-VA :value added CE :Capital Employed: dana yang tersedia total ekuitas 2. iB-Value Added Human CapitaliB-VAHU iB-VAHU menunjukkan berapa banyak iB-VA dapat dihasilkan dengan dana yang dikeluarkan untuk tenagakerja. Rasio ini menunjukkan kontribusi yang dibuat oleh setiap rupiah yang diinvestasikan dalam HC terhadap value added organisasi. Keterangan : iB-VAHU :Value added Human Capital: rasiodariiB-VA terhadap HC iB-VA :Value added HC :Human capital: beban karyawan 3. Structural Capital Value AddediB-STVA Rasio ini mengukur jumlah SC yang dibutuhkan untuk menghasilkan satu rupiah dari iB-VA dan merupakan indikasi bagaimana keberhasilan SC dalam penciptaan nilai. Keterangan : STVA : Structural Capital Value Added: rasio dari SC terhadap IB-VA SC : Structural capital: IB-VA – HC IB-VA : Value Added Untuk dapat dilakukan pemeringkatan terhadap sejumlah perbankan, hasil perhitungan iB-VAIC untuk selanjutnya dapat disebut BPI dapat diranking berdasarkan skor yang dimiliki. Sejauh ini, belum ada standar tentang skor kinerja IC tersebut, namun penelitian Ulum 2008 telah merumuskan untuk memberikan kategori dari hasil perhitungan VAIC, yaitu: 1. Top performers– skor VAICTMdi atas 3,00 2. Good performers – skor VAICTMantara 2,0 sampai 2,99 3. Common performers – skor VAICTMantara 1,5 sampai 1,99 4. Bad performers – skor VAICTMdi bawah 1,5 b. Good Corporate Governance X 2 Kualitas penerapan GCG adalah sejauh mana Bank menjalankan peraturan dan ketetapan BI tentang GCG. Diukur dengan nilai komposit peringkat kualitas penerapan GCG bank berdasarkan kesesuaian pelaksanaan aspek GCG oleh bank dengan faktorfaktor penilaian yang telah ditetapkan Bank Indonesia dalam Surat Edaran BI No. 1213DPbS Tahun 2010 yang mencakup 70 indikator pada 11 faktor. Untuk mengetahui kulitas penerapan GCG pada Bank Umum Syariah dilakukan Analisis Data. Analisis Data yang dilakukan ada 2 tahap yaitu: 1. Menganalisis peringkat penerapan masing-masing Faktor GCG. Analisis dilakukan dengan content analysis. Indikator-indikator dibuat khusus untuk penilaian kualitas penerapan GCG pada Bank Umum Syariah. Seluruh faktor, sub faktor dan indikator diambil dari lampiran 4 SE Bank Indonesia No.1213DPbS 2010 dengan memperhatikan ketentuan pasal 62 PBI No. 1133PBI2009. Pengisian dilakukan dengan cara pemberian nilai indikator sesuai dengan apa yang diungkapkan di laporan GCG dengan ketentuan sebagai berikut. Nilai Keterangan 1 Penerapan indikator GCG sesuai dengan ketentuan yang berlaku Penerapan indikator GCG tidak sesuai dengan ketentuan yang berlaku Sumber : Surat Edaran Bank Indonesia Nomor: 12 13DPbSTahun 2010 Setelah diberikan nilai pada masing-masing indikator penerapan GCG, kemudian kualitas penerapan faktor dikategorisasi dengan ketentuan sebagai berikut: No Peringkat Keterangan 1 1 Memenuhi 87.5-100 total indikator 2 2 Memenuhi 62.5-87.4 total indikator 3 3 Memenuhi 37.5-62.4 total indikator 4 4 Memenuhi 12.5-37.4 total indikator 5 5 Memenuhi 0 - 12.4 total indikator Sumber : Surat Edaran Bank Indonesia Nomor: 12 13DpbSTahun 2010. Penetapan peringkat faktor penerapan GCG bagi Bank Umum Syariah sebagaimana pada tabel diatas berlaku dalam hal peringkat faktor berdasarkan hasil Content Analysis setinggi-tingginya sama dengan peringkat faktor bardasarkan hasil self assessment BUS. Dalam hal peringkat faktor hasil Content Analysis lebih tinggi daripada peringkat faktor berdasar self assessment BUS, maka yang digunakan adalah peringkat faktor hasil self assessment BUS. 2. Menganalisis kualitas penerapan GCG Setelah mendapatkan data mengenai kualitas penerapan setiap faktor GCG, selanjutnya adalah menganalisis kualitas penerapan GCG pada bank syariah dengan mengalikan peringkat masing-masing faktor dengan bobot yang telah ditentukan oleh BI yang kemudian menghasilkan nilai komposit yang berlandaskan aturan berikut: No Faktor Bobot 1 Pelaksanaan tugas dan tanggung jawab Dewan Komisaris 12.50 2 Pelaksanaan tugas dan tanggung jawab Direksi 17.50 3 Kelengkapan dan pelaksanaan tugas komite 10.00 4 Pelaksanaan tugas dan tanggung jawab DewanPengawas Syariah 10.00 5 Pelaksanaan Prinsip Syariah dalam kegiatanpenghimpunan dana dan penyaluran dana serta pelayanan jasa 5.00 6 Penanganan benturan kepentingan 10.00 7 Penerapan fungsi kepatuhan Bank 5.00 8 Penerapan fungsi audit intern 5.00 9 Penerapan fungsi audit ekstern 5.00 10 Batas Maksimum Penyaluran Dana 5.00 11 Transparansi kondisi keuangan dan nonkeuangan, laporan pelaksanaan GCG danpelaporan internal 15.00 TOTAL 100.00 Sumber : Surat Edaran Bank Indonesia Nomor: 12 13DpbSTahun 2010. Setelah menemukan nilai komposit, ditentukan predikat kualitas pelaksanaan GCG pada bank sebagai berikut : No. Nilai Komposit PredikatKualitas 1 1,5 Sangat Baik 2 1,5 sampai dengan 2,4 Baik 3 2,5 sampai dengan 3,4 Cukup Baik 4 3,5 sampai dengan 4,4 Buruk 5 4,5 sampai dengan 5 Sangat Buruk Sumber : Surat Edaran Bank Indonesia Nomor: 12 13DpbSTahun 2010.

C. Teknik Analisis Data

1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran profil data sampel. Penelitian ini menggunakan statistik deskriptif yang terdiri dari minimum, maksimum, mean dan deviasi standar. Statistik deskriptif dihitung dengan program microsoft excel untuk memudahkan perhitungan. 2. Evaluasi Model Pegukuran Evaluasi model dalam PLS meliputi 2 tahap, yaitu evaluasi Outer Model atau model pengukuran dan evaluasi terhadap inner Model atau model Struktural. a. Evaluasi Model Pengukuran Outer Model Outer model menentukan spesifikasi hubungan antara konstruk laten dengan indikatornya. Persamaan untuk outer model yaitu: 59 Keterangan: X = Matriks variabel manifest yang berhubungan dengan konstruk laten eksogen ξ Y = Matriks variabel manifest yang berhubungan dengan konstruk laten endogen 59 Sofyan Yamin dan Heri Kurniawan, ―Structural Equation Modeling‖, Jakarta: Salemba Infotek, 2009 h. 214 X = π x ξ+ε x X = π y +ε y π x dan π y = Matriks koefisien matriks loading ε x dan ε y = Matriks outer model residu a. Convergent Validity Convergent validity merupakan tingkatan sejauh mana hasil pengukuran suatu konsep menunjukkan korelasi positif dengan hasil pengukuran konsep lain yang secara teoritis harus berkorelasi positif. 60 Convergent Validitymengukur besarnya korelasi anatara konstrak dengan variabel laten. Dalam evaluasi Convergent Validity dari pemeriksaan individual item reliability, dapat dilihat dari nilai standarized loading factor. Pengukuran indikator dengan konstruknya. nilai loading faktor diatas 0,7 dapat dikatakan ideal, artinya bahwa indikator dikatakan valid sebagai indikator yang mengukur konstruk. Meskipun demikian, nilai standarized loading factor, diatas 0,5 dapat diterima, sedangkan dibawah 0,5 dikeluarkan dari model. 61 b. Discriminant Validity Disriminant Validity dari model reflektif dievaluasi melalui cross loading, kemudian membandingkan nilai AVE degan kuadrat nilai korelasi antar konstruk atau membandingkan akar AVE denga korelasi antarkonstrak. Ukuran Cross loading adalah 60 Bambang Prasetyo dan Lina Miftahul Jannah,”Metode Penelitian Kuantitatif Teori dan Aplikasi‖, Jakarta: Raja Grafindo Persada, 2005, h.103-104 61 Sofyan Yamin dan Heri Kurniawan, “Generasi Baru Mengolah Data Penelitian dengan Partial Least Square Path Modeling‖, Jakarta: Salemba Infotek, 2011 h.18