Al Qalam: Jurnal Ilmiah Keagamaan dan Kemasyarakatan https://jurnal.stiq-amuntai.ac.id/index.php/al-qalam P-ISSN: 1907-4174; E-ISSN: 2621-0681 DOI : 10.35931/aq.v17i1.1801

## DETEKSI KECURANGAN LAPORAN KEUANGAN DAN PREDIKSI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN SEBELUM DAN SAAT PANDEMI COVID- 19 DENGAN MENGGUNAKAN PERBANDINGAN PENGUKURAN MODEL ALTMAN Z –SCORE, GROVER, SPRINGATE DAN ZMIJEWSKI

## Haugesti Diana
Universitas Islam Riau, Pekanbaru, Indonesia haugestidiana@eco.uir.ac.id
Dina Hidayat
Universitas Islam Riau, Pekanbaru, Indonesia dinahidayat@eco.uir.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui:  1)  Perusahaan  yang  tergolong  manipulator  atau  non manipulator  dalam  mendeteksi  kecurangan  laporan  keuangan,  2)  membandingkan  prediksi  kebangkrutan perusahaan dengan menggunakan model Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski, dan mengidentifikasi perusahaan  yang  diklasifikasikan  sebagai  zona  aman,  zona  abu-abu  dan  zona  marabahaya.  Populasi penelitian  ini  adalah  43  perusahaan  yang  terdaftar  di  BEI  pada  perusahaan  manufaktur  subsektor makanan  dan  minuman  tahun  2018-2021.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  purposive  sampling  dan diperoleh  sampel  penelitian  sebanyak  25  perusahaan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif kuantitatif  dengan  data  sekunder  dari  website  www.idx.co.id.  teknik  analisis  data  menggunakan  model Beneish  M-Score  dan  Altman,  Grover,  Springate,  dan  Zmijewski.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  1) terdapat 6 perusahaan yang tergolong manipulator dengan persentase 24% dan 19 perusahaan tergolong non manipulator  dengan persentase 76%; 2) model  Zmijewski memiliki  tingkat  akurasi paling tinggi  dari ketiga model sebelumnya yaitu tingkat akurasi sebelum pandemi 96 persen dan saat pandemi 96 persen. Kata  Kunci:  Kecurangan  Laporan  Keuangan,  Beneish  M-Score,  Kebangkrutan,  Altman  Z-Score.  Grover, Springate, Zmijewski.

## Abstract
This  research  was  conducted  to  find  out:  1)  Companies  that  are  classified  as  manipulators  or  non- manipulators in detecting financial statement fraud, 2) compare predictions of company bankruptcy using the  Altman,  Grover,  Springate,  and  Zmijewski  models,  and  identify  companies  that  are  classified  as  safe zones, gray zones and distress zone. The population of this research is 43 companies listed on the IDX in the  food  and  beverage  sub-sector  manufacturing  companies  in  2018-2021.  This  study  used  a  purposive sampling method  and obtained as  many as 25 research sample  companies. This  study uses a quantitative descriptive method  with secondary data  from the www.idx.co.id.website data  analysis  technique using the Beneish  M-Score  model  and  Altman,  Grover,  Springate,  and  Zmijewski.  The  results  of  this  study  are  1) there are 6 companies classified as manipulators with a percentage of 24% and 19 companies classified as non-manipulators  with  a percentage of  76%; 2) the Zmijewski model  has the highest level  of  accuracy of the  three  previous  models,  namely  the  accuracy  rate  before  the  pandemic  was  96  percent  and  during  the pandemic was 96 percent.
Keywords: Financial Statement Fraud, Beneish M- Score , Bankruptcy , Altman Z- Score . Grover, Springate, Zmijewski
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski

## PENDAHULUAN
Tujuan  laporan  keuangan  menurut  PSAK  1  adalah  untuk  memberikan  informasi mengenai  posisi  keuangan,  kinerja  keuangan,  dan  arus  kas  perusahaan  yang  bermanfaat  bagi sebagian  besar  pengguna  laporan  keuangan  dalam  pembuatan  keputusan  ekonomi.  Menurut PSAK  1  laporan  keuangan  adalah  suatu  penyajian  terstruktur  dari  posisi  keuangan  dan  kinerja keuangan suatu perusahaan. 1,2
Tindakan  kecurangan  laporan  keuangan  juga  berkaitan  dengan  bangkutnya  suatu perusahaan.  Salah  satu  penyebab  umum  terjadinya  kebangkrutan  pada  perusahaan  manufaktur adalah turunnya tingkat penjualan. Penurunan penjualan itu sendiri bisa menyebabkan terjadinya penurunan pendapatan perusahaan dan berdampak pada turunnya laba. 3 Apabila perusahaan tidak mampu mendeteksi hal tersebut makan akan berakhir dengan kebangrutan perusahaan.
Kasus  terkait  permasalahan  kebangrutan  perusahaan  yang  dikarenakan  tidak  mampu membayar  utang  perusahaan  tidak  hanya  terjadi  pada  PT  Sariwangi  Agricultural  Estate  Agency akan  tetapi  terjadi  juga  pada  beberapa  kasus  perusahaan  manufaktur  lainnya  yaitu  PT  Modern Seven  Indonesia  PT  Nyonya  Manner,  PT  Namasindo  Plas  dan  sebagainya.  Karena  banyaknya kasus  kebangkrutan  yang  terjadi  di  Indonesia,  perlu  dilakukan  prediksi  kebangkrutan  sebelum para  investor  melakukan  atau  menanamkan  modalnya  kesebuah  perusahaan.  Prediksi kebangkrutan juga dapat melihat kelangsungan jangka panjang pada sebuah perusahaan. 4,5
Memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  dapat  menggunakan  beberapa  model  yang berbeda. Setiap perusahaan biasanya memilih beberapa model untuk mempredeksi kebangkrutan, tetapi ada juga perusahaan yang hanya fokus pada satu model saja. Penelitian ini akan membahas memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  menggunakan  empat  model  yaitu  model  Altman, Springate,  Zmijewski,  dan  Grover.  Metode  Grover  ini  merupakan  pengembangan  dari  metode Altman, terdapat rasio yang dihapus yaitu rasio nilai pasar perusahaan dan rasio laba ditahan atas total  aset  dan  menambahkan  rasio  ROA.  Peneliti  dari  metode  ini  yaitu  Jeffrey  S.  Grover  yang melakukan penelitian dengan mengambil sampel 35 perusahaan bangkrut dan 35 perusahaan tidak bangkrut  pada  periode  1982-1996.  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  keakuratan  sebesar
1 Akuntansi Indonesia, Ikatan. "Standar Akuntansi Keuangan." Salemba Empat: Jakarta (2009). 2 Saragih,  Tommy  D. Prediksi  Kebangkrutan  Perusahaan  Berdasarkan  Analisa  Model  Z-Score Altman  pada  Perusahaan  Farmasi  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) .  Diss.  Universitas Sumatera Utara, 2010.
3 Ricky,  Ricky,  dkk.  "Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Terjadinya  Fraud  pada Perbankan di Era New Normal." Jurnal Akuntansi dan Pajak 23.2 (2022).
4 Annisa,  Rifka  Ayu,  dan  Imam  Ghozali.  "Pendeteksian  Kecurangan  Laporan  Keuangan Menggunakan  Analisis  Beneish  M-Score  pada  Perusahaan  Non  Keuangan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia Tahun 2017-2018." Diponegoro Journal of Accounting 9.3 (2020).
5 Gates,  Sandra,  Cheryl  L.  Prachyl,  dan  Carol  Sullivan.  "Using  report  to  the  Nations  on Occupational  Fraud  and  Abuse  to  Stimulate  Discussion  of  Fraud  in  Accounting  and  Business Classes." Journal of Business and Behavioral Sciences 28.1 (2016): 106.
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
97,7%,  hal  tersebut  menandakan  bahwa  metode  Grover  cocok  digunakan  untuk  mendeteksi financial Distress pada perusahaan. 6
Beberapa penelitian untuk memprediksi kebangrutan perusahaan telah diteliti sebelumnya yaitu penelitian dari Seto dan Trisnaningsih. 7 Ramadhona dan Nur. 8 Prihanthini dan Sari. 9 Fahma dan  Setyaningsih. 10 Dan  terdapat  juga  beberapa  penelitian  yang  telah  diteliti  untuk  mendeteksi keucrangan  laporan  keuangan  menggunakan  model Beneish yaitu  Tarjo  dan  Herawati. 11 Talab dkk. 12 Repousis. 13 Nurim  dan  Kusuma,  Annisa  dan  Ghozali. 14 Beberapa  penelitian  di  Indoneisa yang menguji delapan rasio Beneish masih terbatas. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kecurangan laporan keuangan dan memprediksi akan terjadinya potensi kebangkrutan dengan  perbandingan  metode Altman,  Grover,  Springate,  Zmizewski pada  perusahaan Manufaktur subsektor makanan dan minuman yang terdaftar di BEI tahun 2018-2021.

## LITERATURE REVIEW

## A. Teori Keagenan (Agency Theory)
Hubungan keagenan sebagai “ agency relationship as a contract under which one or more person (the principals) engage another person (the agent) to perform some service on their behalf which  involves  delegating  some  decision  making  authority  to  the  agent ”.  Dengan  proporsi kepemilikan  yang  hanya  sebagian  (kecil)  dari  saham  beredar  perusahaan,  bahkan  kepemilikan saham  perusahan  yang  dikelola  agen,  membuat  manajer/agen  cenderung  bertindak  untuk
6 Fahma,  Yoga  Taufan. Analisis  Financial  Distress  dengan  Metode  Altman,  Zmijewski,  Grover, Springate, Ohlson, dan Zavgren untuk memprediksi kebangkrutan pada perusahaan ritel yang terdaftar di BEI periode 2015-2018 . Diss. Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2020. 7 Seto,  Bimo  Aryo,  dan  Sri  Trisnaningsih.  "Penggunaan  Model  Altman  Z-Score,  Springate, Zmijewski dan Grover dalam Memprediksi Financial Dsitress." Prosiding Senapan 1.2 (2021): 754-769. 8 Rhomadhona,  Muhammad  Nur.  "Analisis  Perbandingan  Kebangkrutan  Model  Altman,  Model Springate, dan Model  Zmijewski  Pada Perusahaan  yang Tergabung Dalam  Grup Bakrie  yang Terdaftar  di Bursa Efek Indonesia Periode 2010-2012." Jurnal Universitas Negeri Surabaya (2014).
9 Prihanthini, Ni Made Evi Dwi, dan Maria M. Ratna Sari. "Prediksi Kebangkrutan dengan Model Grover,  Altman  Z-Score,  Springate  dan  Zmijewski  pada  Perusahaan  Food  and  Beverage  Di  Bursa  Efek Indonesia." E-jurnal Akuntansi 5.2 (2013): 417-435. 10 Fahma,  Yoga  Taufan. Analisis  Financial  Distress  dengan  Metode  Altman,  Zmijewski,  Grover, Springate, Ohlson, dan Zavgren untuk memprediksi kebangkrutan pada perusahaan ritel yang terdaftar di BEI periode 2015-2018 . Diss. Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2020. 11 Herawati, Nurul. "Application of Beneish M-Score Models and Data Mining to Detect Financial Fraud." Procedia-Social and Behavioral Sciences 211 (2015): 924-930. 12 Talab,  Hassnain  Raghib,  Hakeem  Hammood  Flayyih,  dan  Sallama  Ibrahim  Ali.  "Role  of Beneish M-score model in detecting of earnings management practices: Empirical study in listed banks of Iraqi  Stock  Exchange." International  Journal  of  Applied  Business  and  Economic  Research 15.23  (2017): 287-302. 13 Repousis,  Spyridon.  "Using  Beneish  Model  to  Detect  Corporate  Financial  Statement  Fraud  in Greece." Journal of Financial Crime (2016).
14 Annisa,  Rifka  Ayu,  dan  Imam  Ghozali.  "Pendeteksian  Kecurangan  Laporan  Keuangan Menggunakan  Analisis  Beneish  M-Score  pada  Perusahaan  Non  Keuangan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia Tahun 2017-2018." Diponegoro Journal of Accounting 9.3 (2020).
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
kepentingan  pribadi  dan  bukan  untuk  memaksimumkan  nilai  perusahaan.  Inilah  penyebab  biaya keagenan ( agency cost). 15

## B. Kecurangan
Menurut ACFE atau Association of Certified Fraud Examiners, kecurangan ( fraud) dapat diartikan  sebagai  perbuatan  yang  ditujukan  untuk  mendapatkan  keuntungan  secara  pribadi maupun  kelompok  yang  dapat  merugikan  pihak  lain  secara  langsung  maupun  tidak  langsung, yang  biasanya  dilakukan  oleh  pihak  dari  dalam  maupun  luar  organisasi  dan  dapat  melanggar hukum. 16

## C. Beneish M Score
Untuk  mendeteksi  kecurangan  laporan  keuangan  yang  terjadi  dalam  perusahaan  maka digunakan  alat  pendeteksi  yang  disebut  dengan Beneish  M  Score. Model  ini  diciptakan  oleh Messod  D.  Beneish  dan  dikembangkan  pada  tahun  1999.  Dalam  artikelnya “The  Detection  of Earnings  Manipulation”. 17 Beneish mengemukakan  teori  bahwa  ada  beberapa  prediktor  dari manipulasi laporan keuangan yang dapat digunakan.

## D. Kebangkrutan
Kebangkrutan  adalah  kegagalan  perusahaan  dimana  menjalankan  operasi  perusahaan untuk  menghasilkan  laba.  Kebangkrutan  (bankcruptcy)  juga  dapat  diartikan  sebagai  kondisi perusahaan yang tidak mampu melunasi kewajibannya. Sehingga dapat disimpulkan kebangkrutan adalah suatu kondisi perusahaan yang gagal dalam menghasilkan laba dan tidak mampu melunasi kewajibannya. 18

## E. Model Altman Z-Score
Analisis  data  data  selanjutnya  dilakukan  dengan  menggunakan  Altman  Model.  Dengan menggunakan Altman Z – Score dapat memprediksi kebangkrutan perusahaan dalam mendeteksi adanya  indikasi  dilakukannya  kecurangan  laporan  keuangan.  Langkah  awal  dengan  melakukan perhitungan  terhadap  5  (lima)  rasio  keuangan  Altman  Z  –  Score.  Model  Altman Z-Score
15 Gunawan, Barbara, Rahadien Pamungkas, dan Desi Susilawati. "Perbandingan prediksi financial distress  dengan  model  Altman,  Grover  dan  Zmijewski." Jurnal  Akuntansi  dan  Investasi 18.1  (2017):  119- 127.
16 ACFE.  "Global  Study  on  Occupational  Fraud  dan  Abuse  Government  Edition." Report  to  the Nations 10 (2018): 80.
17 Beneish, Messod D. "The Detection of Earnings Manipulation." Financial Analysts Journal 55.5 (1999): 24-36.
18 Darsono,  Ashari.  "Pedoman  Praktis  Memahami  Laporan  Keuangan." Yogyakarta:  Andi (2005): 109-138.
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
mengklasifikasikan  perusahaan  dengan  skor  <  1,23  berpotensi  untuk  mengalami  kebangkrutan. Skor  1,23  –  2,90  diklasifikasikan  sebagai grey area,  sedangkan  perusahaan  dengan  skor  >  2,90 diklasifikasikan sebagai perusahaan yang tidak berpotensi mengalami kebangkrutan.

## F. Model Grover
Model Grover merupakan  model  yang  diciptakan  dengan  melakukan  pendesainan  dan penilaian  ulang  terhadap  model  Altman Z-Score .  Jeffrey  S.  Grover  menggunakan  sampel  sesuai dengan model Altman Z-score pada tahun 1968, dengan menambahkan tiga belas rasio keuangan baru.    Model  Grover  mengkategorikan  perusahaan  dalam  keadaan  bangkrut  dengan  skor  kurang atau sama dengan -0,02 (Z ≤ -0,02). Sedangkan nilai untuk perusahaan yang dikategorikan dalam keadaan tidak bangkrut adalah lebih atau sama dengan 0,01 (Z ≥ 0,01).

## G. Model Springate
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gordon  L.V  Springate’s  menghasilkan  model  prediksi kebangkrutan  yang  dibuat  dengan  mengikuti  prosedur  model  Altman.  Model  prediksi kebangkrutan  yang  dikenal  sebagai  model  springate’s  ini  menggunakan  4  rasio  keuangan  yang dipilih  berdasarkan  19  rasio-rasio  keuangan  dalam  berbagai  literatur.  Hasil  perhitungan  dengan menggunakan  model Springate’s tersebut  akan  menghasilkan  skor  yang  berbeda  antara  satu perusahaan  dengan  perusahaan  lainnya.  Skor  tersebut  harus  dibandingkan  dengan  standar penilaian berikut ini untuk menilai keberlangsungan hidup perusahaan tersebut:
Model  Springate  ini  mengklasifikasikan  perusahaan  dengan  skor  Z  >  0,862  merupakan perusahaan yang tidak berpotensi bangkrut, begitu juga sebaliknya jika perusahaan memiliki skor Z < 0,862 diklasifikasikan sebagai perusahaan yang tidak sehat dan berpotensi untuk bangkrut.

## H. Model Zmijewski
Model  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  Zmijewski  pada  tahun  1983  merupakan  hasil  riset selama 20 tahun yang ditelaah ulang. Model ini menghasilkan rumus sebagai berikut:

## Z = -4,3 - 4,5X1 + 5,7X2 – 0,004X3
Keterangan:  X 1 =  ROA  ( Return  on  Asset) ,  X 2 = Leverage  (Debt  Ratio) ,  X 3 = Likuiditas (Current Ratio)
Jika  skor  yang  diperoleh  sebuah  perusahaan  dari  model  prediksi  kebangkrutan  ini melebihi  0  maka  perusahaan  diprediksi  berpotensi  mengalami  kebangkrutan.  Sebaliknya,  jika sebuah perusahaan memiliki skor yang kurang dari 0 maka perusahaan diprediksi tidak berpotensi untuk mengalami kebangkrutan.

## METODE PENELITIAN

## A. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  perusahaan  manufaktur  subsektor  makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2018-2021. Pemilihan populasi yang berasal dari BEI karena data laporan keuangan tersedia bagi masyarakat dan  mudah dalam proses pengumpulan data.
Metode  penentuan  sampel  yang  digunakan  adalah  dengan  menggunakan purposive sampling. Adapun kriteria-kriteria penentuan sampel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1)  Perusahaan  manufaktur  sub  sektor  makanan  dan  minuman  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  tahun  2018-2021;  2)  Perusahaan  manufaktur  sub  sektor  makanan  dan  minuman  yang menerbitkan  laporan  keuangan  tahunan  secara  lengkap  tahun  2018-2021;  3)  Perusahaan manufaktur  sub  sektor  makanan  dan  minuman  yang  telah  masuk  dalam  periode  audit;  dan  4) Adapun populasi yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 43 perusahaan dan sampel yang digunakan sebanyak 25 perusahaan.

## B. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan analisis  deskriptif  dengan  menggunakan  perhitungan  rasio  keuangan.  Untuk  mengukur  Deteksi kecurangan laporan keuangan dapat menggunakan Beneish Ratio Index dan prediksi kebangkrutan perusahaan  ( financial  distress) menggunakan  model  pengukuran Altman  Z-Score,  Grover, Springate dan Zmijewski.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Deteksi kecurangan laporan keuangan dengan Beneish M-Score
Dalam  penelitian  ini  untuk  mendeteksi  kecurangan  laporan  keuangan  digunakan pengukuran  indeks  yaitu Beneish  M-Score.  Beneish  M-Score merupakan  metode  pendeteksian kecurangan  laporan  keuangan  yang  dikembangkan  oleh  Beneish.  Terdapat  delapan  rasio  yang digunakan untuk menggambarkan manipulasi laporan keuangan yaitu: 1. Days Sales in Receivable Index (DSRI), 2. Gross Margin Index (GMI), 3. Asset Quality Index (AQI), 4. Sales Growth Index (SGI),  5. Depreciation  Index (DEPI),  6. Sales  General  and  Administrative  Index (SGA),
7. Leverage  Index (LVGI)  dan  8. Total  Accruals  to  Total  Assets  Index (TATA).  Dibawah  ini merupakan hasil perhitungan delapan rasio indeks tersebut yang dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut:
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
Tabel 1. Hasil Perhitungan Beneish Ratio Index Tahun 2018

## Sumber: Data Olahan (2022)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  1  diatas  dengan  menggunakan Beneish  Ratio  Index pada  tahun  2018  dengan  sampel  25  perusahaan  Manufaktur  sub  sektor  makanan  dan  minuman yang  terdaftar  di  BEI  dapat  dikategorikan  sebagai manipulator non  manipulator dan grey company adalah  sebagai  berikut  :  rasio  DSRI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah sebanyak  4  perusahaan, non  manipulator sebanyak  13  perusahaan, grey  company sebanyak  7 perusahaan.  Rasio  GMI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator sebanyak  6  perusahaan, non manipulator sebanyak  9  perusahaan, grey  company sebanyak  10  perusahaan.  Rasio  AQI, perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  0    perusahaan, non  manipulator sebanyak  22  perusahaan, grey  company sebanyak  3    perusahaan.  Rasio  SGI,  perusahaan  yang tergolong manipulator adalah sebanyak 0  perusahaan, non manipulator sebanyak 17 perusahaan, grey  company sebanyak  8    perusahaan.  Rasio  DEPI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  11  perusahaan, non  manipulator sebanyak  12  perusahaan, grey  company
NO KODE DSRI GMI AQI SGI DEPI SGAI LVGI TATA Index P   Index  P  Index P   Index P   Index P   Index P   Index P   Index P 1 ICBP 0,959  N 0,973  N 0,926 N 1,079 N 1,166 M 1,023 G 0,950  N 0,000 N 2 INDF 0,258  N 1,023  G 0,956 N 1,046 N 1,110 M 1,033 G 1,034  N  -0,016 N 3 MYOR 0,861  N 0,899  N 1,002 N 1,156 G 1,050 G 1,380 M 1,015  N 0,074 N 4 GOOD 0,768  N 1,021  G 0,971 N 1,076 N 1,387 M 1,066 M 0,632  N  -0,055 N 5 MLBI 1,003  N 1,084  G 0,980 N 1,055 N 0,527 N 0,611 N 1,035  N  -0,065 N 6 ULTJ 0,929  N 1,052  G 0,828 N 1,122 N 1,576 M 1,106 M 0,744  N 0,023 N 7 PANI 0,135  N 1,219  M  0,891 N 1,585 G 3,701 M 0,607 N 1,502  M  -0,049 N 8 CLEO 1,020  N 1,136  G 1,073 G 1,352 G 1,632 M 0,800 N 0,433  N  -0,082 N 9 ADES 0,953  N 1,114  G 1,002 N 0,987 N 0,890 N 0,795 N 0,913  N  -0,106 N 10 DLTA 1,060  G 1,013  N 1,001 N 1,149 G 0,984 N 0,973 N 1,074  G  -0,003 N 11 CAMP 1,130  G 1,019  G 0,978 N 1,017 N 0,907 N 1,073 M 0,384  N  -0,042 N 12 CEKA 1,173  G 0,883  N 1,084 G 0,852 N 0,851 N 1,254 M 0,468  N  -0,166 N 13 SKLT 1,232  G 1,720  M  1,000 N 0,864 N 0,946 N 1,258 M 1,057  G 0,023 N 14 HOKI 0,880  N 0,964  N 1,002 N 1,183 G 1,553 M 0,505 N 1,473  M 0,109 N 15 BUDI 1,283  G 1,048  G 1,002 N 1,054 N 0,657 N 0,807 N 1,076  G 0,007 N 16 SKBM 1,050  G 0,876  N 0,994 N 1,061 N 1,118 M 1,289 M 1,116  M  -0,022 N 17 AISA 2,387  M 0,985  N 0,994 N 0,812 N 0,967 N 0,863 N 1,078  G  -0,215 N 18 ALTO 1,015  N 1,584  M  0,986 N 1,107 N 0,846 N 0,912 N 1,047  G  -0,037 N 19 COCO 1,937  M 1,068  G 1,153 G 1,353 G 1,482 M 0,593 N 0,805  N 0,136 N 20 PSDN 1,497  M 1,265  M  0,964 N 0,953 N 1,072 G 1,133 M 1,150  M  -0,092 N 21 PCAR 2,272  M 2,778  M  1,023 N 1,303 G 0,652 N 1,140 M 0,773  N 0,240 N 22 FOOD 0,631  N 1,176  G 0,972 N 1,217 G 0,347 N 0,763 N 0,625  N  -0,047 N 23 STTP 1,142  G 0,990  N 1,011 N 1,001 N 1,094 M 0,901 N 0,915  N 0,004 N 24 BTEK 0,386  N 1,412  M  0,670 N 1,003 N 1,181 M 0,862 N 0,899  N  -0,196 N 25 IIKP 0,888  N 0,490  N 1,011 N 0,831 N 0,934 N 1,076 M 0,999  N  -0,053 N
Keterangan: Prediksi (P), Non Manipulator (N), Grey Company (G), Manipulator (M)
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
sebanyak 2 perusahaan. Rasio SGAI, perusahaan yang tergolong manipulator adalah sebanyak 10 perusahaan, non  manipulator sebanyak  13    perusahaan, grey  company sebanyak  2  perusahaan. Rasio  LVGI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  4  perusahaan, non manipulator sebanyak  16    perusahaan, grey  company sebanyak  5  perusahaan.  Rasio  TATA, perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  0  perusahaan, non  manipulator sebanyak 25  perusahaan, grey company sebanyak 0 perusahaan.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Beneish Ratio Index Tahun 2019 NO  KODE DSRI GMI AQI SGI DEPI SGAI LVGI TATA Index P Index P Index P Index P Index P Index P Index P Index P 1 ICBP 0,879 N 0,938 N 0,999 N 1,101 N 1,150  M 1,026 G 0,917 N -0,053  N 2 INDF 0,870 N 0,929 N 0,988 N 1,044 N 1,784  M 1,041 G 0,904 N 0,000  N 3 MYOR 1,013 N 0,840 N 1,004 N 1,040 N 1,053 G 1,272  M 0,933 N -0,066  N 4 GOOD 1,292 G 1,059 G 1,019 N 1,048 N 1,219  M 2,249  M 1,109 G -0,008  N 5 MLBI 1,369 G 1,004 N 0,986 N 1,038 N 0,868 N 1,047  M 1,014 N -0,044  N 6 ULTJ 1,020 N 0,949 N 1,044 G 1,140 G 0,711 N 0,932 N 1,026 N -0,009  N 7 PANI 1,253 G 0,691 N 1,141 G 0,782 N 0,058 N 1,818  M 0,908 N -0,078  N 8 CLEO 1,037 G 0,888 N 1,044 G 1,310 G 1,956  M 0,965 N 1,616  M -0,054  N 9 ADES 0,982 N 0,968 N 0,999 N 1,037 N 1,227  M 0,891 N 0,683 N -0,122  N 10 DLTA 1,294 G 1,011 N 0,999 N 0,926 N 1,048 G 1,023 G 0,948 N 0,030  N 11 CAMP 0,882 N 1,032 G 1,007 N 1,071 N 0,941 N 1,166  M 0,976 N -0,077  N 12 CEKA 1,440 G 0,646 N 1,050 G 0,860 N 1,056 G 0,732 N 1,142  M -0,171  N 13 SKLT 0,878 N 1,012 N 1,027 N 1,226 G 1,198  M 0,943 N 0,951 N -0,013  N 14 HOKI 0,828 N 0,972 N 0,993 N 1,155 G 1,302  M 0,981 N 0,946 N -0,002  N 15 BUDI 0,800 N 1,043 G 0,998 N 1,135 G 0,961 N 0,680 N 0,895 N -0,069  N 16 SKBM 1,049 G 0,910 N 1,013 N 1,077 N 0,750 N 1,214  M 1,045 G 0,023  N 17 AISA 0,522 N 0,980 N 1,016 N 0,954 N 1,083  M 1,428  M 0,651 N 0,618  N 18 ALTO 0,762 N 0,813 N 0,997 N 1,185 G 0,855 N 0,682 N 1,006 N -0,037  N 19 COCO 1,363 G 0,918 N 0,876 N 1,616 M 0,996 N 0,514 N 0,815 N 0,070  N 20 PSDN 0,849 N 0,829 N 1,051 G 0,918 N 1,637  M 1,143  M 1,181  M -0,109  N 21 PCAR 2,993 M 0,225 N 0,876 N 0,355 N 0,831 N 1,450  M 1,316  M 0,020  N 22 FOOD 0,945 N 0,927 N 1,033 N 1,034 N 0,993 N 1,300  M 0,663 N 0,035  N 23 STTP 1,088 G 0,808 N 0,891 N 1,243 G 1,587  M 1,036 G 0,680 N -0,006  N 24 BTEK 1,134 G 2,863 M 1,004 N 0,784 N 0,761 N 0,767 N 1,012 N -0,036  N 25 IIKP 27,239 M 1,511 M 1,436 M 1,128 N 1,023 G 1,004 G 0,818 N 0,221  N
Keterangan: Prediksi (P), Non Manipulator (N), Grey Company (G), Manipulator (M) Sumber : Data Olahan (2022)
Berdasarkan  hasil  tabel  perhitungan  2  diatas  dengan  menggunakan Beneish  Ratio  Index pada  tahun  2019  dengan  sampel  25  perusahaan  Manufaktur  sub  sektor  makanan  dan  minuman yang  terdaftar  di  BEI  dapat  dikategorikan  sebagai manipulator non  manipulator dan grey company adalah  sebagai  berikut  :  rasio  DSRI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah sebanyak  2  perusahaan, non  manipulator sebanyak  13  perusahaan, grey  company sebanyak  10
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
perusahaan.  Rasio  GMI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator 2  sebanyak    perusahaan, non manipulator  20 sebanyak    perusahaan, grey  company sebanyak  3  perusahaan.  Rasio  AQI, perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  1  perusahaan, non  manipulator sebanyak  19  perusahaan, grey  company sebanyak    5  perusahaan.  Rasio  SGI,  perusahaan  yang tergolong manipulator adalah sebanyak 1 perusahaan, non manipulator sebanyak 17  perusahaan, grey  company sebanyak  7  perusahaan.  Rasio  DEPI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  10  perusahaan, non  manipulator sebanyak  11  perusahaan, grey  company sebanyak 4 perusahaan. Rasio SGAI, perusahaan yang tergolong manipulator adalah sebanyak 10 perusahaan, non  manipulator sebanyak  10  perusahaan, grey  company sebanyak  5  perusahaan. Rasio  LVGI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak    4  perusahaan, non manipulator sebanyak    19  perusahaan, grey  company sebanyak    2  perusahaan.  Rasio  TATA, perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  0    perusahaan, non  manipulator sebanyak 25  perusahaan, grey company sebanyak 0 perusahaan.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Beneish Ratio Index Tahun 2020
NO KODE DSRI GMI AQI SGI DEPI SGAI LVGI TATA Index P Index P Index P Index  P Index P  Index P Index P Index P 1 ICBP 1,261  G 0,922 N 0,455 N 1,103  N 4,322  M  1,005 G 1,654 M -0,019  N 2 INDF 1,171  G 2,717 M 0,701 N 1,067  N 1,628  M  0,994 N 1,179 M -0,031  N 3 MYOR 0,899  N 1,061 G 0,966 N 0,978  N 0,983  N  0,957 N 0,896 N -0,082  N 4 GOOD 0,927  N 1,093 G 0,921 N 0,915  N 1,797  M  2,199 M 1,227 M -0,094  N 5 MLBI 0,732  N 1,300 M 0,996 N 0,535  N 0,668  N  1,310 M 0,839 N -0,202  N 6 ULTJ 1,053  G 1,008 N 1,046 G 0,956  N 0,840  N  0,890 N 3,146 M -0,012  N 7 PANI 0,541  N 0,797 N 1,003 N 0,782  N 0,834  N  1,111 M 0,890 N -0,057  N 8 CLEO 1,087  G 0,863 N 1,015 N 0,893  N 0,405  N  1,105 M 0,826 N -0,072  N 9 ADES 1,104  G 0,983 N 1,017 N 0,807  N 0,755  N  0,580 N 0,871 N -0,099  N 10 DLTA 0,896  N 1,073 G 0,999 N 0,661  N 0,174  N  1,424 M 1,127 M -0,101  N 11 CAMP 0,738  N 1,084 G 1,033 N 0,930  N 0,975  N  0,897 N 0,997 N -0,146  N 12 CEKA 0,998  N 1,270 M 1,036 N 1,164  G 0,835  N  1,388 M 1,039 G 0,007  N 13 SKLT 0,870  N 0,950 N 1,017 N 0,979  N 0,775  N  1,114 M 0,914 N -0,074  N 14 HOKI 1,383  G 1,189 G 0,898 N 0,710  N  18,199  M  1,158 M 1,104 G -0,044  N 15 BUDI 1,241  G 0,976 N 1,009 N 0,907  N 1,015  G  1,195 M 0,969 N -0,043  N 16 SKBM 0,853  N 1,273 M 1,103 G 1,504  G 0,944  N  0,859 N 1,058 G -0,008  N 17 AISA 1,475  M 1,195 M 0,996 N 0,850  N 0,713  N  1,049 M 0,312 N 0,570  N 18 ALTO 0,847  N 1,048 G 1,002 N 0,935  N 2,799  M  0,882 N 1,012 N -0,037  N 19 COCO 1,121  G 1,019 G 1,009 N 0,947  N 0,843  N  0,807 N 1,021 N 0,134  N 20 PSDN 1,470  M 0,936 N 1,002 N 0,731  N 1,174  M  1,259 M 1,095 G -0,032  N 21 PCAR 0,992  N 1,069 G 1,005 N 0,743  N 1,531  M  0,849 N 0,644 N -0,274  N 22 FOOD 0,752  N 1,112 G 0,990 N 0,749  N 1,953  M  1,259 M 1,340 M -0,161  N 23 STTP 0,731  N 0,975 N 1,111 G 1,095  N 1,213  M  0,760 N 0,883 N -0,174  N 24 BTEK 0,027  N -0,091 N 0,830 N 1,452  G 1,240  M  0,756 N 1,065 G -0,120  N
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
25 IIKP 0,955  N 0,583 N 0,962 N 0,780  N 1,002  G  1,117 M 1,116 M -0,122  N Keterangan
Prediksi (P), Non Manipulator (N), Grey Company (G), Manipulator (M) Sumber: Data Olahan (2022)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  3  diatas  dengan  menggunakan Beneish  Ratio  Index pada  tahun  20120  dengan  sampel  25  perusahaan  Manufaktur  sub  sektor  makanan  dan  minuman yang  terdaftar  di  BEI  dapat  dikategorikan  sebagai manipulator non  manipulator dan grey company adalah  sebagai  berikut  :  rasio  DSRI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah sebanyak  2  perusahaan, non  manipulator sebanyak  15  perusahaan, grey  company sebanyak  8 perusahaan.  Rasio  GMI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator sebanyak  5  perusahaan, non manipulator sebanyak  11  perusahaan, grey  company sebanyak  9  perusahaan.  Rasio  AQI, perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  0    perusahaan, non  manipulator sebanyak  22  perusahaan, grey  company sebanyak  3      perusahaan.  Rasio  SGI,  perusahaan  yang tergolong manipulator adalah sebanyak 0  perusahaan, non manipulator sebanyak 22 perusahaan, grey  company sebanyak  3    perusahaan.  Rasio  DEPI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  10  perusahaan, non  manipulator sebanyak  13    perusahaan, grey  company sebanyak 2 perusahaan. Rasio SGAI, perusahaan yang tergolong manipulator adalah sebanyak 13 perusahaan, non  manipulator sebanyak  11  perusahaan, grey  company sebanyak    1  perusahaan. Rasio  LVGI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  7  perusahaan, non manipulator sebanyak  13    perusahaan, grey  company sebanyak    5  perusahaan.  Rasio  TATA, perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  0  perusahaan, non  manipulator sebanyak 25  perusahaan, grey company sebanyak 0 perusahaan.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Beneish Ratio Index Tahun 2021 NO  KODE DSRI GMI AQI SGI DEPI SGAI LVGI TATA Index P Index P Index P Index P Index P Index P Index P Index P 1 ICBP 0,976 N 1,035 G 1,241 G 1,218 G 1,025 G 0,927 N 1,043 G -0,001  N 2 INDF 0,934 N 1,002 N 1,089 G 1,216 G 0,835 N 0,918 N 1,004 N -0,019  N 3 MYOR 0,947 N 1,202  M 1,017 N 1,140 G 1,063 G 1,056  M 0,999 N 0,008  N 4 GOOD 1,059 G 0,997 N 1,001 N 1,140 G 1,032 G 1,809  M 0,992 N -0,032  N 5 MLBI 0,784 N 0,860 N 0,949 N 1,246 G 0,883 N 0,914 N 1,230  M -0,172  N 6 ULTJ 0,944 N 1,040 G 1,134 G 1,109 N 0,767 N 0,873 N 0,675 N -0,020  N 7 PANI 0,815 N 1,390  M 0,995 N 1,567 G 0,948 N 0,675 N 1,254  M -0,098  N 8 CLEO 0,926 N 1,009 N 1,019 N 1,135 G 0,678 N 0,866 N 0,810 N -0,092  N 9 ADES 0,980 N 0,952 N 0,935 N 1,389 G 2,188 M 0,815 N 0,952 N -0,031  N 10 DLTA 1,649  M 0,961 N 0,996 N 1,247 G 6,551 M 0,805 N 1,359  M -0,113  N 11 CAMP 0,832 N 0,992 N 1,009 N 1,065 N 0,997 N 0,926 N 0,942 N -0,099  N 12 CEKA 0,918 N 1,365  M 1,000 N 1,475 G 1,018 G 0,906 N 0,935 N 0,056  N 13 SKLT 0,938 N 0,956 N 1,003 N 1,082 N 1,132 M 1,120  M 0,824 N -0,049  N 14 HOKI 1,445 G 1,010 N 1,019 N 0,796 N 1,114 M 1,266  M 1,202  M -0,001  N
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
15 BUDI 1,070 G 0,992 N 1,004 N 1,238 G 0,256 N 1,443  M 0,969 N -0,047  N 16 SKBM 1,021 N 0,722 N 0,897 N 1,216 G 0,748 N 2,125  M 1,088 G 0,037  N 17 AISA 0,731 N 1,106 G 0,966 N 1,185 G 0,918 N 0,449 N 0,910 N -0,043  N 18 ALTO 0,916 N 1,183 G 1,009 N 1,141 G 0,812 N 0,633 N 1,005 N -0,047  N 19 COCO 1,060 G 0,947 N 1,042 G 1,565 G 0,898 N 0,862 N 0,712 N 0,093  N 20 PSDN 0,592 N 2,286  M 0,994 N 0,969 N 1,269 M 0,896 N 1,105 G -0,182  N 21 PCAR 0,314 N 1,484  M 1,000 N 3,473 M 1,450 M 1,144  M 1,928  M 0,098  N 22 FOOD 0,963 N 1,172 G 1,008 N 0,968 N 0,890 N 0,845 N 1,171  M -0,079  N 23 STTP 0,983 N 1,143 G 1,021 N 1,103 N 0,397 N 1,460  M 0,702 N -0,076  N 24 BTEK 30,495  M 4,399  M 0,968 N 0,145 N 1,024 G 7,508  M 1,032 N -0,027  N 25 IIKP 0,580 N 1,693  M 0,975 N 1,173 G 1,034 G 1,112  M 1,161  M -0,151  N
keterangan: Prediksi (P), Non Manipulator (N), Grey Company (G), Manipulator (M)
Sumber: Data Olahan (2022)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  4  diatas  dengan  menggunakan Beneish  Ratio  Index pada  tahun  2021  dengan  sampel  25  perusahaan  Manufaktur  sub  sektor  makanan  dan  minuman yang  terdaftar  di  BEI  dapat  dikategorikan  sebagai manipulator non  manipulator dan grey company adalah  sebagai  berikut  :  rasio  DSRI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah sebanyak  2    perusahaan, non  manipulator sebanyak  19  perusahaan, grey  company sebanyak  4 perusahaan.  Rasio  GMI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator sebanyak  7  perusahaan, non manipulator sebanyak  12  perusahaan, grey  company sebanyak  6  perusahaan.  Rasio  AQI, perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  0    perusahaan, non  manipulator sebanyak  21    perusahaan, grey  company sebanyak  4    perusahaan.  Rasio  SGI,  perusahaan  yang tergolong manipulator adalah sebanyak 1   perusahaan, non manipulator sebanyak 8 perusahaan, grey  company sebanyak  16  perusahaan.  Rasio  DEPI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah sebanyak 6 perusahaan, non manipulator sebanyak 13 perusahaan, grey company sebanyak 6  perusahaan.  Rasio  SGAI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  10 perusahaan, non  manipulator sebanyak  15  perusahaan, grey  company sebanyak    0  perusahaan. Rasio  LVGI,  perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak    7  perusahaan, non manipulator sebanyak    15    perusahaan, grey  company sebanyak    3  perusahaan.  Rasio  TATA, perusahaan  yang  tergolong manipulator adalah  sebanyak  0    perusahaan, non  manipulator sebanyak 25  perusahaan, grey company sebanyak 0 perusahaan.
Selanjutnya setelah dilakukan perhitungan kedelapan rasio keuangan diatas, kemudian di formulasikan kedalam rumus Beneish M-Score model sebagai berikut:
Beneish M-Score = -4,840 + 0,920*DSRI + 0,528*GMI + 0,404*AQI + 0,892*SGI + 0,115*DEPI - 0,172*SGAI + 4,679*TATA - 0,327*LVGI
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
Dibawah ini adalah hasil pengkategorian Beneish M-Score yang dapat dilihat pada tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Pengkategorian Beneish M Score No Kode Tahun Rata- rata Kategori 2018 2019 2020 2021 1 ICBP -2,521 -2,802 -2,436 -2,262 -2,505 Non Manipulator 2 INDF -3,274 -2,550 -1,687 -2,474 -2,496 Non Manipulator 3 MYOR -2,304 -2,906 -2,977 -2,318 -2,626 Non Manipulator 4 GOOD -2,771 -2,463 -3,318 -2,650 -2,801 Non Manipulator 5 MLBI -2,763 -2,412 -4,027 -3,514 -3,179 Non Manipulator 6 ULTJ -2,289 -2,485 -3,411 -2,395 -2,645 Non Manipulator 7 PANI -2,794 -3,191 -3,529 -2,515 -3,007 Non Manipulator 8 CLEO -2,168 -2,655 -2,982 -2,853 -2,665 Non Manipulator 9 ADES -2,980 -2,949 -2,994 -2,226 -2,787 Non Manipulator 10 DLTA -2,389 -2,170 -3,596 -1,748 -2,476 Non Manipulator 11 CAMP -2,386 -2,960 -3,461 -3,071 -2,969 Non Manipulator 12 CEKA -3,179 -3,237 -2,313 -1,696 -2,606 Non Manipulator 13 SKLT -2,037 -2,449 -3,063 -2,716 -2,566 Non Manipulator 14 HOKI -2,034 -2,531 -0,691 -2,424 -1,920 Manipulator 15 BUDI -2,212 -2,819 -2,635 -2,644 -2,578 Non Manipulator 16 SKBM -2,701 -2,450 -2,088 -2,603 -2,460 Non Manipulator 17 AISA -2,469 -0,054 0,764 -2,668 -1,107 Manipulator 18 ALTO -2,326 -2,837 -2,670 -2,575 -2,602 Non Manipulator 19 COCO -0,428 -1,270 -1,830 -1,432 -1,240 Manipulator 20 PSDN -2,511 -3,361 -2,599 -3,120 -2,897 Non Manipulator 21 PCAR 0,994 -1,875 -3,805 -0,591 -1,319 Manipulator 22 FOOD -2,716 -2,345 -3,766 -2,937 -2,941 Non Manipulator 23 STTP -2,335 -2,235 -3,383 -2,776 -2,682 Non Manipulator 24 BTEK -3,859 -1,790 -4,200 24,352 3,626 Manipulator 25 IIKP -3,334 23,266 -3,659 -3,211 3,266 Manipulator Sumber: Data Olahan (2022)
Dari tabel 4.5 diatas jika hasil perhitungan Beneish M-Score lebih besar dari -2,22 artinya perusahaan  terindikasi  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan  ( manipulator) ,  namun  apabila hasil perhitungan dari persamaan 𝑀 - 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 kurang dari − 2,22 berarti perusahaan tidak terindikasi melakukan kecurangan laporan keuangan (non manipulator) . Tabel diatas menunjukkan terdapat 6  perusahaan  yang  dikategorikan manipulator yaitu  HOKI,  AISA,  COCO,  PCAR,  BTEK,  IIKP dan  19  perusahaan non  manipulator yaitu  ICBP,  INDF,  MYOR,  GOOD,  MLBI,  ULTJ,  PANI, CLEO, ADES, DLTA, CAMP, CEKA, SKLT, BUDI, SKBM, ALTO, PSDN, FOOD, STTP.

## B. Persentase Beneish M-Score
Selanjutnya  dari  persamaan 𝑀 - 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 >  −2,22  artinya  perusahaan  terindikasi kemungkinan  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan  ( Manipulator) ,  namun  apabila  hasil perhitungan dari persamaan 𝑀 - 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 < − 2,22 berarti perusahaan tidak terindikasi kemungkinan
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
melakukan  kecurangan  laporan  keuangan  ( Non  Manipulator). Hasil  perhitungan  persentase Beneish M-Score sebagai berikut:
Tabel 6. Persentase Beneish M-Score No Kategori Persentase 1 Prediksi Perusahaan Manipulator
2 Prediksi Perusahaan Non Manipulator
Sumber: Data Olahan (2022)

## C. Perbandingan Hasil Prediksi Kebangkrutan Perusahaan
1. Metode Altman Z-Score
Metode  ini  menggunakan  lima  variabel  rasio  keuangan,  yaitu  1. Working  Capital/Total Assets, 2. Retained Earnings/Total Assets, 3. Earnings Before Interest and Taxes/Total Assets, 4. Market Value of Equity/Total Liabilities, 5. Sales/Total Assets. Hasil dari rasio tersebut kemudian dimasukan kedalam persamaan Altman Z-Score . Berikut ini merupakan fungsi persamaan Altman Z-Score (2000) untuk perusahaan manufaktur, yaitu:
Z-Score : 0,717X 1 + 0,847X 2 + 3,107X 3 + 0,420 X 4 + 0,998 X 5
Kriteria:  Z-Score  >  2,90 (Safe  Zone) :  Berdasarkan  laporan  keuangan,  perusahaan dianggap aman, 1,23 ≤ Z-Score < 2,90 (Grey Zone) : Terdapat kondisi keuangan di suatu bagian yang membutuhkan perhatian khusus, Z < 1,23 ( Distress Zone ): Perusahaan berpotensi kuat akan mengalami kebangkrutan
Dibawah  ini  adalah  hasil  perhitungan Altman  Z-Score yang  dapat  dilihat  pada  tabel  7 sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Perhitungan Metode Altman Z-Score Tahun 2018-2021 No Kode Saham Tahun Sebelum Pandemi Tahun Saat Pandemi 2018 2019 Rata- rata Prediksi 2020 2021 Rata- rata Prediksi 1 DLTA 5,009 5,161 5,085 Safe zone 4,201 3,667 3,934 Safe zone 2 AISA -3,544 0,313 -1,616 Distress zone 1,079 -0,349 0,365 Distress zone 3 ALTO 0,430 0,601 0,515 Distress zone 0,577 0,630 0,603 Distress zone 4 BTEK 0,624 0,433 0,528 Distress zone -0,081 0,015 -0,033 Distress zone 5 BUDI 1,165 1,506 1,336 Grey zone 1,482 1,780 1,631 Grey zone 6 CAMP 4,847 5,041 4,944 Safe zone 4,860 5,343 5,101 Safe zone 7 CEKA 6,467 5,649 6,058 Safe zone 5,497 6,468 5,982 Safe zone
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
8 CLEO 2,843 2,173 2,508 Grey zone 2,356 2,938 2,647 Grey zone 9 COCO 1,204 1,421 1,313 Grey zone 1,122 1,612 1,367 Grey zone 10 DLTA 5,009 5,161 5,085 Safe zone 4,201 3,667 3,934 Safe zone 11 FOOD 1,276 1,876 1,576 Grey zone 0,549 0,365 0,457 Distress zone 12 GOOD 3,122 2,788 2,955 Safe zone 1,887 2,184 2,036 Grey zone 13 HOKI 4,066 4,285 4,176 Safe zone 3,032 2,227 2,629 Grey zone 14 ICBP 3,032 3,212 3,122 Safe zone 1,411 1,391 1,401 Grey zone 15 IIKP 4,438 6,900 5,669 Safe zone 5,062 4,097 4,580 Safe zone 16 INDF 2,174 1,905 2,040 Grey zone 1,340 1,425 1,383 Grey zone 17 MLBI 3,567 3,521 3,544 Safe zone 1,895 2,238 2,067 Grey zone 18 MYOR 2,883 2,960 2,921 Safe zone 3,005 2,919 2,962 Safe zone 19 PANI 2,224 2,274 2,249 Grey zone 2,301 2,000 2,150 Grey zone 20 PCAR 2,616 1,053 1,834 Grey zone 0,903 1,815 1,359 Grey zone 21 PSDN 1,849 1,423 1,636 Grey zone 0,730 0,345 0,538 Distress zone 22 SKBM 1,936 2,328 2,132 Grey zone 2,597 2,645 2,621 Grey zone 23 SKLT 2,083 2,454 2,269 Grey zone 2,611 2,918 2,764 Grey zone 24 STTP 2,805 3,882 3,343 Safe zone 4,068 4,894 4,481 Safe zone 25 ULTJ 4,968 5,022 4,995 Safe zone 2,529 3,528 3,028 Safe zone Keterangan Sebelum pandemi Saat pandemi Safe Zone 12 8 Grey Zone 10 12 Distress Zone 3 5 Jumlah 25 25
Sumber: Data Olahan (2022)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  7  selama  periode  2018-2021  secara  kumulatif berdasarkan  periode  sebelum  pandemi  dan  saat  pandemi  pada  perusahaan  manufaktur  subsektor makanan  dan  minuman  dapat  dikategorikan  sebagai  perusahaan  yang  mengalami kebangkrutan/( financial  distress) menurut  hasil  perhitungan  model Altman  Z-Score yaitu  : perusahaan AISA, ALTO, BTEK termasuk kedalam perusahaan distress zone atau di indikasikan mengalami  kebangkrutan  sebelum  pandemi  dan  setelah  pandemi.  Selain  itu  perusahaan  FOOD dan PSDN ditahun 2018-2021 termasuk kedalam 2 kategori yaitu sebelum pandemi dikategorikan rawan bangkrut ( grey zone) dan tahun saat pandemi mengalami kebangkrutan ( distress zone).

## 2. Metode Grover
Metode  ini  menggunakan  tiga  variabel  rasio  keuangan,  yaitu  1. Working  capital/  total assets,  2.  Net  profit  before  interest  and  taxes  /total  assets ,  3. Net  profit  before  taxes/  current liabilities . Selanjutnya hasil dari rasio tersebut kemudian dimasukan kedalam persamaan Grover sebagai berikut :
G= 1,650X 1 +3,40X 2 -0,016X 3 +0,057
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
Kriteria:  G  0,01 (Safe  Zone) :  Berdasarkan  laporan  keuangan,  perusahaan  dianggap aman, G ≤ -0,02 (Distress zone) : Perusahaan berpotensi kuat akan mengalami kebangkrutan Dibawah  ini  adalah  hasil  perhitungan  metode Grover yang  dapat  dilihat  pada  tabel  4.8 sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Perhitungan Metode Grover Tahun 2018-2021 No Kode Saham Tahun Sebelum Pandemi Tahun Saat Pandemi 2018 2019 Rata- Rata Prediksi 2020 2021 Rata- Rata Prediksi 1 ADES 0,519 0,868 0,693 Safe Zone 1,278 1,409 1,343 Safe Zone 2 AISA -3,771 1,953 -0,909 Distress Zone 1,591 -0,177 0,707 Safe Zone 3 ALTO -0,170 -0,012 -0,091 Distress Zone -0,030 -0,031 -0,030 Distress Zone 4 BTEK 0,287 0,109 0,198 Safe Zone -0,489 -0,131 -0,310 Distress Zone 5 BUDI 0,132 0,157 0,144 Safe Zone 0,224 0,291 0,257 Safe Zone 6 CAMP 1,334 1,419 1,376 Safe Zone 1,291 1,572 1,431 Safe Zone 7 CEKA 1,336 1,757 1,547 Safe Zone 1,613 1,578 1,595 Safe Zone 8 CLEO 0,916 0,578 0,747 Safe Zone 0,631 0,758 0,695 Safe Zone 9 COCO 0,026 0,343 0,185 Safe Zone 0,272 0,751 0,512 Safe Zone 10 DLTA 2,337 2,355 2,346 Safe Zone 1,804 1,859 1,831 Safe Zone 11 FOOD -0,040 0,208 0,084 Safe Zone -0,672 -0,746 -0,709 Distress Zone 12 GOOD 0,624 0,676 0,650 Safe Zone 0,480 0,582 0,531 Safe Zone 13 HOKI 1,270 1,254 1,262 Safe Zone 0,676 0,402 0,539 Safe Zone 14 ICBP 1,028 1,142 1,085 Safe Zone 0,569 0,556 0,562 Safe Zone 15 IIKP -0,143 1,223 0,540 Safe Zone 0,097 0,030 0,063 Safe Zone 16 INDF 0,911 0,483 0,697 Safe Zone 0,423 0,459 0,441 Safe Zone 17 MLBI 1,834 1,732 1,783 Safe Zone 0,468 0,805 0,636 Safe Zone 18 MYOR 1,259 1,327 1,293 Safe Zone 1,295 0,936 1,115 Safe Zone 19 PANI 0,302 0,460 0,381 Safe Zone 0,472 0,341 0,407 Safe Zone 20 PCAR 0,717 0,422 0,569 Safe Zone 0,207 0,647 0,427 Safe Zone 21 PSDN -0,026 -0,124 -0,075 Distress Zone -0,276 -0,677 -0,477 Distress Zone 22 SKBM 0,317 0,267 0,292 Safe Zone 0,510 0,364 0,437 Safe Zone 23 SKLT 0,382 0,480 0,431 Safe Zone 0,586 0,804 0,695 Safe Zone 24 STTP 0,839 1,210 1,024 Safe Zone 1,243 1,356 1,300 Safe Zone 25 ULTJ 1,281 1,487 1,384 Safe Zone 1,227 1,501 1,364 Safe Zone Keterangan Sebelum pandemi Saat pandemi Safe Zone 22 21 Distress Zone 3 4 Jumlah 25 25 Sumber: Data Olahan (2022)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  8  menggunakan  rumus  model Grover dari  periode 2018-2019  pada  perusahaan  manufaktur  subsektor  makanan  dan  minuman  maka  dapat  terlihat
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
untuk  kategori safe  zone sebelum  pandemi  sebanyak  22  perusahaan  dan  setelah  pandemi  terjadi penurunan menjadi 21 perusahaan. Selanjutnya untuk kategori Distress Zone sebelum pandemi 3 perusahaan  (AISA,  ALTO,  PSDN)  dan  saat  pandemi  menjadi  4  perusahaan  (ALTO,  BTEK. FOOD, PSDN)

## 3. Metode Springate
Metode ini  menggunakan empat variabel rasio keuangan,  yaitu 1. Working capital/ total assets,  2.  Net  profit  before  interest  and  taxes  /total  assets,  3.  Net  profit  before  taxes/  current liabilitie, 4. Sales/ total asset. Hasil dari rasio tersebut kemudian dimasukan kedalam persamaan Springate sebagai berikut:
S = 1,03X 1 + 3,07X 2 + 0,66X 3 + 0,4X 4
Kriteria:  S  >  0,862: Safe  zone (Perusahaan  tergolong  sehat ) ,  S  <  0,862: Distress  zone (Perusahaan masuk dalam kategori bangkrut).
Dibawah ini adalah hasil perhitungan Springate yang dapat dilihat pada tabel 4.9 sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil Perhitungan Metode Springate Tahun 2018-2021 No Kode Saham Tahun Sebelum Pandemi Tahun Saat Pandemi 2018 2019 Rata- rata Prediksi 2020 2021 Rata- rata Prediksi 1 ADES 0,904 1,453 1,178 Safe Zone 1,811 2,204 2,008 Safe Zone 2 AISA -1,985 2,972 0,494 Distress Zone 2,435 0,225 1,330 Safe Zone 3 ALTO -0,198 0,036 -0,081 Distress Zone 0,029 0,053 0,041 Distress Zone 4 BTEK 0,333 -0,076 0,128 Distress Zone -1,896 -0,424 -1,160 Distress Zone 5 BUDI 0,411 0,538 0,474 Distress Zone 0,536 0,699 0,618 Distress Zone 6 CAMP 2,163 2,474 2,318 Safe Zone 1,833 2,698 2,266 Safe Zone 7 CEKA 2,654 2,995 2,825 Safe Zone 2,604 2,894 2,749 Safe Zone 8 CLEO 2,071 1,361 1,716 Safe Zone 1,530 1,755 1,642 Safe Zone 9 COCO 0,420 0,621 0,520 Distress Zone 0,425 0,753 0,589 Distress Zone 10 DLTA 3,444 3,633 3,538 Safe Zone 2,133 2,156 2,145 Safe Zone 11 FOOD 0,380 0,603 0,491 Distress Zone -0,596 -0,471 -0,534 Distress Zone 12 GOOD 1,537 1,454 1,496 Safe Zone 0,946 1,171 1,058 Safe Zone 13 HOKI 2,096 2,263 2,179 Safe Zone 1,134 0,652 0,893 Safe Zone 14 ICBP 1,817 2,043 1,930 Safe Zone 1,306 0,930 1,118 Safe Zone 15 IIKP -0,656 3,322 1,333 Safe Zone -28,593 -18,935 -23,764 Distress Zone 16 INDF 1,554 0,904 1,229 Safe Zone 0,793 0,784 0,789 Distress Zone 17 MLBI 2,845 2,761 2,803 Safe Zone 0,853 1,431 1,142 Safe Zone 18 MYOR 1,754 1,931 1,842 Safe Zone 1,893 1,365 1,629 Safe Zone 19 PANI 0,970 1,013 0,991 Safe Zone 1,012 0,895 0,953 Safe Zone 20 PCAR 0,748 0,158 0,453 Distress Zone -0,360 1,006 0,323 Distress Zone
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
21 PSDN 0,644 0,542 0,593 Distress Zone 0,160 -0,172 -0,006 Distress Zone 22 SKBM 0,637 0,601 0,619 Distress Zone 1,018 1,027 1,023 Safe Zone 23 SKLT 0,902 1,107 1,004 Safe Zone 1,194 1,462 1,328 Safe Zone 24 STTP 1,350 2,386 1,868 Safe Zone 2,213 2,490 2,351 Safe Zone 25 ULTJ 2,305 2,551 2,428 Safe Zone 1,559 2,108 1,833 Safe Zone Keterangan Sebelum pandemi Saat pandemi Safe Zone 16 16 Grey Zone 0 0 Distress Zone 9 9 Jumlah 25 25 Sumber: Data Olahan (2022)
Berdasarkan hasil perhitungan tabel 9 menggunakan rumus model Springate dari periode 2018-2019  pada  perusahaan  manufaktur  subsektor  makanan  dan  minuman  maka  dapat  terlihat untuk  kategori safe  zone sebelum  pandemi  sebanyak  16  perusahaan  dan  setelah  pandemi  16 perusahaan.  Selanjutnya  untuk  kategori Distress  Zone sebelum  pandemi  sebanyak  9  perusahaan (AISA,  ALTO,  BTEK,  BUDI,  COCO,  FOOD,  PCAR,  PSDN,  SKBM)  dan  saat  pandemi  9 perusahaan (ALTO, BTEK, BUDI, COCO, FOOD, IIKP, INDF, PCAR, PSDN)

## 4. Metode Zmijewski
Metode ini menggunakan tiga variabel rasio keuangan, yaitu 1. ROA ( return on asset) , 2. Leverage ( debt ratio) , 3. Likuiditas ( current ratio) . Hasil dari rasio tersebut kemudian dimasukan kedalam persamaan Zmijewski sebagai berikut:
Z = -4,3 - 4,5(X 1 ) + 5,7(X2) - 0,004 (X3)
Kriteria:  Z  >  0  : Safe  zone (Perusahaan  tergolong  sehat),  Z  <  0  : Distress  zone (Perusahaan masuk dalam kategori bangkrut)
Di  bawah  ini  adalah  hasil  perhitungan Springate yang  dapat  dilihat  pada  tabel  4.10 sebagai berikut:
Tabel 10. Hasil Perhitungan Metode Zmijewski Tahun 2018-2021 No Kode Saham Tahun Sebelum Pandemi Tahun Saat Pandemi 2018 2019 Rata- Rata Prediksi 2020 2021 Rata- Rata Prediksi 1 ADES -1,993 -3,003 -2,498 Safe Zone -3,414 -3,772 -3,593 Safe Zone 2 AISA 12,535 3,722 8,128 Distress Zone -3,646 -1,274 -2,460 Safe Zone 3 ALTO -0,457 -0,540 -0,499 Safe Zone -0,483 -0,470 -0,476 Safe Zone 4 BTEK -1,169 -0,986 -1,078 Safe Zone -0,303 -0,620 -0,461 Safe Zone 5 BUDI -0,731 -1,142 -0,937 Safe Zone -1,250 -1,385 -1,318 Safe Zone 6 CAMP -3,946 -4,019 -3,983 Safe Zone -3,879 -4,127 -4,003 Safe Zone 7 CEKA -3,739 -3,944 -3,842 Safe Zone -3,728 -3,774 -3,751 Safe Zone
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
8 CLEO -3,291 -2,585 -2,938 Safe Zone -2,953 -3,444 -3,198 Safe Zone 9 COCO -0,448 -1,237 -0,842 Safe Zone -1,073 -2,076 -1,575 Safe Zone 10 DLTA -4,432 -4,486 -4,459 Safe Zone -3,827 -3,665 -3,746 Safe Zone 11 FOOD -1,129 -2,233 -1,681 Safe Zone -0,743 -0,324 -0,534 Safe Zone 12 GOOD -2,428 -2,107 -2,267 Safe Zone -1,299 -1,486 -1,393 Safe Zone 13 HOKI -3,376 -3,471 -3,423 Safe Zone -2,962 -2,517 -2,739 Safe Zone 14 ICBP -2,984 -3,161 -3,072 Safe Zone -1,700 -1,550 -1,625 Safe Zone 15 IIKP -3,622 -4,952 -4,287 Safe Zone -3,736 -3,388 -3,562 Safe Zone 16 INDF -1,783 -2,055 -1,919 Safe Zone -1,612 -1,640 -1,626 Safe Zone 17 MLBI -2,814 -2,731 -2,772 Safe Zone -1,856 -1,772 -1,814 Safe Zone 18 MYOR -1,829 -2,060 -1,944 Safe Zone -2,340 -2,134 -2,237 Safe Zone 19 PANI -0,165 -0,462 -0,314 Safe Zone -0,936 -0,111 -0,523 Safe Zone 20 PCAR -2,587 -2,089 -2,338 Safe Zone -2,424 -2,062 -2,243 Safe Zone 21 PSDN -0,288 0,235 -0,026 Safe Zone 0,810 1,521 1,165 Distress Zone 22 SKBM -1,994 -1,851 -1,923 Safe Zone -1,721 -1,544 -1,632 Safe Zone 23 SKLT -1,385 -1,602 -1,494 Safe Zone -1,851 -2,509 -2,180 Safe Zone 24 STTP -2,610 -3,614 -3,112 Safe Zone -3,451 -3,790 -3,621 Safe Zone 25 ULTJ -4,085 -4,201 -4,143 Safe Zone -2,294 -3,337 -2,815 Safe Zone Keterangan Sebelum pandemi Saat pandemi Safe Zone 24 24 Distress Zone 1 1 Jumlah 25 25

## Sumber: Data Olahan (2022)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  tabel  10  menggunakan  rumus  model Zmijewski dari periode  2018-2019  pada  perusahaan  manufaktur  subsektor  makanan  dan  minuman  maka  dapat terlihat untuk kategori safe zone sebelum pandemi sebanyak 24 perusahaan dan setelah pandemi 24  perusahaan.  Selanjutnya  untuk  kategori Distress  Zone sebelum  pandemi  sebanyak  1 perusahaan (AISA) dan saat pandemi 1 perusahaan (PSDN).

## D. Uji Akurasi
Setelah  mengetahui  nilai  dari  setiap  masing-masing  model  yang  digunakan  dalam memprediksi  kebangkrutan  perusahaan  ( financial  distress) maka  tahap  selanjutnya  adalah membandingkat  hasil  persentase  tingkat  kebangkrutan  dari  setiao  model  yaitu  model Altman  Z- Score,  Grover,  Springate,  Zmijewski .  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana  prediksi perusahaan-perusahaan  Manufaktur  sub  sektor  makanan  dan  minuman  tahun  2018-2021  yang berpotensi  mengalami  kebangkrutan  atau  tidak  sebelum  pandemi  dan  saat  pandemi.  Hasil perhitungan untuk membandingkan ke empat model adalah sebagai berikut:
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski

## Tabel 11. Tabel Tingkat Akurasi

## Sumber: Data Olahan (2022)
Berdasarkan  tabel  11  diketahui  dari  total  25  sampel  penelitian  yang  digunakan  metode Altman memiliki persentase akurasi yang dikategorikan sebelum pandemi dan saat pandemi yaitu, sebelum  pandemi  tingkat  akurasi  sebesar  48%,  saat  pandemi  terjadi  penurunan  untuk  tingkat akurasi  metode Altman sebesar  32%.  Metode Grover tingkat  akurasi  sebelum  pandemi  sebesar 88% dan saat pandemi mengalami kenaikan untuk tingkat akurasi sebesar 84%. Selanjutnya untuk metode Springate tingkat  akurasi  sebelum  dan  saat  pandemi  94%  dan  metode  yang  terakhir digunakan  yaitu  metode Zmijewski menghasilkan  tingkat  akurasi  tertinggi  dari  ketiga  metode lainnya  untuk  sebelum  dan  saat  pandemi  sebesar  96%,  dikarenakan  hanya  1  perusahaan  yang diprediksi akan mengalami kebangkrutan dan 24 lainnya di prediksi tidak bangkrut.

## E. Analisis Deteksi Kecurangan Laporan Keuangan
Menurut hasil penelitian menggunakan Beneish M-Score terlihat dari rata-rata perusahaan dari  tahun  2018-2021  terdapat  terdapat  enam  perusahaan  yang  dikategorikan  terdeteksi melakukan  kecurangan  pada  laporan  keuangan  ( manipulator) yaitu  perusahaan  HOKI,  AISA, COCO,  PCAR,  BTEK,  IIKP  dan  sembilan  belas  perusahaan  dikategorikan  tidak  terdeteksi melakukan  kecurangan  pada  laporan  keuangan  ( non  manipulator) yaitu  ICBP,  INDF,  MYOR, GOOD,  MLBI,  ULTJ,  PANI,  CLEO,  ADES,  DLTA,  CAMP,  CEKA,  SKLT,  BUDI,  SKBM, ALTO, PSDN, FOOD, STTP.
Perusahaan  yang  terdeteksi  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan  menggunakan Beneish  M-Score didalam  penelitian  ini  banyak  terjadi  melakukan  kecurangan  pada  rasio Gross Margin  Index  ( GMI),  terjadi  karena  ketika  GMI  besar  dari  1  maka  margin  kotor  memburuk, sehingga  menjadi  sinyal  negatif  bagi  prospek  perusahaan,  jika  perusahaan  dengan  prospek  yang buruk  maka  lebih  memungkinkan  untuk  terlibat  manipulasi  laba.  Pada  rasio Depreciation  Index (DEPI)  terdeteksi  melakukan  manipulasi  pada  depresiasi  asetnya  karena  dapat  diketahui depresiasi yang digunakan kemungkinan mengalami pelambatan atau tidak sesuai dengan metode
Prediksi Altman Z-Score Grover Springate Zmijewski Sebelum pandemi Saat pandemi Sebelum pandemi Saat pandemi Sebelum pandemi Saat pandemi Sebelum pandemi Saat pandemi Safe Zone 12 8 22 21 16 16 24 24 Grey Zone 10 12 0 0 0 0 0 0 Distress Zone 3 5 3 4 9 9 1 1 Total 25 25 25 25 25 25 25 25 %Akurasi 48% 32% 88% 84% 64% 64% 96% 96% %Error 52% 68% 12% 16% 36% 36% 4% 4%
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
depresiasi yang digunakan. Pada rasio Sales General and Administrative Expenses Index (SGAI) terjadi  kecurangan  laporan  keuangan  karena  rasio  SGAI  digunakan  untuk  menggambarkan kemampuan  perusahaan  dalam  menekan  biaya  secara  efisien,  sehingga  jika  manajer  perusahaan melakukan kecurangan laporan keuangan dengan menaikan biaya penjualan, adm dan umum dari pada  meningkatkankan  penjualan  maka  dapat  di  indikasikan  melakukan  kecurangan  dengan manipulasi laba dalam laporan keuangan. Kenaikan biaya penjualan, administrasi dan umum yang tidak  simultan  dengan  peningkatan  penjualan  akan  memberikan  peringatan  adanya  manipulasi dalam  laporan  keuangan  karena  hubungan  biaya  ini  dengan  penjualan  adalah  statis.  Rasio Leverage  Index (LVGI)  terjadi  jika  perusahaan  yang  memiliki  kenaikan leverage akan  lebih rentang terhadap manipulasi pendapatan. 19
Keenam  perusahaan  yang  yang  tergolong  dalam manipulator memberikan  gambaran bahwa  perusahaan  tersebut  memiliki  prospek  yang  buruk  yang  dikarenakan  perusahaan mengalami kegagalan dalam  melakukan efesiensi pada biaya. Apabila kegagalan tersebut terjadi secara terus-menerus, maka perusahaan dapat mengalami kerugian. Kerugian yang dialami suatu perusahaan,  dapat  menimbulkan  tekanan  bagi  pihak  manajemen.  Sehingga,  perusahaan  yang merugi akan cenderung melakukan kecurangan pada laporan keuangan. 20

## F. Analisis Perbandingan Hasil Prediksi Kebangkrutan Perusahaan
Hasil  perhitungan  untuk mendeteksi  kebangkrutan  perusahaan menggunakan perbandingan  empat  model  yaitu Altman  Z-Score,  Grover,  Springate,  Zmijewski maka  dapat terlihat perbedaan hasil perhitungan dari setiap model sebeagai berikut:
Hasil  perhitungan  deteksi  kebangkrutan  perusahaan  menggunakan  model  pertama  yaitu model AltmanZ-Score dengan  25  sampel  perusahaan  Manufaktur  subsektor  makanan  dan minuman  yang  terdaftar  di  BEI  tahun  2018-2021  terdapat    tiga  perusahaan  yang  termasuk kedalam  kategori  perusahaan  yang  berpotensi  kuat  mengalami  kebangrutan    ( distress  zone ) sebelum pandemi dan saat pandemi yaitu perusahaan PT. Fks Food Sejahtera Tbk (AISA), PT. Tri Banyan  Tirta  Tbk  (ALTO),  PT.  Bumi  Teknokultura  Unggul  Tbk  (BTEK),  hal  ini  dikarenakan nilai Z Score kecil dari 1,23 selama empat tahun berturut-turut. Jika dilihat dari perhitungan rasio menggunakan  metode Altman terlihat rasio modal  kerja (working  capital) untuk  ketiga perusahaan tersebut bernilai negatif, hal ini dikarenakan jumlah aset lancar lebih kecil dari utang
19 Talab,  Hassnain  Raghib,  Kamarul  Bahrain  Abdul  Manaf,  dan  Siti  Seri  Delima  Abdul  Malak. "Internal  audit  function,  ownership  structure  and  firm  performance  in  Iraq." Journal  of  Engineering  and Applied Sciences 13.8 (2018): 2098-2102.
20 Aghghaleh, Shabnam Fazli, dan Zakiah Muhammaddun Mohamed. "Fraud risk factors of fraud triangle  and  the  likelihood  of  fraud  occurrence:  Evidence  from  Malaysia." Information  Management  and Business Review 6.1 (2014): 1-7.
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
lancar modal kerja (working capital) sangat diperlukan oleh perusahaan untuk membiayai semua kegiatan bisnis perusahaan sehingga dapat berjalan sesuai dengan rencana yang diharapkan.
Hasil  perhitungan  deteksi  kebangkrutan  perusahaan  menggunakan  model  kedua  yaitu model Grover dengan 25 sampel perusahaan Manufaktur subsektor makanan dan minuman yang terdaftar  di  BEI  tahun  2018-2021  terdapat  tiga  perusahaan  yang  termasuk  kedalam  kategori perusahaan  yang berpotensi kuat  mengalami kebangrutan ( distress zone ) sebelum pandemi  yaitu perusahaan PT. Fks Food Sejahtera Tbk (AISA), PT. Tri Banyan Tirta Tbk (ALTO), PT. Prasidha Aneka  Niaga  Tbk  (PSDN).  Hal  ini  dikarenakan  nilai G-Score kecil  dari  -0,02.  Jika  dilihat  dari perhitungan  rasio  menggunakan  metode Grover terlihat  modal  kerja (working  capital) bernilai negatif, dan untuk perusahaan ALTO dan PSDN nilai Earning Before Interest and Taxes (EBIT) dan laba bersih bernilai negatif sehingga dapat dikatakan perusahaan sedang mengalami kerugian yang akan berdampak pada kebangkrutan perusahaan.
Selain itu dilihat dari periode pengamatan saat pandemi periode tahun 2020-2021 terdapat empat  perusahaan  yang  termasuk  kategori  yang  diindikasi  mengalami  kebangkrutan  ( Distress Zone) yaitu PT. Tri Banyan Tirta Tbk (ALTO), PT. Bumi Teknokultura Unggul Tbk (BTEK), PT. Garudafood Putra Putri Jaya Tbk (FOOD), PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk (PSDN). Terlihat dari perhitungan  rasio  saat  terjadinya  pandemi  tahun  2020-20201  rasio  modal  kerja,  rasio Earning Before Interest and Taxes (EBIT) serta laba bersih bernilai negatif untuk perusahaan FOOD dan BTEK.  Untuk  perusanahaan  ALTO,  PSDN  beberapa  rasio  bernilai  negatif  selama  tahun  2020- 2021 yaitu modal kerja, Earning Before Interest and Taxes (EBIT) dan laba bersih. Bertambahnya perusahaan  yang  masuk  dalam  kategori  diindikasi  mengalami  kebangkrutan  ( Distress  Zone) di masa  pandemi  dikarenakan  menurunnya  volume  penjualan  sehingga  menyebabkan  pengurangan pendapatan  perusahaan  dan  kenaikan  biaya.  Oleh  sebab  itu  jika  laba  bernilai  negatif  maka  akan menjadi pukulan besar bagi pihak manajmen dalam menentukan keberhasilan perusahaan.
Hasil  perhitungan  deteksi  kebangkrutan  perusahaan  menggunakan  model  ketiga  yaitu model Springate dengan  25  sampel  perusahaan  Manufaktur  subsektor  makanan  dan  minuman yang terdaftar di BEI tahun 2018-2021 terdapat  9  perusahaan  yang termasuk kedalam  kategori perusahaan yang berpotensi kuat mengalami kebangrutan  ( distress zone ) sebelum pandemi yaitu perusahaan  PT.  Fks  Food  Sejahtera  Tbk  (AISA),  PT.  Tri  Banyan  Tirta  Tbk  (ALTO),  PT.  Bumi Teknokultura  Unggul  Tbk  (BTEK),  PT.  Budi  Starch  &  Sweetener  Tbk  (BUDI),  PT.  Wahana Interfood Nusantara Tbk (COCO), PT. Sentra Food Indonesia Tbk (FOOD), PT. Prima Cakrawala Abadi Tbk (PCAR), PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk (PSDN),PT. Sekar Bumi Tbk (SKBM). Hal ini dikarenakan nilai S- Scor e kecil dari 0,862. Terlihat dari perhitungan rasio sebelum terjadinya pandemi  tahun  2018-2019  menggunakan  metode Grover, penyebabnya  hampir  sama  dengan metode sebelumnya yaitu modal kerja pada perusahaan AISA, ALTO, COCO, PSDN,  FOOD dan
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
BTEK bernilai negatif, nilai Earning Before Interest and Taxes (EBIT) pada perusahaan ALTO, PSDN,  PCAR,  FOOD  dan  BTEK  juga  bernilai  negatif.  Selain  itu  nilai  dari  laba  sebelum  pajak ( Net profit before taxes) pada perusahaan ALTO, PSDN, PCAR, FOOD dan BTEK juga bernilai negatif.
Selain itu dilihat dari periode pengamatan saat pandemi periode tahun 2020-2021 terdapat sembilan perusahaan  yang termasuk kategori  yang diindikasi  mengalami kebangkrutan ( Distress Zone) yaitu ALTO, BTEK, BUDI, COCO, FOOD, IIKP, INDF, PCAR, PSDN. Pada perihtungan rasio  menggunakan  metode Grover terlihat  bahwa  rasio  modal  kerja  perusahaan  AISA,  ALTO, PSDN,  FOOD  dan  BTEK  bernilai  negatif,  selain  itu  nilai Earning  Before  Interest  and  Taxes (EBIT) dan nilai dari laba sebelum pajak ( Net profit before taxes) pada perusahaan ALTO, PSDN, PCAR,  FOOD  dan  BTEK  juga  bernilai  negatif,  hal  lain  juga  terlihat  dari  nilai  penjualan  tahun 2021-2022 yang mengalami penurunan yang diakibatkan dari bencana pandemi covid-19.
Hasil perhitungan deteksi kebangkrutan perusahaan menggunakan model kekempat yaitu model Zmijewski dengan  25  sampel  perusahaan  Manufaktur  subsektor  makanan  dan  minuman yang  terdaftar  di  BEI  tahun  2018-2021  terdapat  1  perusahaan  yang  termasuk  kedalam  kategori perusahaan yang berpotensi kuat mengalami kebangrutan  ( distress zone ) sebelum pandemi yaitu perusahaan  PT.  Fks  Food  Sejahtera  Tbk  (AISA).  Hal  ini  dikarenakan  nilai  Z  kecil  dari  0. Selanjutnya pada periode pengamatan saat pandemi tahun 2020-2021 juga terdapat 1 perusahaan yang  termasuk  kategori  yang  diindikasi  mengalami  kebangkrutan  ( Distress  Zone) yaitu perusahaan  PT.  Prasidha  Aneka  Niaga  Tbk  (PSDN).  Jika  dilihat  nilai  rasio  laba  bersih  dari perusahaan PSDN adalah bernilai negatif berturut-turut dari tahun 2018-2021.
Uji  akurasi  yang  dilakukan  diatas  adalah  untuk  merekap  hasil  deteksi  kebangrutan perusahaan.  Dengan  membandingkan  hasil  perhitungan  dari  setiap  model  yaitu Altman,  Grover, Springate dan Zmijewski. Hasil  menunjukkan  model altman memiliki  tingkat  akurasi  pada sebelum pandemi 48% dan saat pandemi 32%. Pada model Grover memiliki tingkat akurasi pada sebelum  pandemi  88%  saat  pandemi  84%.  Pada  model Springate memiliki  tingkat  akurasi  pada sebelum  pandemi  64%  dan  saat  pandemi  64%,  dan  model  yang  terakhir  yaitu  model Zmijewski memiliki tingkat akurasi pada sebelum pandemi 96% dan saat pandemi 96%.
Dengan demikian perbandingan model perhitungan deteksi kecurangan laporan keuangan menggunakan  empat  model  yaitu Altman,  Grover,  Springate dan Zmijewski, yang  paling  akurat adalah model Zmijewski dengan tingkat akurasi paling tinggi yaitu 96% dengan tingkat error 4%. Hasil  ini  didukung  oleh  penelitian  Arai  dkk.  juga  Gunawan  dkk. 21 yang  menjelaskan  Model
21 Gunawan, Barbara, Rahadien Pamungkas, dan Desi Susilawati. "Perbandingan prediksi financial distress  dengan  model  Altman,  Grover  dan  Zmijewski." Jurnal  Akuntansi  dan  Investasi 18.1  (2017):  119- 127.
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
Zmijewski lebih menekankan pada ukuran utang, sedangkan model lainya lebih menekankan pada ukuran profitabilitas.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  pendeteksian  kecurangan  laporan  keuangan  menggunakan Beneish M-Score yang  dilakukan  pada  perusahaan  manufaktur  subsektor  makanan  dan  minuman  yang terdaftar di BEI tahun 2018-2021 diketahui bahwa perusahaan yang masuk kategori manipulator sebanyak 6 perusahaan dari 25 sampel perusahaan yang digunakan dalam penelitian  dengan hasil persentase 24%, selanjutnya perusahaan yang masuk kedalam kategori non manipulator sebanyak 19  perusahaan  dari  25  sampel  perusahaan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  hasil persentase 76%.
Perusahaan  yang  terdeteksi  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan  dengan mengguakan  model Beneish  M-Score pada  penelitian  ini  rata-rata  yang  melakukan  kecurangan dalam  laporan  keuangan  atau  manipulasi  pada  rasio Gross  Margin  Index  ( GMI), Depreciation Index (DEPI), Sales General and Administrative Expenses Index (SGAI), Leverage Index (LVGI).
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan pada perusahaan manufaktur subsektor makanan dan minuman yang terdaftar di BEI tahun 2018-2021 untuk memprediksi kebangkrutan perusahaan  yang  paling  akurat  adalah  dengan  menggunakan  model Zmijewski yang memiliki tingkat  akurasi  paling  tinggi  dati  ketiga  model  sebelumnya  yaitu  tingkat  akurasi  pada  sebelum pandemi 96% dan saat pandemi 96%

## DAFTAR PUSTAKA
ACFE.  "Global  Study  on  Occupational  Fraud  and  Abuse  Government  Edition." Report  to  the Nations 10 (2018): 80.
Aghghaleh,  Shabnam  Fazli,  dan  Zakiah  Muhammaddun  Mohamed.  "Fraud  risk  factors  of  fraud triangle  and  the  likelihood  of  fraud  occurrence:  Evidence  from  Malaysia." Information Management and Business Review 6.1 (2014): 1-7.
Akuntansi Indonesia, Ikatan. "Standar Akuntansi Keuangan." Salemba Empat: Jakarta (2009).
Annisa,  Rifka  Ayu,  dan  Imam  Ghozali.  "Pendeteksian  Kecurangan  Laporan  Keuangan Menggunakan  Analisis  Beneish  M-Score  pada  Perusahaan  Non  Keuangan  yang  Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2017-2018." Diponegoro Journal of Accounting 9.3 (2020). Beneish, Messod D. "The Detection of Earnings Manipulation." Financial Analysts Journal 55.5 (1999): 24-36.
Darsono,  Ashari.  "Pedoman  Praktis  Memahami  Laporan  Keuangan." Yogyakarta:  Andi (2005): 109-138.
Fahma,  Yoga  Taufan. Analisis  Financial  Distress  dengan  Metode  Altman,  Zmijewski,  Grover, Springate,  Ohlson,  dan  Zavgren  untuk  memprediksi  kebangkrutan  pada  perusahaan  ritel
Haugesti  Diana,  Dina  Hidayat:  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dan  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Perbandingan Pengukuran Model Altman Z –Score, Grover, Springate Dan Zmijewski
yang  terdaftar  di  BEI  periode  2015-2018 .  Diss.  Universitas  Islam  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim, 2020.
Gates,  Sandra,  Cheryl  L.  Prachyl,  dan  Carol  Sullivan.  "Using  report  to  the  Nations  on Occupational  Fraud  and  Abuse  to  Stimulate  Discussion  of  Fraud  in  Accounting  and Business Classes." Journal of Business and Behavioral Sciences 28.1 (2016): 106.
Gunawan, Barbara, Rahadien Pamungkas, dan Desi Susilawati. "Perbandingan prediksi financial distress  dengan  model  Altman,  Grover  dan  Zmijewski." Jurnal  Akuntansi  dan Investasi 18.1 (2017): 119-127.
Herawati, Nurul. "Application of Beneish M-Score Models and Data Mining to Detect Financial Fraud." Procedia-Social and Behavioral Sciences 211 (2015): 924-930.
Lesmana,  R.,  dan  R.  Surjanto.  "Financial  Performing  Analyzing:  Pedo-man  Penilaian  Kinerja Keuangan untuk Perusa-haan Tbk, Yayasan, BUMN, BUMD dan Organisasi Lainnya." Ja- karta: Gramedia Pustaka Utama (2004).
Prihanthini, Ni Made Evi Dwi, dan Maria M. Ratna Sari. "Prediksi Kebangkrutan dengan Model Grover, Altman Z-Score, Springate dan Zmijewski pada Perusahaan Food and Beverage Di Bursa Efek Indonesia." E-jurnal Akuntansi 5.2 (2013): 417-435.
Repousis,  Spyridon.  "Using  Beneish  Model  to  Detect  Corporate  Financial  Statement  Fraud  in Greece." Journal of Financial Crime (2016).
Rhomadhona,  Muhammad  Nur.  "Analisis  Perbandingan  Kebangkrutan  Model  Altman,  Model Springate,  dan  Model  Zmijewski  Pada  Perusahaan  yang  Tergabung  Dalam  Grup  Bakrie yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2010-2012." Jurnal  Universitas  Negeri Surabaya (2014).
Ricky, Ricky, dkk. "Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Terjadinya Fraud pada Perbankan di Era New Normal." Jurnal Akuntansi dan Pajak 23.2 (2022).
Saragih,  Tommy  D. Prediksi  Kebangkrutan  Perusahaan  Berdasarkan  Analisa  Model  Z-Score Altman  pada  Perusahaan  Farmasi  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) .  Diss. Universitas Sumatera Utara, 2010.
Seto,  Bimo  Aryo,  dan  Sri  Trisnaningsih.  "Penggunaan  Model  Altman  Z-Score,  Springate, Zmijewski  dan  Grover  dalam  Memprediksi  Financial  Dsitress." Prosiding  Senapan 1.2 (2021): 754-769.
Talab, Hassnain Raghib, Hakeem Hammood Flayyih, dan Sallama Ibrahim Ali. "Role of Beneish M-score  model  in  detecting  of  earnings  management  practices:  Empirical  study  in  listed banks of Iraqi Stock Exchange." International Journal of Applied Business and Economic Research 15.23 (2017): 287-302.
Talab,  Hassnain  Raghib,  Kamarul  Bahrain  Abdul  Manaf,  dan  Siti  Seri  Delima  Abdul  Malak. "Internal  audit  function,  ownership  structure  and  firm  performance  in  Iraq." Journal  of Engineering and Applied Sciences 13.8 (2018): 2098-2102.