INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 4 Tahun 2023 Page 7498-7513 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Pengaruh Return On Asset (Roa), Return On Equity (Roe),  Debt To Aseet Ratio (Dar),  Dan Debt To Equity Ratio (Der) Terhadap  Kecurangan  Laporan Keuangan  Pada Perusahaan Sub Sektor Manufaktur Yang

## Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia
Nafta Alya Jhanatri 1 ✉ , Nisa' Ulul Mafra 2 ,  Mursalin 3
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas PGRI Palembang
Email: naftaalya1122@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menguji hipotesis pengaruh Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Debt to Asset Ratio (DAR), dan Debt to Equity Ratio (DER) terhadap Financial Reporting Fraud pada perusahaan Sub Sektor Manufaktur. tercatat di Bursa Efek. Sekuritas Indonesia. Sampel dalam penelitian  dipilih  dengan  menggunakan  purposive  sampling.  Teknik  analisis  data  yang  digunakan, statistik  asosiatif  dan  model  regresi  logistik.  Uji  hipotesis  yaitu  uji  t  dan  uji  F.  Hasil  pengujian menyimpulkan secara parsial Return on Assets (ROA) tidak berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan dengan nilai signifikan 0,894<0,05, Return on Equity (ROE) tidak  berpengaruh terhadap kecurangan  laporan  keuangan  dengan  nilai  signifikansi  0,140<0,05,  Debt  to  Asset  Ratio  (DAR) mempunyai pengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan dengan nilai  signifikan 0.045<0.05, Debt  to  Equity  Ratio  (ROE)  tidak  mempunyai  pengaruh  terhadap  kecurangan  laporan  keuangan dengan nilai signifikan 0.099<0.05. Hasil uji F secara simultan diperoleh nilai signifikan sebesar 0,013 < 0,05 maka dapat disimpulkan terdapat pengaruh signifikan  secara simultan terhadap Return on Assets  (ROA),  Return  on Equity  (ROE),  Debt to  Asset Ratio  (DAR),  dan Debt  to  Equity  Ratio  (DER) terhadap penipuan laporan keuangan pada perusahaan subsektor manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Kata Kunci: Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Debt to Asset Ratio (DAR), Debt to Equity Ratio (DER) Penipuan Laporan Keuangan
Abstract
This study aims to test the hypothesis of the effect of Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Debt  to  Asset  Ratio  (DAR),  and  Debt  to  Equity  Ratio  (DER)  on  Financial  Reporting  Fraud  in Manufacturing Sub Sector companies listed on the Stock Exchange. Indonesian Securities. The sample in the study was selected using purposive sampling. Data analysis techniques used, associative statistics and logistic regression models. Test the hypothesis, namely t test and F test. The test results conclude that partially Return on Assets (ROA) has no effect on fraudulent financial statements with a significant value of 0.894 <0.05, Return on Equity (ROE) has no effect on fraudulent financial statements with a significant value of 0.140 <0.05, Debt to Asset Ratio (DAR) has an influence on fraudulent financial statements  with  a  significant  value  of  0.045  <0.05,  Debt  to  Equity  Ratio  (ROE)  has  no  effect  on fraudulent  financial  statements  with  a  significant  value  of  0.099  <0  ,05.  The  results  of  the  F  test simultaneously obtained a significant value of 0.013 <0.05, it can be concluded that there is a significant effect simultaneously on Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Debt to Asset Ratio (DAR), and Debt to Equity Ratio (DER) against fraudulent financial statements in manufacturing sub-sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange.
Keywords: Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Debt to Asset Ratio (DAR), Debt to Equity Ratio (DER) Financial Statement Fraud

## PENDAHULUAN
Wahyuni &  Budiwijatsono (2017) mengatakan penipuan  laporan  keuangan  dapat ditemukan  dengan  menggunakan  segitiga  penipuan.  Temuan  studinya  menunjukkan bahwa  rasionalisasi  secara  signifikan  memengaruhi  laporan  keuangan  palsu,  tetapi stabilitas  keuangan,  tekanan  eksternal,  tujuan  keuangan,  faktor  spesifik  industri,  dan pemantauan yang tidak efisien berdampak kecil secara signifikan.
Analisis  rasio  keuangan  ( financial  ratio  analysis)  merupakan  alat  yang  digunakan untuk mengevaluasi kinerja bisnis berdasarkan dara perbandingan yang tercantum dalam laporan  keuangan.  Menurut  (Yaramah,  2022)  pemeriksaan  indeks  yang  mengacu  pada transaksi akuntansi yang ditampilkan dalam laporan keuangan dikenal dengan analisis rasio keuangan.  Ini  karena  proses  memecah  sesuatu  menjadi  bagian  yang  lebih  kecil  dan menggabungkannya satu sama lain juga disebut sebagai analisis.
Yaramah (2022) melakukan penelitian untuk menggunakan analisis rasio keuangan untuk menemukan kecurangan dalam laporan keuangan. Hasil penelitiannya menunjukkan Variabel  rasio  hutang  ke  aset  dan  hutang  ke  equity  memengaruhi  laporan  keuangan. Sebaliknya, perubahan dalam return on aset dan return on equity tidak berdampak pada deteksi kecurangan laporan keuangan.
Isabella (2018)  menyatakan  efek  antara  keuangan  dan  pelaporan  keuangan  yang
tidak jujur pada industri perbankan di pasar saham Indonesia dari tahun 2015 hingga 2017. Menurut hasil penelitian, variabel KA, LIQ, dan CTO memengaruhi kecurangan pelaporan keuangan; namun, DAR dan NPM tidak memiliki pengaruh yang signifikan.
Berdasarkan latar belakang diatas, terlihat financial statement fraud atau Kecurangan laporan  keuangan  tidak  hanya  merugikan  pengguna  laporan  keuangan  tetapi  juga perusahaan. karena itu, penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul “ Pengaruh Return on Aset (ROA), Return on Equity (ROE),  Debt to Aseet Ratio (DAR),  dan  Debt to Equity Ratio (DER) terhadap Kecurangan  Laporan  Keuangan  pada Perusahaan Sub Sektor Manufaktur yang tedaftar di Bursa Efek Indonesia ” pengambilan perusahaan manufaktur ini dikarenakan  adanya  kasus  manipulasi  dalam  penyajian  laporan  keuangan  yang  pernah dilakukan oleh PT Kimia Farma (Perseo) Tbk. Yang bergerak di bidang manufaktur. Sehingga tidak  menutup  kemungkinan  adanya financial  statement  fraud  yang  akan  dilakukan perusahaan lain.

## METODE PENELITIAN

## Metode Penilitian
Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif yang menggunakan pendekatan asosiatif. Tujuan dari pendekatan ini adalah untuk menjelaskan objek dan hasil penelitian. Penelitian yang berfokus pada bagaimana dua variabel atau lebih berhubungan satu sama lain disebut penelitian asosiatif.
Populasi dan Sampel
a. Populasi
Sugiyono (2016: 79) Populasi, menurut pernyataan ini, adalah kategori luas yang terdiri dari benda atau orang yang dipilih oleh peneliti untuk dipelajari sehingga mereka dapat  membuat  kesimpulan,  dan  objek  atau  individu  ini  memiliki  atribut  dan karakteristik  tertentu.  Usaha  subsektor  manufaktur  di  BEI  untuk  dijadikan  sebagai sampel populasi untuk penelitian ini dari tahun ke tahun. Tahun 2017 sampai dengan tahun 2021. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah populasi perusahaan Sub Sektor Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2017 sampai 2021 yang berjumlah 47 perusahaan.
b. Sampel
Dalam  penelitian  ini,  teknik  pengambilan  sampel  purposive  digunakan  untuk memilih kelompok target untuk mendapatkan informasi. Kelompok-kelompok ini dipilih untuk  memberikan  informasi  sesuai  dengan  standar  yang  peneliti  gunakan.  Teknik pengambilan sampel penelitian ini adalah:
1. Semua subsektor manufaktur yang terdapat di BEI periode 2017-2021
2. Perusahaan Manufaktur Dari 2017 hingga 2021, industri farmasi terdaftar di BEI
3. Perusahaan  manufaktur  dalam  industri  farmasi  yang  rutin  melaporkan  laporan keuangan dari 2017-2021.

## Sumber dan Teknik Pengumpulan Data
a. Dokumentasi
Dokumentasi  didasarkan  pada  laporan  keuangan  yang  dipublikasikan  oleh  Bursa Efek  Indonesia  melalui  pasar  saham  Indonesia  (idx)  dari  2017  hingga  2021.  Data  rasio keuangan, misalnya Return on Asset, Return of Equity, dan Debt to Assent, Debt to Equity Ratio diambil dari Bursa Efek Indonesia.
b. Studi Pustaka
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  mengkaji  teori  yang  diperoleh  dari  literatur,  artikel, jurnal,  dan  hasil  penelitian  terdahulu  sehingga  peneliti  dapat  memahami  literatur  yang berkaitan dengan penelitian yang bersangkutan.
Teknik Analisa Data
a. Statistik Asosiatif
Menurut Sugiyono (2019: 37) uji asosiatif merupakan suatu rumusan masalah yang bersifat menanyakan hubungan antara dua variabel atau lebih. Dalam penelitian ini  strategi  uji  asosiatif  digunakan  untuk  mengidentifikasi  sejauh  mana  pengaruh variabel X (variabel bebas) yang terdiri atas Masing-masing variabel berikut Return on Assets (X1), Return on Equity (X2), (Debt to Asset Ratio (X3) dan Debt to Equity Ratio (X4) terhadap variabel kecurangan laporan keuangan (Y).
b. Model Regresi Logistik
Metode  analisis yang dikenal dengan  model regresi logistik  digunakan untuk menganalisis  data  kualitatif  yang  menyajikan  dua  pilihan  (Winarno,  2015).  Dengan probabilitas  berkisar  antara  0  sampai  1,  model  regresi  ini  mengevaluasi  variabel dependen. Model regresi logistik digunakan untuk penelitian ini karena memberikan sejumlah  manfaat  karena  menggunakan  data  non-metrik  pada  variabel  dependen, kecurangan laporan keuangan. Manfaat tersebut antara lain:
1. Logistik regresi tidak memiliki asumsi normalitas untuk model bebas variabel yang digunakan.
2. Variabel bebas logistik dapat berupa campuran atau kontiyu, diskrit, atau dikotomis.
3. Dengan  menggunakan  satu  atau  lebih  variabel  bebas,  regresi  logistik  yang menguntungkan  digunakan  untuk  mendistribusikan  respon  dari  variabel  terikat diharapkan nonlinier dengan variabel bebas.
Model  regresi  logistik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  digambarkan sebagai berikut:
Ln= α + β1ROAi,t + β2ROEi,t + β3DARi,t + β4DERi,t + ɛ Dimana:
Ln= Falsifikasi laporan keuangan
α = konstant
ROA = Return on Aset
ROE = Return on Equity
DAR = Debt to Aset ratio
DER = Debt to Equity Ratio
ɛ = error
Empat pengujian digunakan dalam analisis regresi logistik: penilaian model regresi, koefisien  determinasi,  dan  matriks  klasifikasi  (Goodness  of  Fit  Test).  Keempat  tes  yang dilakukan pada model dijelaskan di sini:

## 1. Overal Modal Fit
Apakah  setiap  variabel  independen  berdampak  pada  variabel  dependen  dapat ditentukan,  model  fit  secara  keseluruhan  digunakan.  Fungsi  kemungkinan  adalah  dasar statistik  yang  digunakan.  Probabilitas  L  didefinisikan  sebagai  ukuran  seberapa  besar kemungkinan  model  yang  diusulkan  akan  menangkap  data  yang  disediakan  secara memadai (Ghozali, 2018: 332). L diubah menjadi probabilitas -2log untuk menguji hipotesis nol  dan  alternatif.  Pengujian  dijalankan  dengan  mengkontraskan  nilai  2LL  pada  langkah selanjutnya dengan nilai awal -2LL. Menurut Ghozali (2018): 333, model regresi lebih baik jika nilai nomor blok -2LL lebih besar dari nilai nomor blok -2LL, maka nilainya adalah 0. Untuk menguji model secara keseluruhan, hipotesis berikut digunakan:
H 0 : Model yang dimodelkan dengan data yang sesuai.
H 1 : Data yang dikumpulkan tidak sesuai dengan model yang diharapkan.

## 2. Goods of Fit Test
Menurut  Ghozali  (2018,333)  uji  kelayakan  model  regresi  diukur  dengan  nilai  chi square oleh Hosemer dan Lemeshow. Model ini menganalisis hipotesis yang menurutnya tidak ada perbedaan antara model dan data, menunjukkan bahwa data konsisten dengan model.. Menurut Hipotesis Goods of Fit Test:
1. Jika nilai probabilitas (P-Value) kurang dari 0,05, menunjukkan perbedaan yang cukup besar  tes  Goodness  of  Fit  tidak  dapat  meramalkan  nilai  yang  diamati  mengingat hubungan antara model dan nilai yang diamati.
2. H0  diterima  jika  nilai  probabilitas  atau  nilai  signifikansi  lebih  besar  dari  0.05.  Ini menunjukkan  bahwa  model  memenuhi  nilai  yang  diamati.  Oleh  karena  itu,  Tes Kesesuaian Kualitas dapat memprediksi nilai yang diamati.
3. Nagelkerka R Square
Merupakan nilai yang diubah oleh koefisien Cox dan Snell untuk memastikan bahwa nilai akan berubah dari 0 hingga 1, dapat digunakan untuk melihat koefisien determinasi regresi logistik. Nilai R Square dapat dibandingkan dengan nilai Nagekerke R Square pada regresi berulang, yang berarti bahwa nilainya mendekati nol menunjukkan bahwa variabel- variabel tidak memiliki kemampuan yang signifikan untuk yang lebih rendah menunjukkan bahwa variabel independen lebih baik dalam menjelaskan variabel dependen.

## 4. Matrik Klasifikasi
Merupakan  menunjukkan  seberapa  efektif  model  regresi  dalam  meramalkan masalah keuangan perusahaan. Meja klasifikasi menghasilkan ketepatan secara keseluruhan dengan  menghitung  nilai  estimasi  yang  benar  (benar)  dengan  nilai  prediksi  1  dan  nilai estimasi yang salah (salah) dengan nilai prediksi 0.

## Teknik Pengujian Hipotesis
a. Uji t (Parsial)
Adapun kriteria pengambilan keputusan, tingkat signifikansi sebesar 5% diperlukan untuk  menemukan  nilai  uji  Wald  (t),  yang  pada  dasarnya  menunjukkan  seberapa  jauh pengaruh variabel independen secara parsial pada penjelasan variabel dependen (Ghozali, 2018:99):
1. H0  diterima  jika  p-value  >  0.05,  yang  menunjukkan  bahwa  salah  satu  variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependen.
2. Ketika p-value kurang dari 0,05, salah satu faktor independen berdampak pada variabel dependen. Oleh karena itu H0 ditolak.
b. Model Coefficient Uji Omnibus Tests (Uji Simultan F)
Uji statistik secara simultan yang dikenal sebagai Omnibus of model coefficients (uji F)  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui  apakah  variabel  independen mempengaruhi  variabel  dependen  secara  bersamaan  (Ghozali,  2018).  Kriteria  berikut digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  karena  ambang  signifikansinya  adalah  5%: Variabel dependen dipengaruhi oleh faktor independent bersamaan jika p-value < 0.05. Ini menunjukkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima jika p-value < 0.05.
Hasil Penelitian

## 1. Model Regresi Logistik
Pada  penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  logistik  dengan  tujuan  untuk mengetahui pengaruh beberapa variabel independen terhadap variabel dependen. Model ini terdiri dari empat variabel indipenden yaitu ROA, ROE, DAR dan DER serta satu variabel dependen yaitu kecurangan laporan keuangan.
Tabel 1. Variable in Equation B S.E. Wald Df Sig Exp(B) Ste p 1 a ROA -2.949  22.222 .018 1 .894 .052 ROE -22.734  15.402 2.179 1 .140 .000 DAR -11.645 5.817 4.007 1 .045 .000 DER 2.441 1.480 2.720 1 .099 11.479 Constant  4.986 2.854 3.052 1 .081 146.355
Sumber : Data diolah peneliti, 2023
Model  regresi  logistik  yang  dihasilkan  berdasarkan  tabel  di  atas  dapat diinterprestassikan adalah sebagai berikut:
Ln= 4.986 – 2.949 – 22.734 – 11.645 + 2.441
Berdasarkan  persamaan  regresi  logistik,  maka  dilakukan  penjabaran  interpretasi sebagai berikut:
a. Nilai konstanta pada persamaan regresi logistik menunjukkan nilai positif sebesar 4.986 yang artinya bahwa kecurangan laporan keuangan belum dipengaruhi oleh variabel lain yaitu  variabel  ROA,  ROE,  DAR  dan  DER  atau  jika  variabel  independen  nilainya  tetap (konstan) mak nilai kecuranga laporan keuangan sebesar 4.986.
b. Nilai  variabel  ROA  memiliki  nilai  koefisien  negatif  sebesar  2.946,  artinya  jika  kofisien variabel ROA meningkat satu satuan, maka kecenderungan tingkat kecurangan laporan keuangan akan menurun sebesar 2.946 dengan asumsi variabel lainnya konstan.
c. Nilai  variabel  ROE  memiliki  nilai  koefisien  negatif  sebesar  22.734,  artinya  jika  kofisien variabel ROE meningkat satu satuan, maka kecenderungan tingkat kecurangan laporan keuangan akan menurun sebesar 22.734 dengan asumsi variabel lainnya konstan.
d. Nilai  variabel  DAR  memiliki  nilai  koefisien  negatif  sebesar  11,645,  artinya  jika  kofisien variabel DAR meningkat satu satuan, maka kecenderungan tingkat kecurangan laporan keuangan akan menurun sebesar 11,645 dengan asumsi variabel lainnya konstan.
e. Nilai variabel DER memiliki nilai koefisien positif sebesar 2.441, artinya     Jika kofisien variabe DER meningkat satu satuan, maka kecenderungan tingkat kecurangan laporan keuangan akan meningkat sebesar 2.411 dengan asumsi variabel lainnya konstan.
2. Overal Model Fit
Tes model keseluruhan (Overal Model Fit) membandingkan nilai asli -2LL dengan - 2LL. Jika -2LL nomor blok = 0 lebih besar dari -2LL nomor blok = 1. Pengurangan (-2LogL) dengan  demikian  menyiratkan  bahwa  model  regresi  lebih  unggul.  Tabel  di  bawah  ini merangkum hasil pengujian model secara lengkap:
Tabel 2. Overal Modal Fit
Iteraton History a,b,c
Iteraton -2 Log likelihod  Coeficients Constan Step 0  1 50.455 -.700 2 \50.446 -.731 3 50.446 -.731 Sumber : Data diolah peneliti, 2023 Tabel 3. Overal Model Fit Iteraton -2 Log likelihood Coeficients Constant  ROA ROE DAR DER Step 1 1 42.067 1.472 -7.052  -3.546  -4.577  1.091 2 39.051 3.464 - 10.999 -9.417  -8.369  1.650 3 37.917 4.759 -6.179  -19.007  -11.011  2.204 4 37.845 4.985 -3.416  -22.337  -11.616  2.417 5 37.844 4.986 -2.956  -22.728  -11.645  2.440 6 37.844 4.986 -2.949  -22.734  -11.645  2.441 7 37.844 4.986 -2.949  -22.734  -11.645  2.441
Sumber : Data diolah peneliti, 2023
Tabel di atas menunjukan perbandingan -2 log likelihood blok awal dengan -2 log likelihood blok akhir. Dari hasil perhitungan -2 log likelihood terlihat bahwa nilai blok awal sebesar 50.446 dan nilai -2 log likelihood pada blok akhir sebesar 37.884 hal ini menunjukan penurunan  sebesar  12.562  pada  nilai  -2 log  likelihood  awal  dan  akhir.  Dengan  adanya penurunan nilai maka hal tersebut menunjukan  keseluruhan model  regresi  logistik yang digunakan adalah model yang dihipotesiskan fit.

## 3. Good of Fit Test
Pengujian Good  of  Fit  Test  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menguji  hipotesis  nol  bahwa  data  empiris  sesuai  dengan  model.  Jika  nilai hosmer  and lemeshow goodnees of fit test lebih besar dar 0.05 maka hipotesis nol diterima dan berarti model mampu memprediksi nilai observasi atau dapat diterima karena cocok dengan data observasinya. Berikut hasil pengujian data.
Tabel 4. Hosmer and Lemeshow Test
Hosmer and Lemeshow Test Ste p Chi-square Df Sig. 1 7.651 8 .468
Sumber : Data diolah peneliti, 2023
Pada tabel di atas menunjukan nilai Chi-Square sebesar 7.651 dengan probabilitas signifikansi  sebesar  0.468  lebih  besar  dari  0.05  sehingga  dapat  dikatakan  model  regresi mampu  untuk  menjelaskan  data.  Berdasarkan  penjelasan  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa model mampu menjelaskan pengaruh rasio ROA, ROE, DAR dan DER terhadap kecurangan laporan keuangan.

## 4. Nagekerke R Square
Besarnya nilai koefisien determinasi dalam model regresi logistik ditunjukan dengan nilai Nagelkerke  R  Square.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar keseluruhan variabel independen mampu menjelaskan variabel dependenya yang terdapat dalam model regresi logistik. Hasil pengujian Nagelkerke R Square dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 5. Nagelkerke R Square Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 37.844 a .270 .377
Sumber : Data diolah peneliti, 2023
Pada tabel di atas menunjukan nilai Nagelkerke R Square sebesar 0.377 yang artinya variabel dependen kecurangan laporan keuangan yang dijelaskan oleh variabel dependen dalam  penelitian  ini  yaitu  ROA,  ROE,  DAR  dan  DER  adalah  sebesar  37.7%  dan  sisanya terdapat  62,3%  faktor  di  luar  penelitian  yang  menjelaskan  variabel  kecurangan  laporan keuangan.

## 5. Matrik Klasifikasi
Matrik  klasifikasi  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  menilai  kecocokan  model regresi logistik terhadap data dengan melihat besarnya ketepatan klasifikasi data observasi terhadap prediksinya. Berikut hasil pengujian data.
Tabel 6. Matrik Klasifikasi
Classification Table a Observed Predicted FFR Percentage Correct .00 1.00 Step 1 FFR .00 22 5 81.5 1.00 7 6 46.2 Overall Percentage 70.0
Sumber : Data diolah peneliti, 2023
Secara keseluruhan tabel di atas menunjukan bahwa 70% sampel dapat diprediksikan dengan tepat oleh model regresi logistik. Tingginya persentase ketepatan tabel klasifikasi mendukung  tidak  adanya  perbedaan  signifikan  terhadap  data  hasil  prediksi  dan  data obeservasi menunjukan sebagai model regresi logistiki yang baik.
Hasil Pengujian Hipotesis
a. Uji t
Studi ini menggunakan uji statistik Wald dari hasil regresi logistik untuk menentukan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Ini adalah tujuan uji t. Salah satu metode untuk menemukan koefisien regresi logistik adalah dengan menggunakan nilai probabilitas p. Dengan kata lain, nilai p dibandingkan dengan a yang digunakan sebesar 5%, dan standar untuk menguji hipotesis ialah:
1. H0 diterima jika p-value  di atas 0,05 menunjukkan bahwa tidak ada interaksi antara variabel independen dan dependen.
2. H0 ditolak ketika p-value < 0.05, yang berarti bahwa variable dependen dipengaruhi oleh variable independen.
Tabel 7. Hasil Uji t Variable the Equation B S.E. Wald Df Sig. Exp(B)
Ste
p 1 a ROA -2.949  22.222
.018 1 .894 .052 ROE  -22.734  15.402 2.179 1 .140 .000 DAR -11.645 5.817 4.007 1 .045 .000 DER 2.441 1.480 2.720 1 .099 11.479 Consta nt 4.986 2.854 3.052 1 .081 146.355
Sumber : Data diolah peneliti, 2023
Dari tabel di atas mengenai uji t (parsial) penjelasan berikut berlaku untuk setiap hubungan variabel independen terhadap variabel dependen:
1. Pengujian hipotesis pertama variabel ROA memiliki nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 yakni 0.894 atau 0.894 > 0.05 sehingga dapat disimpulkan untuk hipotesis pertama yaitu H 1 ditolak, menunjukan ROA tidak berpengaruh terhadap  kecurangan  laporan keuangan.
2. Pengujian hipotesis kedua variabel ROE memiliki nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 yakni 0,140 atau 0.140 > 0.05 sehingga dapat disimpulkan untuk hipotesis kedua yaitu H 2 ditolak,  menunjukan  ROE  tidak  berpengaruh  terhadap  kecurangan  laporan keuangan.
3. Pengujian hipotesis ketiga variabel DAR memiliki nilai signifikansi lebih kecil dari 0.05 yakni 0,045 atau 0.045 < 0.05 sehingga dapat disimpulkan untuk hipotesis ketiga yaitu H 3 ditolak, menunjukan DAR berpengaru terhadap kecurangan laporan keuangan.
4. Pengujian hipotesis keempat variabel  DER memiliki nilai signifikansi lebih  besar dari 0.05  yakni  0,099  atau  0.099  >  0.05  sehingga  dapat  disimpulkan  untuk  hipotesis keempat yaitu H4 ditolak, menunjukan DER tidak berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan
b. Uji O mnibus Test of Model Coeficients (Uji Simultan F)
Dalam  pekerjaan  ini,  uji  statistik  omnibus  simultan  untuk  koefisien  model  (uji  F) dilakukan  untuk  memastikan  apakah  faktor  independen  berdampak  pada  variabel dependen  secara  bersamaan.  Standar  pengambilan  keputusan  adalah  sebagai  berikut, dengan ambang signifikansi 5%:
1. Variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara bersamaan, sehingga H0 ditolak p-value < 0.05.
2. Jika  p-value  lebih  besar  dari  0,05  maka  variable  independent  dan  dependent  tidak terpengaruh secara bersamaan. Konsekuensinya, H0 diterima dan Ha ditolak.
Tabel 8. Hasil Uji Omnibus Test Model Coeficients Chi-square Df Sig
Step 1 Step 12.602 4 .013 Block 12.602 4 .013 Model 12.602 4 .013

## Sumber : Data diolah peneliti, 2023
Hasil  pengujian  hipotesis  (uji  f)  secara  bersama  sama  (simultan)  menunjukkan bahwa nilai dengan tingkat signifikan 0.013 < 0,05 H a ditolak dan H 0 diterima. Kesimpulan menunjukan  secara  simultan  ROA,  ROE,  DAR  dan  DER  berpengaruh  terhadap  variabel terikat yaitu kecurangan laporan keuangan.
Pembahasan
Pembahasan Secara Parsial
1. Pengaruh ROA terhadap kecurangan keuangan
Pengaruh  profitabilitas  yang  diproksikan  dengan  ROA  terhadap  kecurangan laporan keuangan pada tabel menunjukan pengujian hipotesis variabel ROA memiliki nilai  signifikansi  lebih besar dari 0.05 yakni 0.894 atau 0.894 > 0.05 sehingga dapat disimpulkan  untuk  hipotesis  pertama  yaitu  H 1 ditolak,  menunjukan  ROA  tidak berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian  Yaramah  &  Imam  Hidayat  (2022) dimana hasil penelitian menunjukan komponen rasio keuangan ROA tidak berpengaruh dalam mendeteksi kecurangan laporan keuangan. Artinya jika kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba bersih dari penggunaan aset yang dimiliki perusahaan belum maksimal,  manejemen  tidak  termotivasi  untuk  melakukan  manipulasi  laporan keuangan.
2. Pengaruh ROE terhadap Kecurangan Laporan Keuangan Pengaruh  profitabilitas  yang  diproksikan  dengan  ROE  terhadap  kecurangan laporan  keuangan  pada  tabel  menunjukan  pengujian  hipotesis  variabel  ROE  nilai signifikansi  lebih  besar  dari  0.05  yakni  0,140  atau  0.140  >  0.05  sehingga  dapat disimpulkan untuk hipotesis kedua yaitu H 2 ditolak, menunjukan ROE tidak berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian Firdausya & Parasetya (2021) dimana hasil penelitian menunjukan komponen rasio keuangan ROE tidak berpengaruh dalam mendeteksi kecurangan laporan keuangan. Artinya jika kemampuan perusahaan dalam menghasilkan  laba  bersih  dari  penggunaan  ekuitas  yang  dimiliki  perusahaan  belum maksimal,  manejemen  tidak  termotivasi  untuk  melakukan  manipulasi  laporan keuangan.
3. Pengaruh DAR terhadap Kecurangan Laporan Keuangan
Pengaruh leverege yang diproksikan dengan DAR terhadap kecurangan laporan keuangan pada tabel menunjukan pengujian hipotesis ketiga variabel DAR memiliki nilai signifikansi  lebih  kecil  dari  0.05  yakni  0,045  atau  0.045  <  0.05  sehingga  dapat disimpulkan untuk hipotesis ketiga yaitu H 3 diterima, menunjukan DAR berpengaruh positif terhadap kecurangan laporan keuangan.
Penelitian  ini  mendukung  penelitian  Yaramah  &  Hidayat  (2022),  Listiyawati (2020) dan penelitian Firdausya & Parasetya (2021) dimana hasil penelitian menunjukan komponen rasio keuangan DAR berpengaruh dalam mendeteksi kecurangan laporan keuangan. Artinya jika hutang perusahaan mengalami kenaikan yang tinggi sehingga perusahaan mempunyai risiko (beban) yang cukup tinggi dalam pengembalian dana ke debitor atau aset perusahaan bisa dijadikan sebagai jaminan atau dijual jika perusahaan tidak  sanggup  bayar.  Oleh  karena  itu  manajemen  termotivasi  dalam  melakukan kecurangan  laporan  keuangan  agar  perusahaan  terlihat  bagus  dalam  pembayaran hutangnya.
4. Pengaruh DER pada Kecurangan Laporan Keuangan
Pengaruh leverege yang diproksikan dengan DER terhadap kecurangan laporan keungan  pada  tabel  menununjukann  pengujian  hipotesis  keempat  variabel  DER memiliki nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 yakni 0,099 atau 0.099 > 0.05 sehingga dapat  disimpulkan  untuk  hipotesis  keempat  yaitu  H 4 ditolak,  menunjukan  DER  tidak berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan.
Penelitian ini mendukung penelitian Fidausya dan Parasetya (2021) dimana hasil penelitian  menunjukan  komponen  rasio  keuangan  DER  tidak  berpengaruh  dalam mendeteksi kecurangan laporan keuangan. Artinya besar atau kecilnya tingkat hutang tidak  manejemen  dalam  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan  dikarenakan perusahaan memiliki kemampuan dalam mengembalikan hutangnya.
Namun, hasil penelitian ini bertentangan dengan penelitian Yaramah dan Imam Hidayat  (2022)  dimana  hasil  penelitian  menunjukan  komponen  rasio  keuangan  DER berpengaruh dalam mendeteksi kecurangan laporan keuangan.

## Pembahasan Secara Simultan
Pengujian  hipotesis  secara  simultan  dalam  penelitian  ini  adalah  ada  pengaruh signifikan ROA, ROE, DAR dan DER secara simultan terhadap kecurangan laporan keuangan pada perusahaan sektor farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Pengujian hipotesis secara simultan dalam penelitian ini berpengaruh positif ROA, ROE, DAR dan DER secara simultan  terhadap  kecurangan  laporan  keuangan pada  perusahaan  sektor  farmasi  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Namun,  hasil  penelitian  ini  bertentangan  dengan
penelitian  Yaramah  dan  Imam  Hidayat  (2022)  dimana  hasil  penelitian  menunjukan komponen  rasio  profitabilitas  tidak  berpengaruh  dalam  mendeteksi  kecurangan  laporan keuangan  sedangkan  rasio leverege  DAR  dan  DER  berpengaruh  dalam  mendeteksi kecurangan laporan keuangan.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dibahas sebelumnya dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa variabel Return on Asset (ROA) secara parsial tidak  berpengaruh  terhadap  kecurangan  laporan  keuangan  pada  perusahaan  sub sektor manufaktur tahun periode 2017-2021.
2. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa variabel Return on Equity (ROE) secara parsial tidak  berpengaruh  terhadap  kecurangan  laporan  keuangan  pada  perusahaan  sub sektor manufaktur tahun periode 2017-2021.
3. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa variabel Debt to Asset Ratio (DAR) secara parsial berpengaruh  terhadap  kecurangan  laporan  keuangan  pada  perusahaan  sub  sektor manufaktur tahun periode 2017-2021.
4. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa variabel Debt to Equity Ratio (DER) secara parsial tidak  berpengaruh  terhadap  kecurangan  laporan  keuangan  pada  perusahaan  sub sektor manufaktur tahun periode 2017-2021.
5. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa variabel Return on Asset (ROA), Return on Equity (ROE), Debt  to  Asset  Ratio  (DAR)  dan  Debt  to  Equity  Ratio  (DER)  secara  simultan berpengaruh  terhadap  kecurangan  laporan  keuangan  pada  perusahaan  sub  sektor manufaktur tahun periode 2017-2021.

## DAFTAR PUSTAKA
Amin,  Nuryatno.  2011. Kecurangan  pelaporan  keuangan  Menguak  Perpektif  Praktisi Keuanngan. Jakarta: Universitas Trisakti.
Anshori,  dan  Fajri.  (2018).  Pendektesian  kecurangan  laporan  keuangan  dengan menggunakan Fraund Diamond. Jurnal of Applied Managerial Accounting, 2(2), 2548- 9917.
Azizah, T. (2018). Pengaruh Manjemen Resiko Dan Mekanisme Good Corporate Governace Terhadap  Kinerja  Keuangan  Perusahaan  Perbankan  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia Periode 2013-2017. Skripsi, UIN Raden Intan Lampung.
Fahmi, Irham. 2015. Pengantar Manajemen keuangan. Bandung: alfabeta.
Fasa, M. I.(2016). Manajemen Resiko Perbankan Syariah di Indonesia. Li Falah Jurnal Studi Ekonomi dan Bisnis Islam, I(2), 36-53.
Firdausya, salsabila. dan Mutiara Tresna Parasetya (2021). Analisis rasio keuangan dalam mendeteksi  kecurangan  laporan  keuangan  pada  perusahaan  manufaktur  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2017-2019.  Reporting. E-jurnal  accouting Universitas diPonegoro. 10, (4) 1-11.
Ghozali, Imam. (2018). Aplikasi Analisis Multivariete Dengan Program IBM SPSS 25 (Edisi 9). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Harahap,  Syafri  Sofyan. Analisis  Kritis  atas  laporan  keuangan.  Jakarta:  PT  RajaGrafindo Persada.
Hery. 2015. Analisis laporan keuangan pendekatan rasio keuangan. Yogyakarta: CAPS.
Hidayat,  W.  W.  (2018). Dasar-dasar  Analisa  Laporan  Keuangan.  Jakarta:  Uwais  Inspirasi Indonesia.
Isabella.  (2018).  Pengaruh  Rasio  Keuangan  terhadap  Kecurangan  Pelaporan  Keuangan Sektor Perbankan di Bursa Efek Indonesia Periode 2015-2017. STIE Indonesia Banking School . 1-20.
Kasmir.  2019. Pengantar  Manajemen  Keuangan.  Edisi  dua.  Jakarta:  PT  Prenada  Media Group.
Listyawati,  Ika.  (2020).  Pengaruh  Rasio  Keuangan  Terhadap  Kecurangan Pelaporan Keuangan. Media Akuntanis Universitas Muhamdiyah Semarang,10(1). 41-46
Nugroho,  A.A.,  Baridwan,  Z,  dan  Mardianti,  E.(2018).  Pengaruh  Profitabilitas,  Likuiditas, Leverege,  Corporate  Govarnce  Terhadap  Kecurangan  Laporan  Keuangan,  serta Finacial Distress Variabel Intervening. Jurnal of Media Trend, 13(2), 219-240.
Puspitaningrum, M.T., Taufik, E., dan Wijaya S.Y. (2019). Pengaruh Fraud Triangle Sebagai Prediktor Kecurangan Pelaporan Keuangan. Jurnal Bisnis dan Akuntansi , 21(01). 1-20.
Rani, Martha Destie Eno. 2016. Determinan Kecurangan Laporan Keuangan melalui fraud triangle  (study  empiris  pada  Perusahaan  Manufaktur  yang  terdaftar di BEI Period 2011-2014. Reporting. E-jurnal ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana, 7(1), 251-278. Sandria, F. (2021, Juli 27). Deretan Skandal Lapkeu di Pasar Saham RI,   Indofarma-Hanson.
Retrieved from
CNBC Indonesia:
https://www.cnbcindonesia.com/market/20210726191301-17-263827/deretan- skandal-lapkeu-di-pasar-saham-ri-indofarma-hanson. diakses 17 Februari 2023.
Sugiyono, 2014. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: PT Alfabet. Sugiyono, 2016. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: PT Alfabet. Sugiyono, 2019. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: PT Alfabet.
Susanti, Yayuk Andri. (2014). Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan dengan analisis Fraud Traingle sebagai prediktor Fraudulent Financial.
Tim(2022). (2022), Pedoman Penulisan Skripsi. Palembang: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas PGRI Palembang.
Utama, Ramantha, I,W., dan Badera. (2018). Analisis Faktor-Faktor Dalam Perspektif Fraud Triangle  Sebagai  Prediktor  Fraudulent  Financial  Reporting. E-Jurnal  Ekonomi  dan Bisnis Universitas Udayana, 7(1), 251-278.
Wahasusmiah, R. dan Indriani, P. (2020). Faktor-faktor yang mempengaruhi auditor dalam menilai kualitas audit pada kantor Akuntan Public di kota Palembang. Jurnal MBIA. 19, (1),38-48.
Wahyuni, dan Budiwijaksono, G.S. (2017). Fraud Triangle Sebagai Pendeteksi Kecurangan Laporan Keuangan. Jurnal Akuntansi , 47-61.
Widiyanti, Tyas dan Muhammad, Nuryatno. 2018. Analisis Rasio Keuangan Sebagai Deteksi Kecurangan  Laporan  Keuangan  Perusahaan  Barang  Konsumsil  Yang  terdaftar  di Bursa Efek Indonesia, Jurnal Akuntansi dan pendidikan Vol. 7 No. 1  Hhmn. 72-80 .
Winarno, W. (2015). Analisis Ekonometrika Dan Statistika Dengan Eviews, Edisi Keempat. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Yaramah,  Y.,  dan  Hidayat,  I.  (2022).  Mendeteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  dengan Analisis Rasio Keuangan. Competitive Jurnal Akuntansi dan Keuangan, 6(1), 191-202