Journal Ekombis Review ,  Vol. 9 No. 1 January 2021 page: 8 3-96 | 83
Jurnal Ekombis Review – Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis
Available online at : https://jurnal.unived.ac.id/index.php/er/index DOI: https://doi.org/10.37676/ekombis.v9i1. 1222

## PERBANDINGAN METODE ALTMAN Z-SCORE, BENEISH M- SCORE-DATA MINING DAN SPRINGATE DALAM  MENDETEKSI FRAUDULENT FINANCIAL REPORTING
(Studi Empiris Perusahaan Manufaktur Tahun 2014-2018)
Yudi Partama Putra 1)
1) Study Program of Accounting Faculty of Economic and Business Universitas Muhammadiyah Bengkulu
Email: 1) akoe_yudi94 @yahoo.com
How to Cite :
Putra,  Y.  (2020).  PERBANDINGAN  METODR  ALTMAN  Z-SCORE,  BENEISH  M-SCORE-DATA MINING DAN SPRINGATE DALAM MENDETEKSI FRAUDULENT FINANCIAL REPORTING (Studi  Empiris  Perusahaan  Manufaktur  Tahun  2014-2018). EKOMBIS  REVIEW:  Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis, 9 (1). DOI: https://doi.org/10.37676/ekombis.v9i1. 1222

## ARTICLE HISTORY
Received [23 November 2020]
Revised (19 December 2020]
Accepted [21 January 2021]

## ABSTRAK
Studi  ini  didasarkan  pada  banyaknya  kasus kecurangan yang terjadi baik di dalam negeri maupun di  luar  negeri.  Kecurangan  pelaporan  keuangan  yang terjadi di dalam perusahaan menjadi perhatian utama di  seluruh  dunia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh metode Altman Z-score, Beneish m-score-data mining, dan  Springate dalam  mendeteksi  kecurangan  pelaporan  keuangan. Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif,  dan data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder.  Populasi penelitian  ini  adalah  perusahaan  Manufaktur  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2014-2018. Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan metode  purposive  sampling,  sehingga  sampel  akhir yang  digunakan  sebanyak  26  perusahaan.  Teknik analisis  dalam  penelitian  ini  adalah  Analisis  Regresi Partial  Least  Square  menggunakan  SmartPLS.  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Altman z-score dan Springate berpengaruh  positif dan signifikan terhadap fraud  financial  reporting  (kecurangan  pelaporan keuangan),  sedangkan  Beneish  m-score-data  mining tidak  berpengaruh  terhadap  fraud  financial  reporting. Namun dari ketiga metode tersebut, metode Altman Z- score lebih berpengaruh dalam mendeteksi kecurangan pelaporan keuangan dibandingkan dengan metode Springate
KEYWORDS Altman Z-Score, Beneish
M-Score  -  Data  Mining,
Springate, Fraudulent

## Financial Reporting
This is an open access article under the CC–BY-SA license
84 | Yudi Partama Putra ; Perbandingan Metodr Altman Z-Score, Beneish M-Score-Data .....

## ABSTRACT
This study is based on the number of fraud cases that occur  both  domestically  and  abroad.  Financial reporting  fraud  that  occurs  within  the  company  is  a major concern throughout the world. This study aims to investigate whether there are significant differences between  the  Altman  Z-score,  the  beneish  m-score  - data  mining,  and  springate  methods  in  detecting fraudulent  financial  reporting.  This  is  quantitative research, and the data used are secondary data. The population  of  this  study  is  Manufacturing  companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2014-2018. Sample  is  selected  by  using  purposive  sampling method  so  that  there  are  26  companies  to  be  the samples.  The  analysis  technique  of  this  study  is Regression  Analysis  on  Partial  Least  Square  using SmartPLS.  The  results  of  this  study  indicate  that altman  z-score  and  springate  have  a  positive  and significant  effect  on  fraudulent  financial  reporting, while  the  beneish  m-score-data  mining  has  no  effect on the fraudulent financial reporting. However, of the three  methods,  the  Altman  Z-score  method  is  more influential  in  detecting  the  fraudulent  financial reporting than the Springate method.
.

## PENDAHULUAN
Masalah  yang  terjadi  di  dalam  laporan  keuangan  ialah  di  saat  kondisi perusahan  tidak  sehat,  maka  pihak  manajemen  harus  menyajikan  laporan  keuangan yang baik agar para investor menanamkan modalnya dan memberikan kredit, sehingga membuat  pihak  manajemen  melakukan  manipulasi  terhadap  laporan  keuangan.  Di dalam  laporan  keuangan  terdapat  t iga  jenis  kecurangan,  pertama,  manipulasi  dalam catatan akuntansi. Kedua, kesalahan. Ketiga, penyalahgunaan prinsip (Crumbley et al. dalam Tarjo dan Herawati, 2015).
Kasus  kecurangan  yang  terjadi  di  dalam  negeri  ialah  perusahaan  PT  Kimia Farma pada tahun 2001 yang melakukan penggelembungan laba sebesar 24,7% atau Rp  32,6  Milyar  (Parsaoran,  2009).  Pada  tahun  2015  kasus  kecurangan  laporan keuangan  terjadi  pada  PT  Timah  (Persero)  Tbk,  dimana  direksi  telah  banyak melakukan kebohongan publik melalui media dengan mengatakan bahwa efisiensi dan strategi yang telah telah
membuahkan kinerja yang
positif ( https://economy.okezone.com ).  Kasus  kecurangan  laporan  keuangan  yang  terjadi  di luar  negeri  adalah Enron yang  melakukan  penggelembungkan  ( Mark  Up )  pendapatan sebesar  $  600  juta,  dan  menyembunyikan  utangnya  sebesar  $  1,2  Milyar  (Isanty, 2016). Kasus  perusahaan Tyco (2002) mennjual 7,5 juta saham Tyco tanpa  izin  yang dilaporkan bernilai US$ 450 juta ( https://finance.detik.com ).
Deteksi  dini  dalam  mengidentifikasi  kecurangan  di  dalam  laporan  keuangan sangat penting, sebab banyaknya kasus kecurangan laporan keuangan yang terjadi di dalam  negeri  maupun  di  luar  negeri.  Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Amoa- Gyarteng  (2014)  dan  Dalnial  et  al.  (2014)  ditemukan  bahwa  metode altman  z-score
Journal Ekombis Review ,  Vol. 9 No. 1 January 2021 page: 83-96 | 85
yang  terkenal  untuk  memprediksi  kesulitan  keuangan  dapat  mendeteksi fraudulent financial  reporting .  Oleh  sebab  itu,  metode springate yang  merupakan  salah  satu metode  untuk  memprediksi  kesulitan  keuangan  seharusnya  juga  dapat  mendeteksi fraudulent  financial  reporting .  Selain  itu,  penelitian  Tanusdjaja  dan  Kurniawan  (2018) menunjukkan  bahwa altman  z-score dan beneish  m-score -data  mining  berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting .
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  penulis  tertarik  untuk melakukan  penelitian yang berjudul “Perbandingan Metode Altman Z-Score, Beneish M-Score – Data Mining, Dan Springate Dalam  Mendeteksi Fraudulent  Financial  Reporting (Studi  Empiris Perusahaan Manufaktur Tahun 2014-2018)”.

## LANDASAN TEORI
Teori Agensi (Agency Theory)
Menurut Jensen dan Meckling (1976) teori agensi adalah suatu kontrak antara principal (pemilik)  yang  menggunakan agent (manajer)  untuk melaksanakan  beberapa  layanan bagi  mereka  dengan  melakukan  pendelegasian  wewenang  pengambilan  keputusan kepada agen.

## Fraud Triangle Theory
Fraud triangle adalah sebuah teori yang dikemukakan oleh Donald R. Cressey setelah melakukan  penelitian  untuk  tesis  doktor-nya  pada  tahun  1950.  Cressey mengungkapkan  bahwa  ada  3  faktor  yang  mendukung  seseorang  melakukan fraud , yaitu Pressure (tekanan), Opportunity (kesempatan), dan Rationalization (rasionalisasi).

## Fraudulent Financial Reporting
Fraudulent  financial  reporting adalah  perilaku  yang  disengaja  atau  ceroboh,  baik dengan  tindakan  atau  penghapusan  yang  menghasilkan  laporan  keuangan  yang menyesatkan  para  pemakai  laporan  keuangan.  Menurut  Arens  dalam  Effendi  (2006) bahwa fraudulent financial reporting merupakan perilaku atau tindakan salah saji yang disengaja  atas  jumlah  yang  tidak  diungkapan  di  dalam  laporan  keuangan  dengan maksud untuk menipu para pemakai laporan keuangan.

## Altman Z-Score
Metode Altman dikembangkan oleh seorang peneliti kebangsaan Amerika Serikat yang bernama Edward I. Altman pada 1969, dengan menggunakan rasio – rasio keuangan. Berikut adalah rumus dari model Altman Z-Score : Z = 1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,6 X4+ 1,0 X5 Perusahaan-perusahaan yang diteliti kemudian digolongkan  menjadi 3 golongan yaitu Prediksi  bangkrut:  Z-Score  ≤  1,8;  Prediksi  pada Grey  area :  1,8  <(Z-Score)  <3,0;  dan Prediksi tidak bangkrut: Z-Score ≥ 3,0.
Beneish M-Score – Data Mining
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan  menggunakan Beneish  M- Score .  Awalnya  menghitung Beneish  Ratio  Index dengan  8  variabel    yang  telah dijabarkan,  kemudian  hasil  dari  index  tersebut  akan  dimasukan  dalam  sebuah  model (Beneish, 1999), seperti berikut : M-Score = -4.840 + 0.920(DSRI) + 0.528(GMI) + 0.404(AQI) + 0.892(SGI) + 0.115(DEPI)– 0.172(SGAI) – 0.327(LVGI) + 4.697(TATA)
86 | Yudi Partama Putra ; Perbandingan Metodr Altman Z-Score, Beneish M-Score-Data .....
Keterangan : DSRI  =

## Days Sales in Receivable Index
GMI
= Gross Margin Index AQI
= Asset Quality Index
SGI = Sales Growth Index
DEPI  = Depreciation Index SGAI  = Sales General and Administrative Expenses Index LVGI  = Leverage Index
TATA  =

## Total Accruals to Total Asset
Jika  M  >  -2.22,  hal  ini  menunjukkan  adanya  indikasi  perusahaan  melakukan manipulasi.Teknik  data  mining  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  menguji Principal Component Analysis (PCA) pada variabel metode Beneish M-Score .

## Springate
Menurut Burhanuddin (2015) Springate membuat  model  prediksi financial  distress pada  tahun  1978. Dalam pembuatannya, Springate menggunakan metode yang sama dengan Altman yaitu Multiple    Discriminant    Analysis (MDA). Springate melakukan perhitungan terhadap rasio-rasio keuangan, dengan rumus:
S = 1,03A + 3,07B + 0,66C + 0,4D Keterangan : A = Rasio modal kerja terhadap total aset B = Rasio laba sebelum bunga dan pajak terhadap total aset C = Rasio laba sebelum pajak terhadap utang aset D = Rasio penjualan terhadap total aset
Berdasarkan nilai score yang didapatkan, menentukan batas melalui titik cut off yaitu Z <0,862 :perusahaan potensi bangkrut dan Z > 0,862 : Perusahaan kondisi sehat (tidak bangkrut).
Hipotesis Pengaruh Altman Z-Score Terhadap Fraudulent Financial Reporting
Kebanyakan  model  memprediksi  kebangkrutan  menyiratkan  bahwa  kondisi keuangan  yang  buruk  dapat  memotivasi  orang  dalam  melakukan  tindakan  yang  tidak etis  untuk  meningkatkan  penampilan  posisi  keuangan  perusahaan  yang  baik  (Hamer dalam  Dalnial  et  al.,  2014).  Argumen  tersebut  telah  dibuktikan  oleh  penelitian  yang dilakukan  Tanusdjaja  dan  Kurniawan  (2018),  Bhavani  dan  Amponsah  (2017)  dan Dalnial  et  al.  (2014)  menunjukkan  bahwa Altman  Z-  Score berpengaruh  signifikan dalam  mendeteksi fraudulent  financial  reporting. Berdasarkan  uraian  tersebut  dan sesuai  dengan  teori  agensi,  maka  dapat  dirumuskan  hipotesis  penelitian  sebagai berikut :
H 1 :  Metode altman  z-score berpengaruh  dalam  mendeteksi fraudulent financial reporting.
Pengaruh Beneish  M-Score – Data  Mining  Terhadap Fraudulent  Financial Reporting Manipulasi laba terjadi karena para manajer ingin membuat laporan keuangan telihat  baik  agar  para  calon  investor  dan  kreditor  menanamkan  modalnya  dan memberikan pinjaman kepada perusahaan. Hal ini sesuai dengan teori agensi dimana teori agensi muncul karena adanya perbedaan kepentingan antara pemegang saham,
Journal Ekombis Review ,  Vol. 9 No. 1 January 2021 page: 83-96 | 87
Rasio Modal Kerja
Terhadap Total  Akti va Rasio Laba Ditahan
Terhadap Total Aktiva Rasio Profitabilitas
X1
Rasio Nilai Pasar
Modal Saham Terhadap Nilai Buku Hutang
Rasio Aktivitas
Days Sales in Return
Receivable Index
on Asset Gross Margin Index Asset Quality Index
Sales Growth Index Depreciation Index Asset Sales General and X2 Changes Administrative Expenses Index Y Leverage Index
Total Accruals to
Leverage Total Assets Ratio Rasio Modal Kerja Terhadap Total Aktiva Rasio Profitabilitas
X3
Rasio Laba Sebelum
Pajak Terhadap Kewajiban Lancar
Rasio Aktivitas Metode Altman Z-Score Metode BeneishM- Score - Data Mining Metode Springate Fraudulent Financial Reporting
debtholders , dan manajer (Devi dan Gugus dalam Masdupi dan Ningsih, 2015).  Oleh sebab  itu,  pemilik    perusahaan  dan  pengelola  perusahaan  berbeda  menyebabkan kurangnya  transparansi  di  dalam  laporan  keuangan  karena  pada  dasarnya  pemilik perusahaan  dan  pengelola  perusahaan  memiliki  kepentingan  masing-masing  untuk mendapatkan  keuntungan  bagi  dirinya  sendiri.  Penelitian  yang  dilakukan  Tanusdjaja dan Kurniawan (2018) menemukan bahwa beneish m-score – data mining berpengaruh signifikan  dalam  mendeteksi fraudulent  financial  reporting. Berdasarkan  uraian tersebut dan sesuai dengan teori agensi, maka dapat dirumuskan hipotesis penelitian sebagai berikut :
H 2 :  Metode beneish m-score –  data  mining  berpengaruh  dalam mendeteksi fraudulent financial reporting.
Pengaruh Springate Terhadap Fraudulent Financial Reporting Springate merupakan salah satu metode untuk mendeteksi financial distress, dimana financial distress merupakan kriteria paling penting untuk melihat kemungkinan pelaporan  keuangan  yang  melakukan  kecurangan.  Di  saat  perusahaan  mengalami kinerja  yang  buruk,  maka  pihak  manajemen  akan  termotivasi  untuk  melakukan fraudulent  financial  reporting. Hamer  (1983)  menyatakan  bahwa  kebanyakan  model memprediksi  kebangkrutan  dengan  akurasi  serupa  yang  menyiratkan  bahwa  kondisi keuangan  yang  buruk  dapat  memotivasi  orang  dalam  melakukan  tindakan  yang  tidak etis  untuk  meningkatkan  penampilan  posisi  keuangan  perusahaan.Argumen  tersebut dibuktikan oleh penelitan yang dilakukan oleh Dalnial et al. (2014) serta Tanusdjaja dan Kurniawan  (2018)  dengan  menggunakan springate untuk  mendeteksi fraudulent financial repor ting. Sehingga dapat dirumuskan hipotesis penelitian sebagai berikut : H 3 :  Metode springate berpengaruh  dalam  mendeteksi fraudulent  financisl reporting.
Gambar 1. Kerangka Teoritik
88 | Yudi Partama Putra ; Perbandingan Metodr Altman Z-Score, Beneish M-Score-Data .....

## METODE PENELITIAN

## Populasi Dan Sampel
Populasi    dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  perusahaan  manufaktur  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2018.  Teknik pengambilan  sampel  adalah purposive  sampling dengan  cara  menentukan  kriteria- kriteria tertentu yang harus dipenuhi oleh perusahaan untuk menjadi sampel.

## Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  berupa  data  laporan  keuangan perusahaan yang telah melaporkan laporan keuangan dari periode tahun 2013-2018 di Bursa Efek Indonesia.

## Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis regresi dengan menggunakan software SmartPLS3 ( Partial Least Square ). Berdasarkan model  persamaan  struktural  dengan  menggunakan  PLS-SEM,  maka  persamaannya dirumuskan sebagai berikut :
Keterangan : = Fraudulent Financial Reporting = Altman Z-Score
2  = Beneish M-Score – Data Mining 3  = Springate
=  Zeta/ Kesalahan Struktural
Model Pengukuran Atau Outer Model
Model  ini  digunakan  untuk  mengetahui  validitas  dan  reliabilitas  dari  indikator. Analisa outer model  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  model  pengukuran  yang digunakan layak untuk dijadikan pengukuran (valid dan reliabel).
Model Struktural Atau Inner Model Inner  model ( inner  relation , structural  model dan substantive  theory ) menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan pada teori substantif. Uji pada model struktural dilakukan untuk menguji hubungan antara konstruk laten.

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  Hipotesis  dilakukan  dengan  metode  resampling Bootstrap yang dikembangkan oleh Geisser & Stone (Ghozali, 2014). U kuran signifikansi keterdukungan hipotesis  dapat  digunakan  perbandingan  nilai  T-tabel  dan  T-statistik.  Jika  T-statistik lebih tinggi dibandingkan nilai T-tabel, berarti hipotesis terdukung atau diterima. Dalam penelitian  ini  untuk  tingkat  keyakinan  95  persen  (alpha  95  persen)  maka  nilai  T-tabel untuk hipotesis satu ekor (one-tailed) adalah >1,68023.
Journal Ekombis Review ,  Vol. 9 No. 1 January 2021 page: 83-96 | 89

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
Tabel 1 Deskriptif Statistik Variabel Penelitian
N Mean Median  Min Max Standard Deviation Y 130 0.589 0.560 0.148 1.240 0.249 X1 130 6.146 4.910 1.080 22.904 4.977 X2 130 1.730 1.715 0.661 2.674 0.377 X3 130 1.496 1.413 0.337 3.460 0.753

## Sumber : Data sekunder diolah, 2019
Berdasarkan Tabel 1 dengan sampel penelitian sebanyak 26 perusahaan dan periode  pengamatan  5  tahun,  maka  diperoleh  130  jumlah  observasi.  Variabel fraudulent financial reporting memiliki  nilai  minimum sebesar  0.1488;  nilai  maksimum sebesar  1.240;  nilai  rata-rata  ( mean )  sebesar  0.589  dan  simpangan  baku (standard deviation) sebesar  0.249.  Sedangkan  variabel altman  z  score memiliki  nilai  minimum sebesar  1.080;  nilai  maksimum  sebesar  22.904;  nilai  rata-rata (mean) sebesar  6.146 dan  simpangan  baku (standard  deviation) sebesar  4.997.Variabel beneish  m-score memiliki  nilai  minimum  sebesar  0.661;  nilai  maksimum  sebesar  2.674;  nilai  rata-rata (mean) sebesar  1.730    dan  simpangan  baku (standard  deviation) sebesar 0.337.Variabel springate memiliki  nilai  minimum  sebesar  0.337;  nilai  maksimum sebesar  2.674;  nilai  rata-rata (mean) sebesar  1.496  dan  simpangan  baku (standard deviation) 0.753.
Evaluasi Outer Model
Uji Validitas Tabel 2 Average Variance Extracted (AVE)
Sampel Asli (O) Rata-rata Sampel (M) Standar Deviasi (STDEV) T Statistik (| O/STDEV |)  P Values X1 0,468855 0,480471 0,023567 19,894879 0,000000 X2 0,250000 0,268125 0,039168 6,382683 0,000000 X3 0,503032 0,514710 0,033133 15,182284 0,000000 Y 0,339125 0,368669 0,031022 10,931846 0,000000

## Sumber : Data sekunder diolah, 2019
Dalam tabel 2 diatas hasil Average variance extracted (AVE) dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Bahwa  variabel  X1  memiliki  nilai  AVE  sebesar  0,468  dengan  P values 0,000, mempunyai makna bahwa variabel laten X1 sudah memenuhi persyaratan validitas konvergen.
90 | Yudi Partama Putra ; Perbandingan Metodr Altman Z-Score, Beneish M-Score-Data .....
2. Bahwa  variabel  X2  memiliki  nilai  AVE  sebesar  0,250  dengan  P values 0,000, mempunyai makna bahwa variabel laten X2 sudah memenuhi persyaratan validitas konvergen.
3. Bahwa  variabel  X3  memiliki  nilai  AVE  sebesar  0,503  dengan  P
values 0,000, mempunyai makna bahwa variabel laten X3 sudah memenuhi persyaratan validitas konvergen.

## Uji Reliabilitas
Tabel 3 rho_A
Sampel Asli (O) X1 0,847984 X2 0,000000 X3 0,814910 Y 0,392553

## Sumber : Data sekunder diolah, 2019
Berdasarkan tabel 3 diatas hasil rho_A dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Bahwa  variabel  X1  memiliki  nilai rho_A sebesar  0,851  yang  mempunyai  makna bahwa variabel laten X1 sudah memenuhi persyaratan reliabilitas.
2. Bahwa  variabel  X2  memiliki  nilai rho_A sebesar  0,000  yang  mempunyai  makna bahwa variabel laten X2 sudah reliabilitas.
3. Bahwa  variabel  X3  memiliki  nilai rho_A sebesar  0,815  yang  mempunyai  makna bahwa variabel laten X3 sudah memenuhi persyaratan reliabilitas.
Evaluasi Inner Model Koefisien Jalur – R-Square Tabel 4 Tabel Koefisien Jalur
Y X1 0,511152 X2 0,036458 X3 0,437875
Sumber : Data sekunder diolah, 2019 Gambar 1 Diagram jalur persamaan struktural PLS dengan software SmartPLS
Sumber : Data sekunder diolah, 2019
Journal Ekombis Review ,  Vol. 9 No. 1 January 2021 page: 83-96 | 91
Dalam  tabel  4  dan  gambar  1  diatas  hasil path  coefficient dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Bahwa koefisien jalur dari X1 ke Y sebesar 0,511, hal ini mempunyai makna bahwa variabel altman  z-score (X1)  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel fraudulent financial reporting (Y) sebesar 0,511.
2. Bahwa koefisien jalur dari X2 ke Y sebesar 0.036, hal ini mempunyai makna bahwa variabel beneish  m-score –  data  mining  (X2)  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel fraudulent financial reporting (Y) sebesar 0.036.
3. Bahwa koefisien jalur dari X3 ke Y sebesar 0,438, hal ini mempunyai makna bahwa variabel springate (X3)  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel fraudulent  financial report ing (Y) sebesar 0,438.
Berdasarkan  hasil  koefisien  jalur,  maka  model  persamaan  struktural  adalah sebagai berikut:
FFR  =  0,511  metode altman  z-score +  0,036    metode beneish  m-score –  data mining + 0.438 metode springate + ζ ( zeta / tingkat kesalahan struktural).
Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Coefficient  determination (R  Square)  digunakan  untuk  mengukur  seberapa banyak variabel dependen dipengaruhi oleh variabel  lainnya.  Uji ini  dilakukan dengan melihat  nilai R  Square dari output PLS.  Berdasarkan  Tabel  5  nilai R  Square sebesar 0,914  (dari  diagram  jalur)  atau  0,914299  (dari  keluaran  teks).  Menurut  Sarwono  dan Narimawati (2015) nilai R Square > 0,7 dikategorikan sebagai kuat. Dalam penelitian ini R  square  sebesar  0.914  memiliki    makna  kuatnya  pengaruh  nilai  Variabel altman  z- score (X1),  Variabel beneish m-score –  data  mining  (X2)    dan  variabel springate (X3) beserta indikator – indikatornya terhadap variabel fraudulent financial reporting (Y).
Tabel 5 Hasil R Square R Square Adjusted R Square Y 0,914299 0,912258
Sumber : Data sekunder diolah, 2019
Effect Size (f 2 ) Effect size merupakan uji yang dilakukan melihat besarnya nilai pengaruh antar variabel.  Berdasarkan  tabel  6  nilai  f  Square  untuk  variabel  X1  sebesar  0,323  yang menunjukkan  pengaruh  yang  cukup,  variabel  X2  memiliki  nilai  sebesar  0,010  yang menujukkan  pengaruh  yang  lemah  dan  variabel  X3  memiliki  nilai  sebesar  0,214  yang menunjukkan pengaruh yang cukup.
Tabel 6 f Square
Y X1 0,323395 X2 0,010266 X3 0,214664
Sumber : Data sekunder diolah, 2019
92 | Yudi Partama Putra ; Perbandingan Metodr Altman Z-Score, Beneish M-Score-Data .....
Predictive Relevance (Q 2 )
Predictive  relevance merupakan  uji  yang  dilakukan  untuk  memberikan  bukti bahwa  bahwa variabel tertentu yang digunakan dalam model mempunyai keterkaitan prediktif dengan variabel lainnya. Menurut Sarwono dan Narimawati (2015) Nilai Q 2 > 0 menunjukkan model mempunyai relevansi prediktif.  Sedang  nilai Q 2 < 0 menunjukkan tidak  adanya  relevansi  prediktif.  Dalam  tabel  7  nilai  Q 2 sebesar  0,277,  hal  ini menunjukkan  adanya  relevansi  prediktif  variabel altman  z-score,  beneish  m-score – data mining dan springate terhadap fraudulent financial reporting .
Tabel 7 Construct Crossvalidated Redundancy
SSO SSE Q² (=1-SSE/SSO) X1 650,000000 650,000000 X2 520,000000 520,000000 X3 520,000000 520,000000 Y 390,000000 281,700837 0,277690
Sumber : Data sekunder diolah, 2019

## Pengujian Hipotesis
Table 8 Path Coefficients (Mean, STDEV, T-Values, P-Values)
Sampel Asli (O) Rata-rata Sampel (M) Standar Deviasi (STDEV) T  Statistik  (| O/STDEV |) P Values X1 -> Y 0,511152 0,486983 0,116799 4,376345 0,000015 X2 -> Y 0,036458 0,038807 0,042013 0,867785 0,385928 X3 -> Y 0,437875 0,454682 0,125153 3,498720 0,000509
Sumber : Data sekunder diolah, 2019
Gambar 2. Diagram jalur persamaan struktural PLS dengan software SmartPLS

## Sumber : Data sekunder diolah, 2019
Berdasarkan  tabel  8  dan  gambar  2  hasil  pengujian  hipotesis  menggunakan teknik bootstrapping dari analisis PLS adalah sebagai berikut:
Journal Ekombis Review ,  Vol. 9 No. 1 January 2021 page: 83-96 | 93

## 1. Hasil Pengujian Hipotesis 1
Hipotesis pertama menunjukkan bahwa variabel altman z-score (X1) adalah signifikan  dengan  nilai  nilai  t-hitung  4,376345  dan  P values 0,000015  (tingkat signifikansi  <  0.05).  Nilai original  sample  estimate sebesar  0,511152  yang menunjukkan  bahwa  arah  hubungan  antara altman  z-score (X1)  dan fraudulent financial  reporting (Y)  adalah  positif.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel altman z-score berpengaruh positif dalam mendeteksi fraudulent financial reporting , sehinngga hipotesis 1 dalam penelitian ini diterima . 2. Hasil Pengujian Hipotesis 2
Hipotesis  kedua  menunjukkan  bahwa  variabel beneish  m-score –  data mining  (X2)  adalah  signifikan  dengan  nilai  nilai  t-hitung  0,867785  dan  P values
0,385928 (tingkat signifikansi >0.05). Nilai
original  sample  estimate sebesar0,036458 yang menunjukkan bahwa arah hubungan antara beneish m-score – data mining (X2) dan fraudulent financial reporting (Y) adalah positif. Hal ini dapat disimpulkan bahwa variabel beneish m-score tidak berpengaruh dalam mendeteksi fraudulent financial reporting , sehinngga hipotesis 2 dalam penelitian ini ditolak.
3. Hasil Pengujian Hipotesis 3
Hipotesis  ketiga  menunjukkan  bahwa  variabel springate (X3)  adalah signifikan  dengan  nilai  nilai  t-hitung  3,498720  dengan  nilai  P values 0,000509 (tingkat signifikansi < 0.05). Nilai original sample estimate sebesar 0,437875 yang menunjukkan  bahwa  arah  hubungan  antara springate (X3) dan fraudulent financial  reporting (Y)  adalah  positif.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel springate berpengaruh  positif  dalam  mendeteksi fraudulent  financial  reporting , sehingga hipotesis 3 dalam penelitian ini diterima .
Pembahasan Pengaruh Metode Altman Z-Score Terhadap Fraudulent Financial Reporting Hasil  analisis  statistik  hipotesis  pertama  (H1) menunjukkan  variabel altman z- score berpengaruh signifikan terhadap fraudulent financial reporting . Berdasarkan hasil pengolahan  data  bahwa  metode altman  z-score dapat  mendeteksi  kemungkinan terjadinya  kecurangan  di  dalam  laporan  keuangan  karena  kebanyakan  model memprediksi financial distress menyiratkan bahwa kondisi keuangan yang buruk dapat memotivasi  orang  dalam  melakukan  tindakan  yang  tidak  etis  untuk  meningkatkan penampilan posisi keuangan perusahaan yang baik (Hamer dalam Dalnial et al., 2014). Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Bhavani  dan  Amposah  (2017)  yang melakukan  penelitian  tentang m-score  and  z-score  for  detection  of  accounting  fraud. Selain  itu,  penelitian  ini  didukung  juga  oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh Amoa- Gyarteng  (2014), Dalnial  et  al.  (2014)  serta  Tanusdjaja  dan  Kurniawan  (2018)  yang melakukan  penelitian  menggunakan  metode altman  z-  score untuk  melihat  kondisi keuangan  perusahaan  secara  keseluruhan  menunjukkan  hasil  yang  berpengaruh signifikan dalam mendeteksi fraudulent financial reporting.
Pengaruh  Metode Beneish  M-Score – Data  Mining  Terhadap Fraudulent Financial Reporting Hasil  analisis  statistik  hipotesis  kedua  (H2)  menunjukkan  bahwa  metode beneish  m-score –  data  mining  tidak  berpengaruh  terhadap fraudulent  financial reporting. Berdasarkan hasil pengolahan data  bahwa metode beneish m-score – data mining  menggunakan  teknik Principal  Component  Analysis (PCA)  mendapatkan  hasil
94 | Yudi Partama Putra ; Perbandingan Metodr Altman Z-Score, Beneish M-Score-Data .....
nilai T Statistik sebesar 0,867  dengan P values 0,385 lebih tinggi  dibandingkan tanpa menggunakan  teknik  PCA  dengan  nilai  T  Statistik  sebesar  0,441  dengan  P values 0,658.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  teknik  data  mining  lebih  akurat  karena  mereduksi data  tanpa  mengurangi  karakteristik  data  tersebut  secara  signifikan..  Penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  Bhavani  dan  Amponsah  (2017)  yang melakukan  penelitian tentang  m-score  and  z-score  for  detection  of  accounting  fraud yang  menunjukkan  bahwa  model  beneish  tidak  efektif  dalam  mendeteksi fraudulent financial  reporting .    Selain  itu, Cynthia  (2005),  membuktikan  bahwa  model Beneish tidak  memiliki  kemampuan  untuk  secara  konsisten  menemukan  masalah  dalam fraudulent financial reporting .
Pengaruh Metode Springate Terhadap Fraudulent Financial Reporting Hasil  analisis  statistik  hipotesis  ketiga  (H3)  menunjukkan  bahwa springate berpengaruh  terhadap fraudulent  financial  reporting .Menurut  Hamer  dalam  Dalnial  et al., 2014 bahwa kebanyakan model memprediksi kebangkrutan dengan akurasi serupa yang menyiratkan bahwa kondisi keuangan yang buruk dapat memotivasi orang dalam melakukan  tindakan  yang  tidak  etis  untuk  meningkatkan  penampilan  posisi  keuangan perusahaan.    Berdasarkan  argumen  tersebut  kecurangan  keuangan  yang  terjadi  di dalam  perusahaan  salah  satu  penyebabnya  ialah  pada  saat  perusahaan  mengalami kondisi  keuangan  yang  buruk.  Hal  ini  dapat  dibuktikan  dalam  penelitian  ini  dimana metode springate merupakan  salah  satu  metode  untuk  memprediksi financial  distress dapat mendeteksi fraudulent financial reporting . Argumen tersebut juga didukung oleh penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dalnial  et  al.  (2014)  serta  Tanusdjaja  dan  Kurniawan (2018)  yang  membuktikan  bahwa  metode altman  z-score, metode  yang  digunakan untuk  memprediksi financial  distress ,  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi fraudulent financial repor ting.
Perbandingan Altman Z-Score Beneish M-Score – Data Mining, dan Springate Dalam penelitian ini, diperoleh hasil penelitian bahwa metode altman z-score dan metode  springate berpengaruh  dalam  mendeteksi fraudulent  financial  reporting , tetapi  metode beneish  m-score –  data  mining  tidak  berpengaruh  dalam  mendeteksi fraudulent financial reporting . Hal ini tampak dalam hasil uji t hitung di bawah ini:
Tabel 9 Inner Model T-Statistik
Y X1 4,376345 X2 0,867785 X3 3,498720

## Sumber : Data sekunder diolah, 2019
Berdasarkan tabel 9 hasil uji statistik, didapatkan t hitung untuk metode altman z-score adalah  sebesar  4,376,  metode beneish  m-score –  data  mining  sebesar  0,867 dan metode springate sebesar 3,498. Hal ini menunjukkan dari ketiga metode tesebut metode altman z-score lebih besar pengaruhnya dibandingkan dengan metode beneish m-score – data mining dan springate . Oleh sebab itu, metode altman z-score memiliki konsep  prediktor  yang  lebih  kuat  untuk  mendeteksi fraudulent  financial  reporting
Journal Ekombis Review ,  Vol. 9 No. 1 January 2021 page: 83-96 | 95
dengan nilai sebesar 4,259 secara pengujian statistik bila dibandingkan dengan metode beneish m-score – data mining dan metode springate .

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan Metode altman z-score memiliki pengaruh yang signifikan terhadap fraudulent financial reporting .  Metode beneish  m-score –  data  mining  tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap fraudulent financial reporting . Metode springate memiliki pengaruh yang  positif  yang  signifikan  terhadap fraudulent  financial  reporting .  Metode altman  z- score memiliki  pengaruh  yang  lebih  besar  dalam  mendeteksi fraudulent  financial reporting dibandingkan metode beneish m-score – data mining dan springate dari hasil perhitungan statistik. Saran
Berdasarkan simpulan penelitian yang telah dikemukakan, penulis memberikan saran sebagai berikut :
1. Untuk  penelitian  selanjutnya  sebaiknya  menentukan  objek  yang  lebih  luas  dan menggunakan  pemisahan  sampel  berdasarkan  perusahaan  yang  mengalami fraud dan tidak mengalami fraud , serta tahun penelitian diperpanjang untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dan mendekati penelitian yang sebelumnya.
2. Untuk  penelitian  selanjutnya  sebaiknya  menambah  variabel  lain  agar  penelitian dapat dikembangkan ketingkat yang lebih tinggi untuk mendapatkan model prediktor terbaik dalam mendeteksi fraudulent financial reporting.

## DAFTAR PUSTAKA
Amoa-Gyarteng , K. 2014. “Analyzing a Listed Firm in Ghana for Early Warning Signs of Bankruptcy  and  Financial  Statement  Fraud:  An  Empirical  Investigation  of Anglogold Ashanti”. European Journal of Business and Management , ISSN 2222- 2839 Vol.6, No.5.
Beneish,  M.  D.  1999.  "The  Detection  of  Earnings  Manipulation ”.  Financial  Analysts
Journal , Sept-Oct 1999. . 2012. “Fraud Detection and Expected Return”.
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm? abstract_id=1998387 .
Bhavani,  G.  dan  Amponsah  C.  T.  2017.“M-Score  and  Z-Score  for  Detection  of Accounting Fraud Ganga Bhavani”. Journal Accountancy Business And The Public Interest . Burhanuddin, R. A. 2015. “ Analisis Penggunaan Metode Altman Z-Score dan Metode Springate  untuk  Mengetahui  Potensi  Terjadinya  Financial  Distress  Pada Perusahaan  Manufaktur  Sektor  Industri  Dasar  dan  Kimia  Sub  Sektor  Semen Periode 2009-2013”. Skripsi Universitas Hasanuddin Makassar .
Cressey  D.  R.  1953.  “Others  People  Money,  a  Study  in  The  Social  Psychology  of Embezzlement”. Montclair: Patterson Smith Cynthia, H. 2005. Analysis ratios for detecting Financial Statement fraud, ACFE, Fraud Magazine.
96 | Yudi Partama Putra ; Perbandingan Metodr Altman Z-Score, Beneish M-Score-Data .....
Dalnial, H., Kamaluddin, A., Sanusi, Z. M., & Khairuddin, S. K. 2014. “Accountability in Financial  Reporting:  Detecting  Fraudulent  Firms ”.  Procedia -  Social  and Behavioral Sciences. pp 61 – 69.
Effendi,  M.  A.  2006.  “Fraudulent  Financial  Reporting;  Tanggung  Jawab  Auditor Independen”.
Ghozali, I. 2014, Structural Equation Modeling, Metode Alternatif dengan Partial Least Square (PLS), Edisi 4, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hamer, M. 1983. “Failure Prediction: Sensitivity of Classification Accuracy to Alternative
Statistical Methods and Variable Sets ”. Journal of Accounting and Public Policy , 2, 289-307.
Harahap,  S.  S.  2015.  Analisis  Kritis  Atas  Laporan  Keuangan.  Edisi  1-10.  Jakarta: Rajawali Pers. https://economy.okezone.com . Diakses Tanggal 12 Januari 2019. https://finance.detik.com . Diakses 12 Januari 2019
Isanty,  M.  2016.  “Analisis  Kasus  Enron  Coorporation”.  http  :  //akuntansimaster. blogspot.com  /2016/06/  analisis-  kasus-  enron-  coorporation.  html.  (Diakses Oktober 2018).
Jensen,  M.  C.  dan  Meckling,  W.  H.  1976.  "Theory  of  the  Firm:  Managerial  Behavior,
Agency Costs and Ownership Structure". Journal of Financial Economic, , Vol. 3, No. 4: 305-360
Masdupi,  E.  dan  Ningsih,  R.  2015.“  Pengaruh  Struktur  Kepemilikan  Manajerial, Kepemilikan  Intitusional  dan  Profitabilitas  Terhadap  Kebijakan  Dividen  Dalam Mengontrol Konflik Keagenan”. Jurnal Kajian Manajemen Bisnis Vol. 4.No. 1. Mavengere,  K.  2015.  “Predicting  Corporate  Bankruptcy  and  Earnings  Manipulation Using The Altman Z-Score and Beneish M-Score. The Case of Z Manufacturing Firm in Zimbabwe”. International Journal Of Management Sciences And Business Research . Vol. 4 .No. 10.
Parsaoran,  D.  2009.  “Skandal  Manipulasi  Laporan  Keuangan  PT  Kimia  Farma  Tbk”. https://  david  parsaoran.  wordpress.  com/  2009/  11/  04/ skanda-  manipulasi- laporan- keuangan- pt- kimia- farma-tbk/.(diakses oktober 2018).
Sarwono,  J.,  &  Narimawati,  U.  2015.  Membuat  Skripsi,  Tesis,  dan  Disertasi  Dengan Partial Least Square SEM (PLS-SEM) (1st Ed.). Yogyakarta: Cv Andi Offset.
Sugiyono. 2012. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif Dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Tanusdjaja, H. dan Kurniawan, F. K. 2018. Analisis Komparasi Metode Altman Z-Score
– Financial  Ratio  Dan  Metode  Beneish  M-Score  Model  –  Data  Mining  Dalam
Mendeteksi  Fraudulent  Financial  Reporting. Jurnal  Muara  Ilmu  Ekonomi  Dan Bisnis, Vol. 2. No. 1. Hlm. 14-28 . Tarjo  dan  Herawati,  N.  2017.”The  Comparison  of  Two  Data  Mining  Method  to  Detect Financial  Fraud  in  Indonesia”. Global  Academy  of  Training  &  Research  Journal , Vol. 2.No. 1. pp. 1-8.