## PENDETEKSIAN FINANCIAL STATEMENT FRAUD DENGAN BENEISH M- SCORE RATIO PADA PERUSAHAAN BARANG KONSUMSI
Namira Ufrida Rahmi* Henny Ny Joselin
Serena Arief
Joselin Lai
Queenny Lie
Universitas Prima Indonesia Medan Email : namiraufridarahmi@unprimdn.ac.id
ABSTRACT INFO ARTIKEL
Fraud  of  financial  statements  is  intentional  misstatement  or disclosure with the intention of deceiving the users of the report with the aim of benefiting a party. Detection of financial statement fraud does not always get a bright spot due to various underlying factors and many methods to conduct financial statement fraud. One way to measure fraudulent financial statements is the Beneish M-Score Ratio.  Beneish  M-Score  can  be  calculated  using  eight  ratios, namely from DSRI, GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI, TATA, and LVGI. The purpose of this study was to examine and analyze the influence of  DSRI,  GMI,  AQI,  SGI,  DEPI,  SGAI,  TATA,  and  LVGI  on fraudulent financial statements in consumer goods companies listed on  the  Indonesia  Stock  Exchange  for  the  2014-2017  period.  The theories used in this study are theories relating to DSRI, GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI, TATA, and LVGI. The type of research used is descriptive statistics with a quantitative approach. The method of data  collection  is  a  documentation  study  method  with  a  logistic regression  analysis  method.  The  population  used  is  the  financial statements  of  consumer  goods  companies  listed  on  the  Indonesia stock  exchange  in  2014-2017.  The  sampling  technique  uses purposive sampling method. The results showed that simultaneously DSRI, GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI, TATA, and LVGI had an effect on  detecting  fraud.  Partially  GMI,  DEPI  has  no  effect  on  fraud detection. DSRI, AQI, SGI, SGAI, TATA, LVGI affect the detection of fraud.
Diterima: 7 Mei 2019
Direview: 10 Mei 2019 Disetujui: 13 Juni 2019 Terbit: 30 Juni 2020 Keywords: fraud,  Beneish  M-Score, Financial Statement fraud

## PENDAHULUAN
Kecurangan pelaporan keuangan merupakan suatu faktor spesifik yang dapat mengakibatkan resiko  kecurangan dalam bentuk  pelaporan keuangan ataupun dalam bentuk penyalahgunaan asset yang bersumber dari : tekanan, kesempatan dan sikap dari pihak manajemen maupun karyawan.[1]
Tindakan penipuan atau kekeliruan yang dilakukan oleh seseorang atau suatu badan yang secara langsung mengetahui bahwa kekeliruan tersebut dapat membawa dampak yang tidak baik terhadap
individu , entitas, serta pihak lain disebut dengan fraud .[2]
Banyak faktor yang mendasari dalam pendektesian terhadap financial statement fraud , salah satunya mengunakan metode Beneish M-Score Ratio. Beneish M-Score dapat dihitung menggunakan delapan rasio yaitu dari 1). Indeks jumlah hari dalam penerimaan hasil piutang atas penjualan ( days sales in receivables index ), 2). Indeks atas laba kotor ( growth margin index ), 3). Indeks atas kualitas aset ( asset quality index ), 4). Indeks atas pertumbuhan penjualan ( sales growth index ), 5). Indeks atas beban  depresiasi  ( depreciation  Index ),  6).  Indeks  atas  beban  penjualan,  umum,  dan  administrasi ( sales, general and administrative expenses index ), 7). Indeks atas tingkat hutang ( index leverage ), 8). Indeks atas total akrual terhadap total aktiva ( total accrual to total asset ).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fernanda  Kusuma  (2016)  menunjukan  bahwa, Days  Sales Receivable Index, Gross Margin Index, Asset Quality Index, Sales Grow Index, Leverage Index, Total Accrual to Total Asset berpengaruh terhadap pendektesian fraud, while Depreciation Index dan Sales general  and  administration  Index tidak  memberikan  pengaruh  terhadap fraud .[3]  Penelitian  yang dilakukan oleh Astrid Zulfa Darmawan (2016) menunjukan bahwa, perusahaan manufaktur di BEI tahun  2013-2014  tergolong  manipulator  terdapat  4,6%,  non  manipulator  64,8%,  tidak  tergolong manipulator atau non manipulator 30,7%, masuk indeks parameter manipulator DSRI 4,5%, masuk indeks parameter manipulator GMI 31,8%, masuk indeks parameter manipulator AQI 18,2%, masuk indeks parameter manipulator SGI 3,4% dan masuk indeks parameter manipulator TATA 19,3%.[4]

## LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS

## DSRI (Days Sales in Receivables)
Rasio  yang  diukur  berdasarkan  jumlah  hari  penjualan  dalam  piutang  di  tahun  pertama  (t) terhadap  penjualan  dalam  piutang  di  tahun  sebelumnya  (t-1)  merupakan  DSRI  ( Days  Sales  in Receivables ). Untuk menunjukkan terjadinya earning overstatement , maka jumlah DSRI > 1.[5]
Indikator untuk menghitung sebagai berikut :
H1 : Pengaruh Days sales receivable index terhadap Pendeteksian Financial Statement Fraud pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

## GMI (Gross Margin Index)
Rasio yang diukur berdasarkan rasio laba kotor di tahun sebelumnya (t-1) terhadap rasio laba kotor  di  tahun  pertama(t)  merupakan  GMI  ( Gross  Margin  Index ).  Untuk  menunjukkan  terjadinya earning overstatement , maka jumlah GMI > 1. [5]
Indikator untuk menghitung sebagai berikut :
H2  :  Pengaruh Gross  margin  index terhadap  Pendeteksian Financial  Statement  Fraud pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

## AQI (Asset Quality Index)
Rasio yang diukur dengan membandingkan antara aktiva tidak lancar selain aktiva tetap dengan total aktiva perusahaan di tahun pertama (t) terhadap aktiva tidak lancar selain aktiva tetap dengan total aktiva perusahaan di tahun sebelumnya (t-1) merupakan AQI ( Assets Quality Index ). Penurunan kualitas aktiva akan menunjukkan kondisi terjadinya earning overstatement , maka jumlah AQI > 1[6]
Indikator untuk menghitung sebagai berikut :
H3 : Pengaruh Asset quality index terhadap Pendeteksian Financial Statement Fraud pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

## SGI (Sales Growth Index)
Rasio yang diukur dengan membandingkan antara penjualan pada tahun pertama (t) terhadap penjualan  di  tahun  sebelumnya  (t-1)  merupakan  SGI  ( Sales  Growth  Index ).  Untuk  menunjukkan terjadinya earning overstatement , maka jumlah SGI > 1.[6]
Indikator untuk menghitung sebagai berikut :
H4 : Pengaruh Sales growth index terhadap Pendeteksian Financial Statement Fraud pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

## DEPI (Depreciation Index)
Rasio  yang  diukur  dengan  membandingkan  antara  beban  penyusutan  tehadap  aktiva  tetap sebelum  penyusutan  pada  tahun  pertama  (t)  dengan  beban  penyusutan  terhadap  aktiva  tetap  pada tahun sebelumnya (t-1) disebut dengan DEPI ( Depreciation Index ) Untuk menunjukkan terjadinya earning overstatement , maka jumlah DEPI > 1.[7]
Indikator untuk menghitung sebagai berikut :
H5  :  Pengaruh Depreciation  index terhadap  Pendeteksian Financial  Statement  Fraud pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

## SGAI (Sales General And Administrative Expenses)
Rasio yang diukur dengan membandingkan antara beban penjualan, umum, dan administrasi terhadap penjualan pada tahun pertama (t) dengan beban penjualan, umum, dan administrasi terhadap penjualan  pada  tahun  sebelumnya  (t-1)  disebut  dengan  SGAI  ( Sales  General  And  Administrative Expenses ). Untuk menunjukkan terjadinya earning overstatement , maka jumlah SGAI > 1.[7]
Indikator untuk menghitung sebagai berikut :
H6  :  Pengaruh Sales  and  general  administration  expenses  index terhadap  Pendeteksian Financial Statement Fraud pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

## LVGI (Leverage Index)
Rasio  yang  diukur  dengan  membandingkan  antara  jumlah  hutang  terhadap  total  aktiva  pada tahun pertama (t) dengan jumlah hutang terhadap total aktiva pada tahun sebelumnya (t-1) disebut dengan LVGI ( Leverage Index ). Untuk menunjukkan terjadinya earning overstatement , maka jumlah LVGI > 1.[7]
Indikator untuk menghitung sebagai berikut :
H6  :  Pengaruh Sales  and  general  administration  expenses  index terhadap  Pendeteksian Financial Statement Fraud pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

## TATA (Total Accrual to Total Asset)
Rasio yang menunjukkan jumlah laba akrual dari jumlah kas atas laba yang dihasilkan disebut dengan TATA ( Total Accrual to Total Asset ). Untuk menunjukkan terjadinya earning overstatement , maka adanya peningkatan atas transaksi akrual dalam pengakuan pendapatan.[3]
Indikator untuk menghitung sebagai berikut :
H8 : Pengaruh Total accrual to total asset terhadap Pendeteksian Financial Statement Fraud pada perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.

## METODOLOGI PENELITIAN
Populasi  penelitian  ini  adalah  45  perusahaan  barang  konsumsi  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  dengan  jumlah  sampel  sebanyak  148  sampel  yang  diambil  dari  jumlah  37  sampel perusahaan dikalikan dengan 4 tahun penelitian. Penelitian ini menggunakan uji asumsi klasik yaitu uji  multikolonieritas  dan  menggunakan  model  analisis  data logistic  reggression dengan  model persamaan sebagai berikut :
Keterangan :
Fraud : variabel dummy
β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8 : Koefisien regresi
DSRI : Day’s sales receivables index
GMI : Gross profit margin
AQI : Asset quality index
SGI : Sales growth index
DEPI : Depreciation index
SGAI : Sales and general administration expenses index
LVGI : Leverage index
TATA : Total Assets
e : Residual

## Menilai Model Fit (Overall Fit Model)
Menurut  Ghozali  (2016:329),  Statistik  yang  digunakan  berdasarkan  pada  fungsi  likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesakan menggambarkan data inout. Untuk menguji hipotesis nol dan alternatif, L ditransformasikan menjadi –2LogL. Statistik – 2LogL dapat digunakan untuk menentukan jika variabel bebas ditambahkan kedalam model apakah secara signifikan memperbaiki model fit. Selisih –2LogL untuk model dengan konstanta saja dan – 2LogL untuk model dengan konstanta dan variabel bebas didistribusikan sebagai χ2 dengan df (selisih
df kedua model). [8]

## Menguji Kelayakan Model Data
Kelayakan suatu model regresi dinilai berdasarkan hasil uji Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test . Uji Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test ini menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai  dengan model (tidak  ada perbedaan antara model  dengan data sehingga model  dapat  dikatakan fit ).  Jika  nilai Hosmer  and  Lemeshow sama  dengan  atau  kurang  dari  0.05, maka  hipotesis  nol  ditolak  artinya  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  model  dan  nilai observasinya  sehingga  mengakibatkan Goodness  Fit model  tidak  baik  karena  tidak  dapat memprediksi nilai observasinya sedangkan jika nilai Hosmer and Lemeshow lebih besar dari 0.05, maka hipotesis nol diterima yang artinya model dapat memprediksi nilai observasinya.

## Menguji Hipotesis
Koefisien Determinasi Hipotesis (Uji Nagelkerke’s R Square) Menurut Ghozali (2016:329), Nagelkerke’s R Square merupakan modifikasi yang berasal dari koefisien Cox and Snell’s R Square yang digunakan untuk memastikan nilainya bervariasi dari nol sampai dengan 1. Hal tersebut dilakukan dengan cara membagi nilai Cox and Snell’s R Square dengan nilai maksimumnya

## Pengujian Hipotesis Secara Parsial
Uji  parsial  ini  digunakan  untuk  mengetahui  besarnya  pengaruh  masing-masing  variabel independen  secara  individual  terhadap  variabel  dependen.  Uji  parsial  ini  dapat  dilihat  dari  Tabel Wald. Untuk menentukan tingkat signifikan (α) yaitu sebesar 5% atau 0.05. Jika nilai signifikan pada Tabel  Wald  lebih  kecil  sama  dengan  0.05  atau  5%  maka  variabel  independen  berpengaruh  pada variabel dependen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistik Deskriptif

## Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  dengan  nilai tolerance untuk  variabel  DSRI,  GMI,  AQI,  SGI,  DEPI, SGAI,  TATA,  LVGI  masing-masing  0.103  ;  0.806  ;  0.488 ;  0.101  ;  0.972  ;  0.941 ;  0.928  ;  0.480 dengan nilai ≥ 0.10 sedangkan nilai variance inflaction factors (VIF) DSRI ,GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI,  TATA,  LVGI  masing-masing  9.738  ;  1.241  ;  2.051 ;  9.861  ;  1.028  ;  1.062 ;  1.077  ;  2.083 dengan nilai ≤ 10 sehingga tidak terjadi multikolinearitas.
Menilai Model Fit
a. Constant is included in the model.
b. Initial -2 Log Likelihood: 197,744
c. Estimation terminated at iteration number 3 because parameter estimates changed by less than ,001.
a. Method: Enter
b. Constant is included in the model.
c. Initial -2 Log Likelihood: 197,744
a. Constant is included in the model.
b. Initial -2 Log Likelihood: 197,744
c. Estimation terminated at iteration number 13 because parameter estimates changed by less than ,001.
Dari tabel pertama diatas dapat dilihat bahwa nilai -2 log likehood awal (-2 LL awal) pada block number = 0 yaitu yang hanya memasukkan konstanta saja adalah 197.744 dan pada tabel kedua nilai -2 log likehood akhir (-2 LL akhir) pada block number = 1 yang memasukkan konstanta dan seluruh variabel  independen  adalah  sebesar  25.935.  Terjadi  pengurangan  nilai  -2  Log  Likehood  sehingga model dikatakan fit dengan data.

## Kelayakan Model Regresi
Nilai Hosmer and Lemeshow Test menunjukkan besarnya nilai signifikansi 1.000 yang nilainya diatas 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi yang digunakan mampu memprediksi nilai observasinya.
Koefisien Determinasi
a. Estimation terminated at iteration number 13 because parameter estimates changed by less than ,001.
Hasil  nilai Nagelkerke  R  Square pada  penelitian  ini  sebesar  0.932,  yang  dapat  menyatakan bahwa  variabilitas  variabel  dependen  yang  dapat  dijelaskan  oleh  variabilitas  variabel  independen sebesar 93.2%
Pengujian Hipotesis - Parsial
a. Variable(s) entered on step 1: DSRI, Ln_GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI, TATA, LVGI.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian diatas, dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. DSRI  secara  parsial  berpengaruh  terhadap  pendeteksian fruad ,  dikarenakan  hasil  SPSS menunjukkan nilai sig sebesar 0.002 < 0.05. Hal  ini berarti pada perusahaan total piutang yang tinggi dapat mencerminkan bahwa kinerja perusahaan tersebut baik.
2. GMI  secara  parsial  tidak  berpengaruh  terhadap  pendeteksian  Fraud,  dikarenakan  hasil  SPSS menunjukkan  nilai  sig  sebesar  0.053  >  0.05.  Hal  ini  berarti  jika  margin  perusahaan  memburuk sehingga dapat mempengaruhi terjadinya manipulasi laba .
3. AQI  secara  parsial  berpengaruh  terhadap  pendeteksian fraud ,  dikarenakan  hasil  SPSS menunjukkan nilai sig sebesar 0.002 < 0.05. Hal ini berarti banyak perusahaan yang melakukan manipulasi aset dengan menyajikan aset yang salah.
4. SGI  secara  parsial  berpengaruh  terhadap  pendeteksian fraud ,  dikarenakan  hasil  SPSS menunjukkan nilai  sig  sebesar 0.003  < 0.05. Hal ini disebabkan para manajer perusahaan yang mendapatkan tekanan dalam meningkatkan penjualan sehingga para manajer dapat memanipulasi penjualan.
5. DEPI  secara  parsial  tidak  berpengaruh  terhadap  pendeteksian fraud ,  dikarenakan  hasil  SPSS menunjukkan nilai sig sebesar 0.946 > 0.05. Hal ini berarti kebijakan penyusutan telah diterapkan dan dilakukan oleh perusahaan dengan baik.
6. SGAI  secara  parsial  berpengaruh  terhadap  pendeteksian fraud ,  dikarenakan  hasil  SPSS menunjukkan nilai sig sebesar 0.011 < 0.05. Hal ini disebabkan biaya administrasi dan pemasaran yang  dikeluarkan  perusahaan  lebih  besar  sehingga  dapat  mempengaruhi  terjadinya  manipulasi laba.
7. TATA  secara  parsial  berpengaruh  terhadap  pendeteksian fraud ,  dikarenakan  hasil  SPSS menunjukkan nilai sig sebesar 0.001 < 0.05. Hal ini karena apabila dalam total akrual menunjukkan kerugian maka terdapat indikasi pengeluaran yang fiktif.
8. LVGI  secara  parsial  berpengaruh  terhadap  pendeteksian fraud ,  dikarenakan  hasil  SPSS menunjukkan nilai sig sebesar 0.040 < 0.05. Hal ini disebabkan besarnya hutang yang ditanggung suatu  perusahaan  sehingga  terjadinya  manipulasi  dalam  pencatatan  dan  pelaporan  atas  utang maupun beban perusahaan.
9. DSRI,  GMI,  AQI,  SGI,  DEPI,  SGAI,  TATA,  dan  LVGI  secara  simultan  berpengaruh  terhadap pendeteksian fraud.

## REFERENSI
[1]  Amin,  M.  Nuryatno,  2011.  Kecurangan  Pelaporan  Keuangan:  Menguak  Perspektif  Praktisi Keuangan. Jakarta : Penerbit Universitas Trisakti.
[2] ACFE. 2014. Report to the Nation on Occupational Fraudand Abuse . Austin, Texas: Association of Certified Fraud Examiners.
[3] Kusuma, Fernanda, 2016 . “Deteksi Financial Statement Fraud dengan Model Beneish M-Score”
Jurnal Universitas Negeri Surabaya.
[4]  Darmawan,  Astrid  Z.  (2016). “Analisis  Beneish  Ratio  Index  untuk  Mendeteksi  Kecurangan Laporan Keuangan”. Jurnal Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Yogyakarta .Edisi 6 Tahun 2016.
[5] Annisa,Nurul.2017. “Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan dengan Analisis Beneish M- Score Model Pada Perusahaan Perdagangan Eceran yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2014”. Jurnal Akuntansi Universitas Negeri Yogyakarta. [6] Roxas, Maria L. 2011. “ Financial Statement Fraud Detection Using Ratio and Digital Analysis”. Journal of Leadership, Accountability and Ethic vol. 8 (4) 2011.
[7] Novi, Rima & Gugus Irianto. 2010. “Penerapan Model Beneish (1999) dan Model Altman (2000) dalam Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan” . Jurnal Akuntansi Multiparadigma Vol. 1 No. 2 Agustus 2010. Universitas Brawijaya.
[8] Ghozali, Imam, 2016. Aplikasi Analisis Multivariate dengan program IBM SPSS 21. Edisi ke 7. Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro.