Vol 1, No 1, 2020, 1-11
Dampak  dari  auditor  quality,  financial  stability,  dan financial target terhadap fraudulent financial reporting (The impact  of  auditor  quality,  financial  stability,  and  financial targets on fraudulent financial reporting)
Deasy Emalia 1* , Pratana Puspa Midiastuty 2 , Eddy Suranta 3 , Rini Indriani 4
Universitas Bengkulu, Kota Bengkulu, Indonesia 1*,2,3,4
deasyemalia56@gmail.com 1* , ppmidiastuty@unib.ac.id 2 , eddy.suranta@unib.ac.id 3 , rindriani@unib.ac.id 4

## Riwayat Artikel
Diterima pada 30 Oktober 2019 Revisi 1 pada 5 Desember 2019 Revisi 2 pada 18 Desember 2019 Disetujui Pada 20 Desember 2019

## Abstract
Purpose: This  study  aims  to  provide  empirical  evidence  of  the effect of auditor quality, financial stability, and financial targets on fraudulent financial reporting.
Research methodology: This research was quantitative descriptive combining  the  Beneish  M-Score  and  Springate's  Model  in predicting fraudulent financial reporting. The sample in this study was  non-financial  companies  listed  on  the  Indonesia  Stock Exchange with an observation period of 2010-2018. The sampling technique  was  purposive  sampling  and  1120  observations  were obtained.  Data  processing  was  done  using  SPSS  version  22  with logistic regression.
Results: The  results  of  the  study  prove  that  the  auditor  quality variable  has  a  probability  of  a  negative  effect  on  FFR  where  the companies  audited  by  BIG4  are  able  to  minimize  fraudulent financial reporting. Financial targets have negative effect on FFR, which  means  the  lower  the  financial  target,  the  greater  the probability  of  the  company  to  do  fraudulent  financial  reporting. While  the  financial  stability  variable  is  negatively  expected influencing the fraudulent financial reporting variable.
Limitations: This  study  only  used  a  sample  of  non-financial companies  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  in  2010-2018 and  met  the  criteria.  The  dependent  variable  fraudulent  financial reporting  was  measured  by  the  Beneish  M-Score  model  and  the Springate’s  Model.  The  independent  variable  was  auditor  quality, financial stability, and financial target.
Contribution: This  research  is  expected  to  be  able  to  enrich  the literature  and  references  that  can  be  used  as  a  reference  in  other studies  as  well  as  in  the  company.  The  results  of  this  study  are expected  to  provide  a  deeper  understanding  of  how  to  predict fraudulent  financial  reporting  using  the  Beneish  M-Score  and Springate’s Model.
Keywords: Financial reporting,  Auditor  quality,  Financial stability, Financial target
How to cite: Emalia, D., Midiastuty, P. P., Suranta, E., Indriani, R. (2020).  Dampak  dari  auditor  quality,  financial  stability,  dan financial target terhadap fraudulent financial  reporting. Studi Ilmu Manajemen dan Organisasi , 1(1), 1-11.

## 1. Pendahuluan
Kecurangan  dalam  laporan  keuangan  menyebabkan  informasi  menjadi  tidak  valid  dan  tidak sesuai  dengan  mekanisme  pelaporan  keuangan.  Menurut Association  of  Certified  Fraud  Examiners (ACFE, 2016) , kecurangan adalah tindakan penipuan atau kekeliruan yang dibuat oleh seseorang atau badan yang mengetahui bahwa kekeliruan tersebut dapat mengakibatkan beberapa manfaat yang tidak baik kepada individu atau entitas atau pihak lain (Ernts & Young, 2009) . Pengertian  kecurangan  menurut (Albrecth et  al., 2016) adalah  istilah  umum,  dan  mencakup bermacam-macam  arti  dimana  kecerdikan  manusia  dapat  menjadi  alat  yang  dipilih  seseorang  untuk mendapatkan keuntungan dari orang lain dengan representasi yang salah. Salah satu bentuk kecurangan dalam akuntansi yaitu fraudulent financial reporting (FFR). Laporan keuangan merupakan penyajian informasi mengenai posisi keuangan dan kinerja perusahaan. Informasi pada laporan keuangan tersebut membantu  pengguna  laporan  keuangan  dalam  mengambil  keputusan  ekonomi.  Laporan  keuangan dibuat manajemen sebagai bentuk pertanggungjawaban perusahaan kepada stakeholders atas perolehan dan penggunaan sumber daya dalam aktivitas operasionalnya (Pribadi et al. , 2018) .
Laporan  keuangan  dapat  dikatakan  sebagai  cerminan  diri  perusahaan  pada  saat  laporan diterbitkan,  sesungguhnya  manajemen  ingin  menunjukkan  kinerja  dan  kondisi  perusahaan  dalam keadaan yang baik. Agar perusahaan dinilai baik, seringkali manajemen termotivasi untuk melakukan tindakan-tindakan yang merugikan perusahaan, salah satunya dengan melakukan praktik kecurangan. Selain itu, motivasi manajemen melakukan kecurangan juga dapat didasari keinginan untuk memenuhi target kinerja akuntansi tertentu, misalnya keinginan untuk mendapatkan laba yang tinggi (Zainudin & Hashim, 2016) .
Praktik kecurangan pernah terjadi di Amerika Serikat tahun 2001, dimana salah satu perusahaan terbesar  di  negara  tersebut  (Enron)  terlibat  dalam  kasus  pemanipulasian.  Enron  memanipulasi keuntungan  perusahaan  dengan  mencatat  keuntungan  sebesar  US$600  juta  padahal  perusahaan mengalami  kerugian.  Kerugian  yang  dialami  perusahaan  Enron  sendiri  diperkirakan  sebesar  US$32 miliar terhadap investor, serta ribuan pegawai Enron harus kehilangan dana pensiun kurang lebih US$1 miliar (BBC News, 2002) .
Kasus  kecurangan  lainnya  juga  terjadi  baru-baru  ini  di  Indonesia.  Tahun  2018  laporan keuangan  PT  Garuda  Indonesia  Tbk  (GIAA)  sedang  menjadi  sorotan  publik.  Perolehan  laba  bersih perusahaan dianggap janggal. Hal ini dikarenakan PT Garuda Indonesia Tbk mencatatkan laba bersih sebesar  US$  809,85  ribu  atau  setara  Rp  11,33  miliar  (kurs  Rp  14.000).  Laba  itu  didapat  berkat melambungnya  pendapatan  usaha  lainnya  yang  totalnya  mencapai  US$  306,88  juta.  Pengakuan  itu dianggap  tidak  sesuai  dengan  kaidah  Pernyataan  Standar  Akuntansi  Keuangan  (PSAK)  nomor  23. Sebab manajemen Garuda Indonesia mengakui pendapatan dari Mahata sebesar US$ 239.940.000, yang diantaranya sebesar US$ 28.000.000 merupakan bagian dari bagi hasil yang didapat dari PT Sriwijaya Air. Padahal uang itu masih dalam bentuk piutang, namun diakui perusahaan masuk dalam pendapatan (www.finance.detik.com, 2019)
Penelitian  ini,  mencoba  untuk  melihat  pengaruh  dari  faktor-faktor  dalam  perspektif fraud triangle terhadap  FFR . Penelitian  ini  mengacu  pada  penelitian Rahmanti  (2013) serta Darmawan  & Saragih  (2017) . Penelitian  ini  menggunakan  tambahan  model  prediksi  kecurangan  yang  merupakan penggabungan antara model prediksi kebangkrutan yang dikembangkan oleh Springates model dengan Beneish M- Score . Penggabungan model tersebut disebabkan karena kondisi keuangan perusahaan yang buruk  dapat  memotivasi  perilaku  tidak  etis  manajemen  untuk  meningkatkan  penampilan  posisi keuangan  perusahaan,  yaitu  dengan  melakukan fraudulent  financial  reporting (Dalnial et  al .,  2014) . Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan non- keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2010-2018.
Berdasarkan  fenomena  tersebut,  permasalahan  dan  tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan  apakah  dari  faktor-faktor  dalam  perspektif fraud  triangle yang  terdiri  dari pressure, opportunity, dan rasionalization . Fraud  triangle memiliki  probabilitas  pengaruh  terhadap  FFR  serta menggunakan  tambahan  model  prediksi  FFR yang  merupakan  penggabungan  antara  model  prediksi kebangkrutan  yang  dikembangkan  oleh Springates  model dengan  Beneish  M- Score, dalam memprediksi FFR .

## 2. Landasan teori

## 2.1 Teori keagenan (Agency theory)
Jensen & Meckling (1976) mendefenisikan kontrak antara satu atau beberapa orang principal yang  mendelegasikan  wewenang  kepada agent untuk  mengambil  keputusan  dalam  menjalankan perusahaan.  Prinsip  utama  teori  ini  adalah  pernyataan  adanya  hubungan  kinerja  antara  pihak  yang memberi  wewenang  ( principal) seperti  pemilik  saham,  kreditur,  serta  investor  kepada  pihak  yang menerima  wewenang  ( agent) yaitu  manajemen  perusahaan,  dalam  bentuk  kontrak  kerjasama.  Dalam penelitian ini principal difokuskan pada peran kreditur sebagai pemberi wewenang. Pelaksanaan kontrak tersebut menimbulkan biaya yang disebut agency cost , yaitu biaya yang timbul  agar  manajer  bertindak  selaras  dengan  tujuan  pemilik,  seperti  pembuatan  kontrak  ataupun pengawasan. Dalam teori agensi, dijelaskan bahwa masalah antara principal dan agent timbul karena adanya  informasi  yang  asimetris  ( information  asymetry). Informasi  asimetri  adalah  keadaan  dimana informasi  yang  diberikan  kepada principal berbeda  dengan  yang  diberikan  kepada agent untuk melakukan  tindakan  oportunistik.  Tindakan  oportunistik  adalah  tindakan  yang  tujuannya mementingkan  kepentingan  mereka  sendiri.  Hal  tersebut  dikarenakan  manajemen  perusahaan  lebih mengetahui informasi internal dan prospek perusahaan di masa yang akan datang dibandingkan dengan investor dan kreditur lainnya, tindakan ini dapat menimbulkan adanya fraud .

## 2.2 Fraud triangle theory
Fraud tidak  terjadi  begitu  saja,  hal  ini  timbul  karena  terdapat  alasan  atau  faktor  yang mendorong  terjadinya  tindak  kecurangan. Cressey  (1953) mengemukakan  bahwa  tindak  kecurangan dapat  terjadi  disebabkan  oleh  tiga  kondisi,  yaitu  tekanan  ( pressure ),  kesempatan  ( opportunity ),  dan rasionalisasi ( rationalization ) yang sering disebut dengan fraud triangle theory . Ketiga faktor ini diduga kuat sebagai faktor yang mendorong seseorang untuk melakukan tindakan kecurangan. Namun dalam penelitian  ini  lebih  menekankan  pendeteksian  FFR melalui  faktor  risiko pressure  (tekanan) dan opportunity (peluang), dengan menggunakan tiga variabel independen yaitu auditor quality, financial stability, dan financial target. Menurut Rahmanti (2013) fraud triangle digunakan sebagai alat untuk menganalisis  laporan  keuangan  yang  dapat  mencerminkan  kinerja  maupun  kondisi  perusahaan, sehingga dapat mendeteksi probabilitas suatu perusahaan dalam melakukan fraudulent.
2.3 Penelitian sebelumnya dan perumusan hipotesis
2.3.1 Pengaruh Auditor Quality terhadap Fraudulent Financial Reporting
Audit merupakan suatu proses untuk mengurangi ketidakselarasan informasi yang terdapat para manajer dan para pemegang saham dengan  menggunakan pihak luar  untuk   memberikan pengesahan terhadap  laporan  keuangan.  Audit  yang  berkualitas  tentu  akan  meningkatkan  kepercayaan  pengguna dalam laporan keuangan. Kualitas auditor adalah penilaian terhadap kemungkinan auditor menemukan pelanggaran dalam sistem akuntansi perusahaan yang diaudit. Kualitas pekerjaan auditor tidak mudah dinilai  secara  langsung,  sehingga  ukuran  yang  dapat  digunakan  untuk  melihat  kemampuan  kualitas auditor  adalah  dengan  menggunakan  proksi  Kantor  Akuntan  yang  dapat  mengungkapkan  apakah perusahaan  yang  diaudit  telah  melakukan  kecurangan  dalam    laporan  keuangan  dan  melaporkannya. Perusahaan audit yang besar akan berupaya menghadirkan kualitas audit yang lebih baik dibandingkan perusahaan audit yang lebih kecil. Perusahaan yang diaudit oleh kantor akuntan publik BIG4 cenderung mendapatkan kepercayaan lebih dari investor, tidak hanya itu kantor akuntan publik BIG4 dinilai lebih tinggi  menangkap  sinyal  penipuan  dan  mengungkapkan  hasilnya  dan  akan  secara  transparan melaporkan dalam laporan opini audit mereka (Guedhami & Pittman, 2014) . Lennox  &  Pittman  (2010) serta Smaili et  al .,  (2009) menunjukkan  ketika  auditor  tersebut bekerja di perusahaan pada KAP BIG4 maka dianggap memiliki keahlian yang lebih baik dalam proses pendeteksian  kecurangan  dibanding  auditor  yang  bekerja  pada  KAP  NON-BIG4.  Artinya,  hal  ini menunjukkan  bahwa  apabila  perusahan  menggunakan  auditor  yang  berasal  dari  luar  perusahaan  dan bekerja pada KAP BIG4 maka dianggap memiliki keahlian yang lebih baik dalam proses pendeteksian kecurangan, maka fraud yang dideteksi akan semakin besar karena kualitas dari audit yang dihasilkan akan lebih baik. Penelitian Nurjannah & Cahyati (2014) memberikan tambahan bukti bahwa semakin tinggi kualitas auditor maka akan mengurangi probabilitas terjadinya FFR.
H 1 : Auditor Quality memiliki probabilitas pengaruh terhadap fraudulent financial reporting. 2.3.2 Pengaruh financial stability terhadap fraudulent financial reporting
Aset  adalah  refleksi  dari  kekayaan  perusahaan  yang  dapat  digunakan  sebagai  patokan  oleh investor. Perusahaan-perusahaan besar pasti memiliki banyak aset dan memiliki citra yang baik di mata kreditor  dan  investor.  Sebaliknya,  jika  tingkat  pertumbuhan  aset  lebih  kecil  atau  bahkan  negatif,  ini menunjukkan  bahwa  kondisi  keuangan  perusahaan  tidak  stabil  dan  dianggap  tidak  dapat  beroperasi dengan  baik.  Manajemen  sering  mendapat  tekanan  untuk  menunjukkan  bahwa  perusahaan  mampu mengelola  aset  dengan  baik  sehingga  keuntungan  yang  dihasilkan  juga  banyak  dan  akhirnya  akan meningkatkan  bonus  yang  diterima dan  akan  menghasilkan return yang  tinggi  juga  untuk investor. Manajemen memanfaatkan laporan keuangan sebagai alat untuk menutupi kondisi stabilitas keuangan yang buruk dengan cara  melakukan penipuan.
Menurut U tam a (20 1 8 ) dampak financial stability terhadap FFR berpengaruh positif. Hal ini berarti  bahwa  peningkatan  stabilitas  perusahaan  melalui  pertumbuhan  asetnya  turut  meningkatkan indikasi  kemungkinan  terjadinya  kecurangan  untuk  menutupi  kondisi  keuangan  perusahaan  yang sebenarnya. Hasil penelitian mendukung teori agensi bahwa ketika manajemen merasa kinerjanya gagal atau tidak mampu menjamin kestabilan usaha perusahaan, maka manajer akan termotivasi melakukan fraud karena  adanya pressure untuk  membuktikan  bahwa  manajemen  telah  bekerja  demi memaksimalkan kepentingan principal . Sedangkan menurut Yesiariani  Rahayu (2017) dan Setiawati (2018) , financial stability tidak berpengaruh terhadap terjadinya FFR. H 2 :  Financial  Stability  memiliki  probabilitas  pengaruh  terhadap  fraudulent  financial reporting
2.3.3 Pengaruh Financial Target (ROA) terhadap Fraudulent Financial Reporting
Variabel ROA merupakan  variabel yang menjadi pusat perhatian banyak pengguna  laporan keuangan, dimana laba menjadi indikator kinerja keuangan. Dalam menjalankan kinerjanya, manajer senantiasa dituntut untuk bisa mencapai target keuangan yang telah direncanakan agar dapat menarik investor. Investor akan menyukai perusahaan dengan nilai ROA yang tinggi, karena ROA yang tinggi dianggap  mampu  menghasilkan  laba  yang  tinggi  pula  di  bandingan  dengan  perusahaan  dengan  nilai ROA  yang  rendah.  ROA  sering  digunakan  dalam  menilai  kinerja  manajer  dan  dalam  menentukan bonus, kenaikan upah, dan lain-lain (Skousen, Smith,  Charlotte J. Wright, 2009) . Oleh  karena itu semakin  tinggi  pula  probabilitas  perusahaan  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan  dengan memanipulasi  angka-angka  di  laporan  keuangan  agar  terlihat  baik  dan  mencapai  target  yang  telah ditetapkan.
Penelitian Setiawati  (2018) ,  membuktikan  bahwa financial  target berpengaruh  signifikan dengan  koefisien  negatif  terhadap  terjadinya  FFR.  Target  yang  dimiliki  manajer  perusahaan  yang terlalu tinggi cenderung membuat manajer akan lebih ambisius, sehingga apapun cara akan ditempuh untuk mendapatkan target yang seharusnya. Jika semakin rendah nilai ROA mengindikasikan semakin  rendah  pula  laba  yang  dihasilkan  sehingga  kinerja  perusahaan  terkesan  buruk, sehingga kemungkinan terjadinya FFR cukup tinggi.
H 3 :  Financial  Target  memiliki  probabilitas  pengaruh  terhadap  fraudulent  financial reporting.

## 3. Metode penelitian

## 3.1 Jenis penelitian
Penelitian  ini  digolongkan  ke  dalam  penelitian  empiris.  Jenis  penelitian  ini  adalah  deskriptif kuantitatif berdasarkan pada data yang diperoleh. Penelitian ini menggunakan data kuantitatif yaitu data yang berbentuk angka karena mengacu pada perhitungan (Sugiyono, 2010) . Sumber data diperoleh dari situs Bursa Efek Indonesia yaitu (www.idx.co.id) dan (www.sahamok.com) . Harga saham penutupan dilihat dengan menggunakan situs (www.duniainvestasi.com) .

## 3.2 Definisi operasional variabel dan pengukuran variabel
Variabel pada penelitian dibagi menjadi dua, yaitu variabel independen dan variebel dependen. Variabel dependen  yang digunakan adalah fraudulent financial reporting. Variabel independen  yang digunakan adalah faktor risiko kecurangan yang terdapat dalam fraud triangle theory yang menekankan pendeteksian  melalui  dua  faktor  risiko  yaitu  faktor pressure  (financial  stability dan financial  target) dan opportunity (auditor quality). 3.2.1 Variabel dependen
3.2.1.1 Fraudulent Financial Reporting (FFR)
Variabel kecurangan dalam penelitian ini menggunakan variabel kategorikal, yaitu diberi nilai 1  jika  perusahaan  dikategorikan  sebagai  perusahaan  yang  melakukan fraud (kecurangan),  dan  diberi nilai  0  jika  perusahaan non-fraud (tidak  melakukan  kecurangan) . Klasifikasi  penentuan  perusahaan melakukan  kecurangan  akuntansi  menggunakan  pendekatan  Beneish  M -Score dan  model  prediksi kebangkrutan Springate’s  Model. Perusahaan  akan  diklasifikasikan  sebagai  perusahaan  yang melakukan kecurangan ( fraud ) apabila nilai M- Score -2,22. Sedangkan apabila nilai M- Score -2,22 dapat diartikan  bahwa perusahaan tidak melakukan kecurangan akuntansi dalam laporan keuangan. Beneish M-Score
Rumus untuk menghitung nilai M- Score yaitu (Beneish, 1997) :
M-Score = -4,84 + 0,920DSRI + 0,528GMI + 0,404AQI + 0,892SGI +0,115DEPI  – 0,172SGAI – 0,327LVGI + 4,697TATA

## Springate’s Model
Model Springate mengklasifikasikan  suatu  perusahaan  memiliki  indikasi  (potensi) kebangkrutan  apabila  perusahaan  tersebut  memiliki  skor  kurang  dari  0,862  (S- Score 0,862). Sebaliknya, jika hasil perhitungan S- Score melebihi atau sama dengan 0,862 (S- Score ≥ 0,862), maka perusahaan  termasuk  dalam  klasifikasi  perusahaan  yang  sehat  secara  keuangan.  Rumus  untuk menghitung nilai S- Score yaitu (Ghodrati  Moghaddam, 2012) : S-Score = 1,03X1 + 3,07X2 +0,66X3 +0,4X4
Keterangan : X1 = Working Capital / Total Asset X2 = Net Profit Before Interest and Taxes / Total Asset X3 = Net Profit Before Taxes / Current Liability X4 = Sales / Total Asset
Berdasarkan  penggabungan  kedua  model  ini,  maka  perusahaan  diklasifikasikan  sebagai perusahaan yang melakukan kecurangan apabila nilai Beneish M- Score -2,22 dan S- Score 0,862. Sedangkan  perusahaan  yang  diklasifikasikan  sebagai  perusahaan  yang  tidak  melakukan  kecurangan apabila nilai Beneish M- Score - 2,22 dan S- Score ≥ 0,862.

## 3.2.2 Variabel independen
Variabel  Independen  dalam  penelitian  ini  adalah Auditor  Quality,  Financial  Stability, dan Financial Target . Pengukuran variabel independen secara lebih lanjut dijelaskan melalui tabel berikut :
Tabel 1. Pengukuran variabel independen Nama Variabel Pengukuran Auditor Quality (KA) variabel  dummy,  diberi  nilai  1  jika  menggunakan  jasa  audit KAP BIG-4, dan nilai 0 jika tidak menggunakan KAP BIG-4 Financial Stability ∆𝐶𝐻𝐴𝑁𝐺𝐸 = (Total Asset t  −  Total Asset t  − 1) Total Aset t − 1 Financial Target ROA = Laba Bersih Total Aset

## 3.3 Populasi dan sampel
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan non- keuangan yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  periode  2010-2018,  yaitu  perusahaan  yang  terdapat  di  situs (www.idx.co.id) ,  teknik  pengambilan  sampel  yaitu purposive  sampling .  Adapun  sampel  perusahaan yang diteliti adalah perusahaan yang selama periode memiliki kriteria sebagai berikut:
1. Perusahaan  yang  digunakan  sebagai  sampel  tidak delisted dan  tetap  menyajikan  dan menerbitkan laporan keuangan selama periode pengamatan (tahun 2010-2018). Dengan mata uang rupiah dalam laporan keuangan.
2. Perusahaan yang digunakan sebagai sampel penelitian merupakan perusahaan non-keuangan.
3. Memiliki  kelengkapan  data-data  dari  tahun  2010-2018  untuk  keseluruhan  variabel  dengan menggunakan tahun dasar (t-1) tahun 2009.

## 3.4 Metode analisis data
Metode  analisis  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  statistik  deskriptif,  uji normalitas  data,  uji  statistika,  dan  uji  hipotesis  dengan  regresi  logistik.  Pengujian  dilakukan  dengan bantuan  aplikasi  IBM  SPSS  Statistics  22.  Model  persamaan  regresi  logistik  pada  penelitian ini disajikan sebagai berikut :
𝑭𝑹𝑨𝑼𝑫 = 𝜶 +   𝜷 𝟏 𝑲𝑨 + 𝜷 𝟐 ∆𝑪𝑯𝑨𝑵𝑮𝑬 + 𝜷 𝟑 𝑹𝑶𝑨 + €
Keterangan :
FRAUD
= `Variabel kategorikal, 1 (satu) untuk perusahaan yang melakukan kecurangan pada laporan keuangan ( Fraud ) laporan keuangan, 0 (nol) untuk yang tidak melakukan kecurangan ( Non-fraud ).
α = `Konstanta
β1,β2,β3,β4,β5    = `Koefisien Variabel KA
= ` Auditor Quality ∆CHANGE = ` Financial Stability ROA = ` Financial Target € = ` Error Term

## 4. Hasil dan pembahasan
4.1 Statistik Deskriptif Tabel 2. Statistik Deskriptif Perusahaan yang diklasifikasi sebagai perusahaan non fraud Variabel N Minimum Maximum Mean Std. Deviation KA 240 0.00 1.00 0.5500 0.49853 ∆CHANGE 240 -0.9985 6.5019 0.151097 0.4535421 ROA 240 -2.08 9.56 0.1755 0.65347 SIZE 240 22.97 32.82 28.3367 1.63053 LEV 240 0.01 20.71 0.6597 1.60388 Perusahaan yang diklasifikasi sebagai perusahaan fraud Variabel N Minimum Maximum Mean Std. Deviation KA 880 0.00 1.00 0.2795 0.44903 ∆CHANGE 880 -0.98 146.85 0.3682 5.23027 ROA 880 -1.49 0.86 -0.0010 0.11810 SIZE 880 22.70 33.47 28.1238 1.86097 LEV 880 0.00 19.51 0.5674 0.87071 Perusahaan Yang Diklasifikasi Fraud dan Non Fraud Frequency Percent NON FRAUD 240 21.4 FRAUD 880 78.6 Total 1120 100.0 Sumber : data sekunder diolah, 2019
Statistik  deskriptif  variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  adalah  variabel fraud. Dalam penelitian  ini  variabel fraud merupakan  variabel  kategorikal  diberi  nilai  1  jika  perusahaan diklasifikasikan sebagai perusahaan yang melakukan FFR dan sebaliknya diberi nilai 0 jika perusahaan terindikasi  tidak  melakukan  FFR dengan  menggunakan  model  gabungan  Beneish  M-Score  dan Springate. Dari observasi sebanyak 1120, perusahaan yang diklasifikasikan sebagai perusahaan yang melakukan fraud berjumlah  880  observasi  (78.6%)  dan  yang  tidak  melakukan fraud sebanyak  240 observasi (21.4%).
Variabel auditor quality (KA) yang merupakan variabel dummy , dimana diberi nilai 1 apabila perusahaan diaudit oleh KAP BIG4 dan bernilai 0 apabila tidak diaudit oleh KAP BIG4 . Nilai rata-rata KA  untuk  perusahaan  yang  diklasifikasikan fraud adalah  0.2795,  artinya  perusahaan fraud ini  lebih sedikit  di  audit  oleh  KAP  BIG4 , sedangkan  nilai  rata-rata  KA  untuk  perusahaan non-fraud adalah
0.5500,  artinya  perusahaan  yang  diklasifikasikan non-fraud ini  lebih  banyak  di  audit  KAP  BIG4. Variabel financial  stability (∆CHANGE)  untuk  perusahaan fraud sebesar  0.3682  atau  36,82% sedangkan untuk non fraud rata-ratanya sebesar 0.151057 atau 15,11%,  nilai tersebut dapat diartikan bahwa  perusahaan fraud mengalami  pertumbuhan  aset  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan perusahaan non  fraud .  Variabel financial  target (ROA)  untuk  perusahaan fraud sebesar  -0.0010 sedangkan  nilai  rata-rata financial  target (ROA)  untuk  perusahaan non  fraud sebesar  0.1755.  Nilai tersebut menunjukkan rata-rata ROA perusahaan non fraud lebih besar dibandingkan dengan rata-rata ROA  perusahaan fraud. Kemudian  dapat  diartikan  bahwa  ada  kemungkinan  perusahaan  melakukan fraud disebabkan financial target . Tingkat kemampuan perusahaan non fraud dalam menghasilkan laba lebih baik dibandingkan dengan tingkat kemampuan perusahaan fraud .
Variabel  kontrol  dalam  penelitian  ini  diukur  menggunakan  dua  variabel  yaitu  variabel  SIZE dan LEV. Nilai rata-rata size perusahaan fraud yaitu 28.1238, sedangkan rata-rata size perusahaan non- fraud adalah 28.3367. Variabel kontrol (LEV) perusahaan fraud yaitu 0.5674, sedangkan rata-rata nilai LEV  perusahaan non-fraud adalah  0.6597.  Artinya  tingkat  kemampuan  perusahaan non-fraud dalam membayar hutang nya lebih besar dibandingkan dengan perusahaan fraud. 4.2 Uji Kelayakan Model
Tabel 3. Uji Kelayakan Model (Overall Fit Model) Model Prediksi Fraudulent Model -2 Log Likehood Chi-Square (Omnibus Test Coefficient 8 Varaiables) df Sig. Beneish M- Score dan Springate’s Model Intercept Only Final 1163,859 812,416 351,443 5 0,000

## Sumber : data sekunder diolah, 2019
Berdasarkan Tabel 3, hasil logistic regression untuk model prediksi gabungan Beneish M- Score dan Springate’s Model menunjukkan hasil -2LL intercept only dengan 2LL final terjadi penurunan nilai dan  penurunan  nilainya  adalah  signifikan  dibawah  5%  ( Model  Fitting  Sig. ),    sehingga  dapat disimpulkan bahwa model yang digunakan adalah model fit.
4.3 Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Tabel 4. Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Model Prediksi Nagelkerke R Square Beneish M- Score dan Springate’s Model 0,417

## Sumber : data sekunder diolah, 2019
Pada Tabel 4 diketahui bahwa model Beneish M- Score dan Springate’s Model memiliki nilai nagelkerke  R  square yaitu  0,417. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  independen  dalam  penelitian dengan  menggunakan  model  gabungan  tersebut  berpengaruh  sebesar  41,7%  terhadap  variabel dependennya dan sisanya sebesar 58,3% dijelaskan oleh variabel lainnya.

## 4.4 Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dengan  menggunakan  regresi  logistik.  Jika  tingkat  signifikansi  (α)  yang digunakan  sebesar  5%.  Jika p-value α,  maka  hipotesis  alternatif  ditolak  dan  jika p-value α,  maka hipotesis alternatif diterima (Ghozali, 2016) .
Tabel 5. Tabel Klasifikasi
Model Prediksi Non Fraud Fraud Persentase Beneish M- Score dan Springate’s Model Non Fraud 116 124 48,3% Fraud 12 868 98,6% Overall 87,9%

## Sumber : data sekunder diolah, 2019
Pada  Tabel  4,  model  Beneish  M- Score dan Springate’s  Model memiliki classification  table sebesar 87,9%. Classification table untuk perusahaan yang tidak melakukan FRAUD sebesar 48,3%. Pada  tabel,  dapat  dilihat  bahwa  sebanyak  240  observasi  yang  diklasifikasikan  tidak  melakukan kecurangan  hanya  terdapat  116  observasi  terdeteksi  tidak  melakukan  kecurangan  dan  sebanyak  124
observasi  yang  melakukan  kecurangan,  ini  menunjukkan  bahwa  dalam  penelitian  ini  dengan  model Beneish dan Springates masih ada kesalahan tipe I. Begitu juga classification table untuk perusahaan yang  melakukan FRAUD sebesar  98,6%.  Pada  tabel  dapat  dilihat  sebanyak  880  perusahaan  yang diklasifikasikan  melakukan  kecurangan  ternyata  terdapat  12  perusahaan  yang  terdeteksi  tidak melakukan kecurangan dan ini menunjukkan bahwa dalam model penelitian ini dengan model Beneish dan Springates juga masih ada kesalahan tipe II.
Tabel 6. Hasil Analisis Regresi Model Prediksi Variabel in the Equation Koef. Sig. Hasil Beneish  M- Score dan Springate’s Model KA -1.017 0.000 H 1 Diterima ∆CHANGE 0.124 0.415 H 2 Ditolak ROA -19.701 0.000 H 3 Diterima SIZE 0.215 0.000 LEV -1.022 0.000 Constant -2.758 0.089

## Sumber : data sekunder diolah, 2019
De Angelo (1981) menyatakan bahwa kualitas audit (KA) adalah probabilitas gabungan dari kemampuan  seorang  auditor  dengan  menggunakan  segala  kemampuan  yang  dimilikinya  untuk menemukan adanya kemungkinan kecurangan maupun pelanggaran yang dilakukan oleh perusahaan di dalam pelaporan keuangannya. Dalam penelitian ini merujuk kepada Teoh  Wong (1993) yaitu dengan menggunakan KAP BIG-4 sebagai proksi dari kualitas audit dimana KAP BIG-4 dianggap sebagai KAP yang  memiliki  pengetahuan,  pengalaman,  kapasitas,  reputasi,  dan  teknik  audit  yang  lebih  baik dibandingkan dengan KAP Non BIG-4.
Dari  hasil  pengujian,  koefisien  regresi  dari  KA  adalah  sebesar  -1.017  dengan  tingkat signifikansi 0,000. Hal menunjukkan bahwa semakin tinggi kualitas audit yang digunakan perusahaan dalam  pemberian  opini  laporan  keuangan  maka  akan  semakin  besar  peluang  perusahaan  untuk  tidak melakukan  FFR sehingga hipotesis  pertama  diterima .  Penelitian  ini  konsisten  dengan  penelitian Nurjannah  (2014) yang  menyatakan  bahwa  KA  terbukti  berpengaruh  negatif,  artinya  semakin  tinggi kualitas audit maka akan mengurangi probabilitas terjadinya FFR. Tetapi penelitian ini tidak konsisten dengan  penelitian Tessa  (2016) yang  menemukan  bukti  bahwa  kualitas  auditor  eksternal  (KA)  tidak berpengaruh  dalam  mendeteksi FFR ,  dikarenakan  hasil  penelitiannya  menunjukkan  hasil  yang  tidak signifikan pada angka 0,557 dan memiliki arah yang negatif pada angka -0,241. Selanjutnya penelitian ini  juga  tidak  konsisten  dengan  penelitian Setiawati  (2018) yang  membuktikan  bahwa  KA  tidak berpengaruh  terhadap  terjadinya  FFR.  Hal  ini  dikarenakan,  peran  auditor  eksternal  baik  KAP  BIG-4 maupun KAP Non BIG-4 memiliki peranan yang sama dalam melakukan audit atas laporan keuangan serta menentukan kekeliruan dan kemungkinan yang menjadi penyebab laporan keuangan berisi salah saji  material  berdasarkan  pada  standar  akuntansi  yang  berlaku  umum.  Sehingga  kualitas  auditor eksternal tidak mempengaruhi dalam kemungkinan terjadinya FFR.
Berdasarkan  hasil  pengujian,  variabel financial  stability (∆CHANGE)  menunjukkan koefisiensi regresi sebesar 0,124 dengan tingkat signifikasi sebesar 0,415 lebih dari α = 0,05. Tingkat signifikasi lebih dari 0,05, maka hipotesis kedua ditolak . Penelitian ini membuktikan bahwa financial stability atau stabilitas keuangan tidak berpengaruh terhadap terjadinya FFR. Penelitian ini konsisten dengan penelitian Yesiariani  Rahayu (2017) , dan Setiawati (2018) , yang menyatakan bahwa financial stability tidak  berpengaruh  terhadap  terjadinya  FFR.  Hal  ini  dikarenakan  ketika  kondisi  keuangan sedang  tidak  stabil  atau  terganggu,  para  manajer  di  perusahaan  sampel  belum  tentu  melakukan manipulasi  laporan  keuangan  karena  hal  tersebut  justru  memperparah  kondisi  keuangan  dimasa mendatang serta kemungkinan pada perusahaan sampel mempunyai tingkat pengawasan yang baik oleh dewan  komisaris  sehingga  ketika  para  manajer  menghadapi  tekanan  akibat  kondisi  keuangan  yang terancam tidak mempengaruhi terjadinya FFR. Penelitian ini tidak mendukung hasil penelitian Utama (2018) yang menyatakan bahwa financial stability berpengaruh positif signifikan terhadap FFR.
Variabel ROA merupakan variabel  yang menjadi pusat perhatian banyak pengguna   laporan keuangan,  dimana  laba  menjadi  indikator  kinerja  keuangan.  Menurut Vitarianjani  (2015) salah  satu karakteristik  perusahaan  yang  mengalami financial  distress adalah  perusahaan-perusahaan  yang melaporkan laba negatif dua tahun berturut-turut. Dalam menjalankan kinerjanya, manajer senantiasa dituntut  untuk  bisa  mencapai  target  keuangan  yang  telah  direncanakan  agar  dapat  menarik  investor. Investor akan menyukai perusahaan dengan nilai ROA yang tinggi, karena ROA yang tinggi dianggap mampu menghasilkan laba yang tinggi pula di bandingan dengan perusahaan dengan nilai ROA yang rendah. ROA sering digunakan dalam menilai kinerja manajer dan dalam menentukan bonus, kenaikan upah, dan lain-lain (Skousen et al ., 2009) . Oleh karena itu semakin tinggi pula probabilitas perusahaan melakukan kecurangan laporan keuangan dengan memanipulasi angka-angka di laporan keuangan agar terlihat baik dan mencapai target yang telah ditetapkan.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  variabel financial  target (ROA)  menunjukkan koefisiensi  regresi  yang  negatif  sebesar    -19.701  dengan  tingkat  signifikasi  sebesar  0,000  sehingga hipotesis  ketiga  diterima .  Penelitian  ini  membuktikan  bahwa financial  target (ROA)  berpengaruh negatif terhadap FFR. Hal ini menunjukkan bahwa  ketika perusahaan mengalami kesulitan keuangan hal ini akan mendorong mereka untuk melakukan FFR. Perusahaan yang memiliki tekanan yang besar terhadap target keuangan, manajemen akan melakukan upaya apapun untuk mencapai target keuangan tersebut  yang  kemudian  mengarah  pada  tindakan  FFR . Penelitian  ini  konsisten  dengan  penelitian Setiawati  (2018) yang  membuktikan  bahwa  financial  target  atau  target  keuangan  berpengaruh signifikan dengan koefisien negatif terhadap terjadinya FFR. Target yang dimiliki manajer perusahaan yang  terlalu  tinggi  cenderung  membuat  manajer  akan  lebih  ambisius,  sehingga  apapun  cara  akan ditempuh untuk mendapatkan target yang seharusnya. Jika semakin rendah nilai ROA mengindikasikan semakin  rendah  pula  laba  yang  dihasilkan  sehingga  kinerja  perusahaan  terkesan  buruk,  sehingga kemungkinan terjadinya FFR cukup tinggi.

## 5. Kesimpulan
Penelitian  ini  memberikan  kesimpulan:  (1)  Variabel Auditor  Quality memiliki  probabilitas pengaruh yang negatif signifikan terhadap  FFR dimana perusahaan-perusahaan yang diaudit oleh KAP BIG-4 mampu meminimalkan FFR, (2) Variabel financial target memiliki probabilitas pengaruh yang negatif signifikan terhadap FFR. Artinya, semakin rendah financial target (ROA) yang menggambarkan bahwa perusahaan tersebut memiliki kinerja yang rendah atau buruk, maka semakin besar probabilitas perusahaan  untuk  melakukan  FFR  dan  (2)  Variabel financial  stability terbukti  tidak  memiliki probabilitas    pengaruh  terhadap  FFR.  Implikasi  penelitian  ini  membuktikan  secara  teoritis  dengan menggunakan fraud triangle dengan menekankan pada perspektif financial pressure, dan opportunity ( Auditor  Quality , Financial  Stability , Financial  target )  dalam  perspektif  teori  keagenan  dimana financial pressure dan opportunity akan memberikan peluang terjadinya fraudulent financial reporting. Keterbatasan penelitian ini antara lain (1) dengan menggunakan model gabungan Beneish M- Score dan Springates Models masih ditemukannya kesalahan tipe I dan tipe II dan (2) nilai R-Square yang masih cukup  rendah.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu  sebaiknya  menggunakan  model  gabungan lainnya. Selain itu yang menjadi keterbatasan penelitian ini adalah menggunakan fraud triangle dengan menekankan pada perspektif pressure ( financial stability dan financial target ) , dan opportunity ( auditor quality ). Saran untuk penelitian selanjutnya lebih baik menggunakan teori fraud yang lain yaitu fraud diamond, dan fraud pentagon .

## Ucapan terima kasih
Terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  saya  ucapkan  kepada  Allah  SWT  yang  memiliki keistimewaan dan pemberian senantiasa memberikan kenikmatan besar, baik nikmat iman, kesehatan dan  kekuatan  didalam  penyusunan  artikel  ini,  kepada  Dosen  pembimbing  yaitu  Bu  Pratana  dan  Pak Eddy, kepada mood booster dan pendengar setia keluh kesahku Dudu, Magrisa, dan Riris, kepada teman seperjuanganku  Abel,    Agi,  Ade,  Anton,  Gading,  Oik,  Ipeh,  dan  Tri,  serta  teman-teman  yang  lain, kepada  Alumni  S1  Akuntansi  yang  telah  ikhlas  berbagi  untuk  kami,  kepada  Panitia  SAME1  serta kepada semua pihak yang terlibat dalam penelitian ini mulai dari awal sampai dipublikasikan. Semoga penelitian  ini  berguna  untuk  kedepannya  baik  untuk  memperkaya  literatur  maupun  referensi  acuan dalam penelitian selanjutnya.

## Referensi
(ACFE), A. of C. F. E. (2016). Report on the nation occupational fraud and abuse . Albrecth, W. S., Albrecth, C. O., Albrecth, C. C.,  Zimbelman, M. F. (2016). Fraud examination (kelima). Boston: Cengage Learning.
BBC, N. (2002). Enron auditor fined $500,000.
Beneish, M. D. (1997). Detecting GAAP violation: Implications for assessing earnings management among firms with extreme financial performance. Journal of Accounting and Public Policy , 16 (3), 271–309. https://doi.org/10.1016/S0278-4254(97)00023-9 Cressey, D. R. (1953). Other people’s money: A study in the social psychology of embezzlement
(Glencoe, I). The Free Press.
Dalnial H, K. A., ZM, S.,  KS, K. (2014). Accountability in financial reporting: Detecting fraudulent firms. Procedia-Social and Behavioral Sciences , 145 , 61–69.
Darmawan, A.,  Saragih, S. O. (2017). The impact of auditor quality, financial stability, and financial target for fraudulent financial statement. Journal of Applied Accounting and Taxation , 2 (1), 9–14.
De Angelo, L. E. (1981). Auditor size and audit quality. Journal of Accounting and Economics , 3 , 183–199. Ernts,  Young. (2009). Detecting financial statement fraud: what every manager needs to know . E Y LLP, London, 1-8. www.ey.com
Ghodrati, H.,  Moghaddam, A. (2012). A Study of the accuracy of bankruptcy prediction models: Altman, Shirata, Ohlson, Zmijewski, CA Score, Fulmer, Springate, Farajzadeh Genetic, and McKee genetic models for the stock exchange of Tehran. American Journal of Scientific Research , (59), 55–67. Ghozali, I. (2016). Aplikasi analisis multivariate dengan program IBM SPSS 23 (Delapan). Universitas Diponegoro.
Guedhami, O.,  Pittman, J. (2014). Auditor choice in politically connected firms. Journal of Accounting Reseach , 52 (1).
Jensen, M. C.,  Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm : Managerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics , 305–360. https://doi.org/10.1002/mde.l218
Lennox, C.,  Pittman, J. (2010). Auditing the auditors: Evidence on the recent reforms to the external monitoring of audit firms. Journal of Accounting and Economics , 49 (1–2), 84–103. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2009.04.002
Nurjannah, A.,  Cahyati, A. D. (2014). Pengaruh kualitas audit terhadap potensi risiko fraudulent financial statement melaui fraud score model (studi empiris pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di bei) (Vol. 5). Bekasi.
Pribadi, A. R., Suranta, E.,  Midiastuty, P. P. (2018). Rasio-rasio keuangan dalam memprediksi kecurangan. Jurnal Ilmu Akuntansi Ultima , 10 (1), 66–76. Rahmanti, M. M. (2013). Pendeteksian kecurangan laporan keuangan melalui faktor risiko tekanan dan peluang (studi kasus pada perusahaan yang mendapat sanksi dari bapepam periode 2002- 2006) . UNIVERSITAS DIPONEGORO. Setiawati, E.,  Baningrum, R. M. (2018). Deteksi fraudulent financial reporting menggunakan analisis fraud pentagon : Studi kasus pada perusahaan manufaktur yang listed di BEI tahun 2014-2016. Riset Akuntansi Dan Keuangan Indonesia , 3 (2), 91–106. https://doi.org/10.23917/reaksi.v3i2.6645
Skousen, C. J., Smith, K. R.,  Charlotte J. Wright. (2009). Detecting and predicting financial statement fraud: The effectiveness of the fraud triangle and SAS No.99. Journal of Corporate Governance and Firm Perfomance , 13 , 53–81. Smaili, N., Labelle, R.,  H, S. (2009). La publication d’une information financiere non conforme a la loi et aux normes : Determinants et consequences. Comptabilite - Controle - Audit. (Vol. 15). Sugiyono. (2010). Metode penelitian kuantitatif kualitatif dan RD . Bandung: Alfabeta.
Teoh, S. H.,  Wong, T. J. (1993). Perceived earnings auditor response quality and the coefficient.
Accounting Review , 68 (2), 346–366. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/248405
Tessa, C. G. (2016). Fraudulent financial reporting: pengujian teori fraud pentagon pada sektor
keuangan dan perbankan di Indonesia. Universitas Diponegoro.
Utama, I. G. P. O. S., Ramantha, I. W.,  Badera, I. D. N. (2018). Analisis faktor-faktor dalam perspektif fraud triangle sebagai prediktor fraudulent financial reporting. E-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Universitas Udayana , 1 , 251–278. https://doi.org/10.24843/eeb.2018.v07.i01.p09 Vitarianjani, N. (2015). Prediksi kondisi financial distress dan faktor yang mempengaruhi studi empiris pada perusahaan batubara yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011-2014 Conditions of Financial Distress Prediction and Factors Affecting ( Empirical Study at Coal Comp . Jember. www.duniainvestasi.com. (2019). Data harga saham penutupan. Retrieved from www.duniainvestasi.com website: http://www.duniainvestasi.com/bei/ www.finance.detik.com. (2019). Diduga manipulasi laporan keuangan, citra Garuda bisa tercoreng.
Retrieved from www.finance.detik.com website: https://finance.detik.com/bursa-dan-valas/d- 4524853/diduga-manipulasi-laporan-keuangan-citra-garuda-bisa-tercoreng
www.idx.co.id. (2019). Laporan keuangan dan tahunan perusahaan tercatat. Retrieved from 2019 website: https://www.idx.co.id/
www.sahamok.com. (2019). Daftar perusahaan non keuangan. Retrieved from www.sahamok.com website: https://www.sahamok.com/
Yesiariani, M.,  Rahayu, I. (2017). Deteksi financial statement fraud: Pengujian dengan fraud diamond. Jurnal Akuntansi  Auditing Indonesia , 21 (1), 49–60. https://doi.org/10.20885/jaai.vol21.iss1.art5
Zainudin, E. F.,  Hashim, H. A. (2016). Detecting fraudulent financial reporting using financial ratio. Journal of Financial Reporting and Accounting , 14 (2), 266–278.
https://doi.org/10.1108/jfra-05-2015-0053