Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210

## Determinan Deteksi Financial Statement Fraud
Patmawati 1 , Meita Rahmawati 2 , Muhammad Hidayat 3 , Christian Damar Sagara Sitepu 4 1,2,3,4) Universitas Sriwijaya, Indonesia
1* patmawati@fe.unsri.ac.id , 2 meitarahmawati@unsri.ac.id , 3 muhammadhidayat@fe.unsri.ac.id , 4 damarsagara@unsri.ac.id *Penulis Korespondensi Diajukan : 26 September 2022 Disetujui :7 Oktober 2022
Dipublikasi :7 Oktober 2022

## ABSTRACT
This  study  aims  to  empirically  test  the  determinants  of  financial  statement  fraud  detection  with the Beneish M-Score, F-Score and Altman Z-Score models. The difference between this study and the  previous  study  is  that  this  study  adds  the  F-Score  model  variable  which  is  a  financial statement  fraud  detection  model  developed  using  the  scaled  logistic  probability  technique.  The population of this study is all banks listed on the Indonesia Stock Exchange. The samples in this study  were  banking  that  met  the  purposive  sampling  criteria.  Based  on  the  results  of  statistical tests obtained from the results of the study, the Beneish M-Score model  has a significant effect on the  financial  statement  fraud  variables,  namely  the  Gross  Margin  Index  (GMI)  and  the  Asset Quality  Index  (AQI)  variable  while  the  Days  Sales  in  Receivables  Index  (DSRI)  variable, Leverage  Index  (LVGI),    Total  Accruals  to  Total  Assets  (TATA),  and  the  Sales  General  and Administrative  Expenses  Index  (SGAI)  have  no  effect  on  the  financial  statement  fraud  variable. The F-Score variable states that only the Change in cash sales (Ch CS) variable has a significant effect  on  financial  statement  fraud  while  the  change in  receivable variable  (Ch  Rev),  change  in inventories (Ch Inv) and the change in earnings variable (Ch Ear) have a significant effect on the financial  statement  fraud  variable.    Meanwhile,  the  Altman  Z-Score  variable  states  that  the  Z- Score1  variable  and  the  Z-Score3  variable  have  a  significant  effect  on  the  financial  statement fraud variable while the Z-Score2 variable and the Z-Score5 variable have no significant effect.
Keywords : Financial statements fraud, Beneish M-Score, F-Score, Altman Z-Score

## PENDAHULUAN
Salah  satu  elemen  penting  dalam  operasional  perusahaan  adalah  laporan  keuangan.  Hal ini  dikarenakan laporan keuangan mencerminkan kinerja perusahaan. Laporan keuangan menjadi salah  satu  alat  komunikasi  perusahaan  dengan    pihak-pihak  yang  berkepentingan  sebagai pengguna  informasi  laporan  keuangan  mengenai  data  keuangan  atau  aktivitas  operasional  suatu perusahaan.  Namun  pada  praktiknya  masih  banyak  perusahaan  yang  melakukan  kecurangan dalam  penyajian  laporan  keuangan  yang  mengakibatkan  kerugian  bagi  perusahaan  dan  para stakeholder. Kasus financial statement fraud banyak terjadi pada perusahaan di Indonesia seperti yang  dilakukan  oleh  Direksi  PT.Cakra  Mineral  Tbk  dengan  memanipulasi  nilai  aset  perusahaan dengan  cara  menyajikan  informasi  yang  tidak  benar  pada  laporan  keuangan  konsolidasi  dan memanipulasi  nilai  modal  disetor  sehingga  para  investor  tidak  dapat  mengambil  keputusan investasi  yang  tepat  dan  menyebabkan  kerugian  cukup  signifikan.  Kesalahan  yang  dilakukan manajemen perusahaan tersebut dikenal sebagai fraud (kecurangan).
Instrumen  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  terjadinya fraud salah  satunya  dengan model Beneish  M-Score . Model  ini  merupakan  model  deteksi financial  statement fraud , dimana rasio  yang  digunakan  terbukti  memprediksi  kecurangan  laporan  keuangan  (Beneish,  Lee,  and Nichols  2012).  Namun  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  (Hugo  2019) membuktikan  bahwa model Beneish M-Score gagal mendeteksi kecurangan yang dilakukan oleh Toshiba. Oleh karena itu,  relevansi  model Beneish  M-Score perlu  diuji  kembali  lebih  dalam.  Terdapat  instrumen  lain yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  adanya fraud dari  laporan  keuangan  yaitu  dengan
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210
menggunakan Model  F-Score . Model  F-Score merupakan  model  prediksi financial  statement fraud dengan  melakukan  pengujian  atas  penilaian  kecurangan  laporan  keuangan  menggunakan perhitungan dari penelitian yang dikembangkan (Dechow et al. 2011) dengan menggunakan data dari  periode  1982–2005  sehingga  relevansi  dan  reliabilitas  model F-Score masih  perlu  diuji, khususnya  dengan  menggunakan  sampel  data  terbaru,  sebab  standar  akuntansi Generally Accepted Accounting Principles telah banyak mengalami perubahan. Selain itu, terdapat variabel lain yang dapat mendeteksi terjadinya kecurangan laporan keuangan yaitu model altman Z-Score. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan (Patmawati, Hidayat, and Farhan 2020) menyatakan model altman  Z-Score merupakan  model  yang  paling  efektif  dalam  memprediksi  terjadinya kesulitan  keuangan  yang  bisa  memberikan  peluang  bagi  manajemen  perusahaan  melakukan kecurangan dalam laporan keuangan.
Penelitian  mengenai  prediksi  kecurangan  laporan  keuangan perlu  dikaji  kembali. Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Tiffani  2009) dengan  kategori  perusahaan  yang  terindikasi  melakukan fraud dengan  yang  tidak  melakukan fraud berdasarkan perhitungan menggunakan model Beneish M-Score. Selain itu, penelitian yang dilakukan  oleh  (Wicaksana  2019) yang  meneliti  mengenai  pendeteksian  kecurangan  laporan keuangan  pada  perusahaan  pertambangan  di  Bursa  Efek  Indonesia  dengan  menggunakan  model F-Score .  Terdapat research gap  pada  penelitian  sebelumnya  sehingga  penelitian  ini  dilakukan dengan  tujuan  untuk  menguji  kembali  pendeteksian financial  statement  fraud dengan menggunakan  model Beneish M-Score,  F-Score. Peneliti  menambahkan  model Altman  Z-Score selain model Beneish M-Score, dan F-Score dalam mendeteksi financial statement fraud. Sampel penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia.  Hal  ini  dikarenakan  dalam  siaran  pers  Otoritas  Jasa  Keuangan  banyak  kasus  yang menjerat  sektor  tersebut  sehingga  terindikasi  bisa  melakukan  kecurangan  dalam  menyajikan informasi yang ada dalam laporan keuangan.

## STUDI LITERATUR

## Teori Agensi
Teori  agensi  ini  dikemukakan  oleh  (Jensen  and  Meckling  2012).  Sebagai principal, para pemangku  kepentingan  mengharapkan  keuntungan  yang  tinggi  dari  investasi  (Wahyudin  and Solikhah 2017). Sementara agent mendambakan kompensasi  yang besar atas kinerjanya. Hal ini menyebabkan  adanya  asimetri  informasi.  Menurut  (Wulandari  2016)  asimetri  informasi dikarenakan  adanya  kondisi  dimana  manajer  sebagai  pengelola  perusahaan  atau  penyedia informasi  ( agent )  lebih  banyak  memahami  kondisi  internal  perusahaan  daripada  pengguna informasi  ( principal )  sehingga  dapat  memberikan  peluang  bagi  manajemen  perusahaan  untuk melakukan kecurangan dalam laporan keuangan.

## Financial Statement Fraud
Menurut (Murdock, 2018) menyatakan bahwa kecurangan laporan keuangan merupakan penipuan dengan sengaja yang dilakukan manajemen perusahaan dengan memberikan informasi keuangan palsu, misalnya, pendapatan fiktif, melaporkan biaya terlalu rendah dan sebagainya.

## Model M-Score
Model  ini  merupakan  model  untuk  memprediksi  kecurangan  laporan  keuangan  yang dikembangkan  menggunakan logit  regression ,  dimana  delapan  rasio  keuangan  dalam  model ditentukan  dan  diuji  menggunakan principle component  analysis (Beneish  et  al.  2012). Delapan rasio tersebut yaitu days sales receivable index (DSRI), gross margin index (GMI), depreciation index (DEPI), sales  growth  index (SGI), leverage  index (LVGI), total  accruals  to  total  assets (TATA), asset quality index (AQI), dan sales general administrative index (SGAI).
Model F-Score
Model  ini  merupakan  model  deteksi  kecurangan  laporan  keuangan  yang  dikembangkan  dengan menggunakan teknik scaled logistic probability (Dechow et al. 2011) Model F-Score merupakan
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210
pengembangan  model Beneish  M-Score yang  didesain  secara  khusus  agar  pengguna  mampu mendapatkan nilai ( score ) secara langsung tanpa menggunakan indeks dalam perhitungannya.
Model Altman Z-SCore
Profesor  Edward  Altman  mengembangkan  rumus  Altman  Z-score  pada  tahun  1967,  dan diterbitkan  pada  tahun  1968.  Pada  tahun  2012,  ia  merilis  versi  terbaru  yang  disebut altman  z- score plus yang dapat digunakan untuk mengevaluasi perusahaan publik dan swasta, perusahaan manufaktur  dan  perusahaan  non  manufaktur,  dan  perusahaan  AS  dan  non-AS.  Seseorang  dapat menggunakan altman z-score plus untuk mengevaluasi risiko kredit perusahaan.

## Kerangka Pikir
Kerangka pemikiran dalam penelitian ini digambarkan sebagai berikut :

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Variabel-variabel  dalam Beneish  M-Score yang  diproksikan  oleh variabel Days sales  receivable index,  Gross  margin  index,  Leverage  Index,  Total  accruals  to  total  assets,  Asset  Quality  Index, Sales, general, and administrative index merupakan variabel yang signifikan mampu memetakan laporan  keuangan  yang  dimanipulasi  dan  tidak  dimanipulasi.  Oleh  karena  itu,  hipotesis  dalam penelitian ini yaitu :
H1  :  Variabel-variabel  dalam Beneish  M-Score yang  di  proksikan  oleh  variabel Days  sales receivable index, Gross margin index, Leverage Index, Total accruals to total assets, Asset
Leverage Index Total Accruals to Total Assets Gross Margin Index Asset Quality Index Sales, General and Administration Expenses Index Change in Receivable Change in Inventories Change in Cash Sales Change in earning Financial Statement Fraud F - S c o r e Z-Score 1 Z-Score 2 Z-Score 3 Z-Score 5 Z - S c o r e M - S c o r e
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210
Quality  Index,  Sales,  general,  and  administrative  index berpengaruh  signifikan  terhadap financial statement fraud
Terdapat  empat  rasio  yang  terkandung  dalam  model F-Score yaitu Changes  in  receivables , Changes  in  inventories,  Changes  in  cash  sales,  Changes  in  earning, dimana  laporan  keuangan yang nilai F lebih besar dari satu patut diduga terindikasi melakukan kecurangan. Oleh karena itu, hipotesis dalam penelitian ini yaitu :
H2  :  Variable-variabel  dalam F-Score yang  diproksikan  oleh  variabel Changes  in  receivables , Changes in inventories, Changes in cash sales, Changes in earning berpengaruh signifikan terhadap financial statement fraud
Variable-variabel dalam Altman Z-Score yang diproksikan oleh Z-Score-1, Z-Score-2, Z Score-3, Z-Score-5 merupakan variabel yang mampu memprediksi terjadinya kesulitan keuangan. Dengan adanya  kesulitan  keuangan  yang  dihadapi  perusahaan  maka  menimbulkan  keinginan  bagi manajemen  perusahaan  untuk  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan.  Oleh  karena  itu, hipotesis dalam penelitian ini yaitu :
H3  :  Variable-variabel  dalam  Altman Z-Score yang  diproksikan  oleh Z-Score-1,  Z-Score-2,  Z Score-3, Z-Score-5 berpengaruh signifikan  terhadap financial statement fraud

## METODE

## Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian ini adalah  perusahaan  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia periode 2018-2020. Sampel penelitian yang digunakan adalah perusahaan sektor Perbankan. Pengambilan sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan purposive  sampling dengan  kriteria  yaitu  perusahaan sektor Perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan mempublikasikan laporan keuangan dan  laporan  tahunan  selama  tahun  2018-2020,  perusahaan  sektor  Perbankan  yang  melaporkan annual  report pada  Bursa  Efek  Indonesia  pada  periode  2018-2020,  perusahaan  mengandung seluruh data yang diperlukan dalam perhitungan model Beneish M-Score , F-Score dan altman Z- Score.

## Pengukuran dan Definisi Operasional
a.   Variabel Terikat ( Dependent Variabel ).
Variabel terikat dalam penelitian ini adalah financial statement fraud atau kecurangan laporan keuangan  dengan  menggunakan  variabel dummy yang  dikategorikan  menjadi  2  jenis perusahaan,  yaitu  perusahaan  yang  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan  ( fraud )  diberi kode 1 (satu) dan perusahaan yang tidak melakukan kecurangan laporan keuangan ( nonfraud ) diberi kode 0 (nol).
b.  Variabel tidak terikat ( Independent Variable) Variabel tidak terikat dalam penelitian ini adalah model beneish M-Score, F-Score dan Altman Z-Score yaitu sebagai berikut :
1.  Model Beneish M-Score diukur dengan rumus Beneish M-Score (1999) : M-Score = -4.84 + 0.920 DSRI + 0.528 GMI + 0.404 AQI – 0.172 SGAI – 0.327 LVGI + 4.697 TATA Jika Beneish  M-Score lebih  besar  dari  -2.22,  dikategorikan  perusahaan  yang  melakukan fraud . Jika skor lebih kecil  dari  -  2.22,  dikategorikan  perusahaan  yang  tidak  melakukan fraud ( non fraud ). Laporan keuangan dengan nilai Beneish M-Score lebih besar dari -2,22 patut diduga mengandung kecurangan (Tarjo and Herawati 2015).
a) Days Sales in Receivables Index (DSRI) diukur dengan : DSRI =    Piutang Usaha t / Penjualan t
Piutang Usaha t-1 / Penjualan t-1
b) Gross Margin Index (GMI) diukur dengan :
GMI = Laba Kotor t-1 / Penjualan t-1
Laba Kotor t / Penjualan t
c) Leverage Index (LVGI) diukur dengan :
LVGI = [(Total Kewajiban) / Total Aktiva]t
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210
[(Total Kewajiban) / Total Aktiva]t-1
d) Total Accruals to Total Assets (TATA) diukur dengan : TATA = ( Net Income From Continuing Operation – Cash Flows from Operating )t
(Total Aset)t
e) Asset Quality Indeks (AQI) diukur dengan :
AQI = 1- [(Aset Lancar + Aset Tetap) / TotalAset] t 1- [(Aset Lancar + Aset Tetap) / TotalAset] t-1 f) Sales General and Administrative Expenses Index (SGAI) diukur dengan : SGAI =   (Biaya Penjualan, Umum, dan Administrasi / Penjualan)t (Biaya Penjualan, Umum, dan Administrasi / Penjualan)t-1
2.      Model F-Score diukur  dengan  kinerja  keuangan  (Skousen,  Smith,  and  Wright  2009), kinerja keuangan ( Financial Performance ) dimana :
Financial Performance = change in receivable + change in inventories + change in cash sales + change in earnings
Keterangan : Change in receivables = 𝛥 Receivables Average Total Assets Change in inventories = 𝛥 Inventories
Average Total Assets
Change in cash sales = 𝛥 Sales − 𝛥 Receivables Sales( 𝒕 )    Receivables( 𝒕 ) Change in earning =        Earnings ( 𝒕 )            –        Earnings ( 𝒕 -1) Average Total Assets( 𝒕 )      Average Total Assets( 𝒕 - 𝟏 ) Perusahaan  dapat  diprediksi  melakukan financial  statement  fraud jika  nilai fraud  score model tersebut lebih dari 1, sedangkan jika nilai fraud score model kurang dari 1  maka perusahaan tersebut tidak dapat diprediksi melakukan financial statement fraud
3.   Model Z-Score digunakan untuk mengukur variabel Altman Z Score yaitu (Altman 1968) : Z =1.2 Z1 +1.4 Z2 +3.3 Z3 +0.999 Z5 Dimana : Z1 = Working capital/Total assets Z2 = Retained earnings/Total assets Z3 = Earnings before interest and taxes/Total assets Z5  = Sales/ Total assets .
Dalam penelitian ini untuk variabel Altman Z-Score hanya di proksikan oleh variabel Z1, Z2  ,  Z3  dan    Z5.  Kriteria  memprediksi  kebangkrutan  pada  model z-score jika  nilai  Z  < 1,8;  maka  termasuk  perusahaan financial  distress ,  sedangkan  jika  nilai  Z  antara  1,81 sampai 2,99; maka termasuk dalam perusahaan grey area (dalam kondisi kritis) dan jika nilai  Z  >  2,99  maka  termasuk  perusahaan  sehat.  Perusahaan  yang  mengalami financial distress terdapat indikasi melakukan fraud. Sedangkan perusahaan yang tidak mengalami financial distress terdapat indikasi tidak melakukan fraud (non fraud)

## Uji Signifikansi Parameter
Uji  ini  dilakukan  untuk  menguji  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  tidak  bebas  secara bersama-sama ( overall ) dengan menggunakan uji Likelihood Ratio .

## Uji Parsial Parameter Regresi Logistik
Uji ini dilakukan dengan tujuannya untuk mencari tahu manakah variabel bebas yang signifikan mempengaruhi variabel tak bebas tersebut.

## Uji Kesesuaian Model
Uji kesesuaian model ( goodness of fit ) dilakukan untuk menguji  hipotesis yang diajukan : H0 = Model yang dihipotesiskan sesuai dengan data. H1 = Model yang dihipotesiskan tidak sesuai dengan data.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210

## HASIL

## Analisis Regresi Logistik
Uji Signifikansi Parameter
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  regresi logistik  binary dapat  dilihat bahwa :
Tabel 1. Dependent Variable Encoding Original Value Internal Value Non-Fraudelent 0 Fraudelent 1

## Sumber : Data Diolah
Hasil  tabel  1. Dependent  Variable  Encoding menggambarkan  hasil  proses  input  data  yang  akan digunakan  pada  variabel  dependen  (respon),  yaitu “Non-Fraudelent” diberi  kode  0  dan “Fraudelent” diberi kode 1 (kejadian sukses terjadi Fraudelent) .
Tabel 2. Classification Table a Observed
Predicted
FSF1
Percentage Correct Non-Fraudelent  Fraudelent Step 1  FSF1  Non-Fraudelent 6 3 66.7 Fraudelent 0 111 100.0 Overall Percentage 97.5 a. The cut value is .500 Sumber : Data Diolah
Hasil  pada  tabel  2. Classification  Table menggunakan  model Beneish  M-Score, dapat  dilihat bahwa  persentase  keberhasilan  keseluruhan  sebesar  97,5  %  yang  menunjukkan  nilai  kebaikan model  (diatas  50%).  Sedangkan  hasil  dari classification  table dengan  menggunakan  model F- Score :
Tabel 3. Classification Table a Observed Predicted FSF2
Percentage Correct Non-Fraudelent  Fraudelent Step 1  FSF2  Non-Fraudelent 113 0 100.0 Fraudelent 4 3 42.9 Overall Percentage 96.7 a. The cut value is .500
Sumber : Data Diolah
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210
Hasil  pada  tabel  3. Classification  Table menggunakan  model F-Score menyatakan  persentase keberhasilan keseluruhan sebesar 96,7 %. Nilai ini cukup untuk menunjukkan kebaikan model (di atas 50%). Berdasarkan hasil dari classification table menggunakan model Altman Z-Score :
Tabel 4. Classification Table a
Predicted
FSF3 Percentage Correct Non-Fraudelent Fraudelent 3 1 75.0 0 116 100.0 99.2 a. The cut value is .500
Sumber : Data Diolah Berdasarkan hasil pada tabel 4. Classification Table menggunakan model Altman Z-Score, dapat dilihat  bahwa  persentase  keberhasilan  keseluruhan  sebesar  99,2  %.  Nilai  ini  cukup  untuk menunjukkan kebaikan model (di atas 50%). Dapat dilihat juga hasil pengujian Nagelkerke, nilai Nagelkerke  R  Square merupakan  hasil  nilai  yang  menafsirkan  bahwa  proporsi  varian  variabel respon  yang  mampu  dijelaskan  oleh  variabel-variabel  prediktor  secara  bersama  dengan menggunakan model Beneish M-Score, F-Score dan Altman Z-Score disajikan pada tabel 5 yaitu :
Tabel 5. Hasil ringkasan nilai goodness-of-fit Model  Variabel Respon  Variabel Prediktor Nagelkerke R Square I FSF1 DSRI, GMI, LVGI, TATA, AQI, dan SGAI 0.639 II FSF2 Ch_Rev, Ch_Inv, Ch_CS, dan Ch_Ear 0.429 III FSF3 Z1, Z2, Z3, dan Z5 0.660

## Sumber : Data Diolah
Berdasarkan  tabel  5  hasil  ringkasan  nilai goodness  of  fit bahwa  nilai R  Square dengan menggunakan model pertama yaitu model Beneish M-Score sebesar 63,9 %. Hal ini menafsirkan bahwa  proporsi  variabel financial  statement  fraud yang  mampu  dijelaskan  oleh  variabel Days Sales in Receivables Index (DSRI), Gross Margin Index (GMI), Leverage Index (LVGI), Total Accruals  to  Total  Assets (TATA), Asset  Quality  Indeks (AQI)  dan Sales  General  and Administrative Expenses Index (SGAI). Dengan menggunakan model kedua yaitu F-Score dapat dilihat pada tabel 5 hasil ringkasan nilai goodness of fit bahwa nilai R Square adalah sebesar 42,9 %.  Hal  ini  menafsirkan  bahwa  proporsi financial  statement  fraud yang  mampu  dijelaskan  oleh variabel change in receivable (Ch Rev), change in inventories (Ch Inv), Change in cash sales (Ch CS), dan variabel change in earning (Ch Ear) sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain. Dengan  menggunakan  model  yang  ketiga  yaitu Altman  Z-Score dapat  dilihat  pada  tabel  5  hasil ringkasan  nilai goodness  of  fit bahwa  nilai R  Square sebesar  66  %  yang  menafsirkan  bahwa proporsi financial statement farud yang mampu dijelaskan oleh variabel Z-Score-1, Z-Score-2, Z- Score-3 dan Z-Score-5.

## Uji Parsial Parameter Regresi Logistik
Untuk  mengetahui  adanya  pengaruh  variabel-variabel  prediktor  secara  parsial  terhadap variabel  respon  dilakukan  pengujian  signifikansi  koefisien-koefisien  regresi  secara  parsial menggunakan uji Z dengan menggunakan model Beneish M-Score yang dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210
Tabel 6. Variables in the Equation B S.E. Wald  df  Sig. Exp(B) Step 1 a DSRI .216 1.083 .040 1  .842 1.241 GMI .565 .282  4.026 1  .045 1.760 LVGI -3.164 15.094 .044 1  .834 .05xa42 TATA 5.197 7.407 .492 1  .483 180.663 AQI 2.391 1.080  4.901 1  .027 10.928 SGAI 3.949 2.295  2.962 1  .085 51.898 Constant 1.037 15.627 .004 1  .947 2.822
a. Variable(s) entered on step 1: DSRI, GMI, LVGI, TATA, AQI, SGAI.
Sumber : Data Diolah Berdasarkan  hasil  uji logistic  regression yang  dapat  dilihat  pada  tabel  6. Variabel  in  Equation. Hipotesis yang digunakan adalah : H0 : Tidak ada pengaruh secara parsial variabel Beneish M-Score yang diproksikan oleh variabel Days  Sales  in  Receivables  Index (DSRI), Gross  Margin  Index (GMI), Leverage  Index (LVGI), Total  Accruals  to  Total  Assets (TATA), Asset  Quality  Indeks (AQI)  dan Sales General  and  Administrative  Expenses  Index (SGAI)  terhadap  variabel financial  statement fraud.
H1  :Terdapat  pengaruh  secara  parsial  variabel Beneish  M-Score yang  diproksikan  oleh  variabel Days  Sales  in  Receivables  Index (DSRI), Gross  Margin  Index (GMI), Leverage  Index (LVGI), Total  Accruals  to  Total  Assets (TATA), Asset  Quality  Indeks (AQI)  dan Sales General  and  Administrative  Expenses  Index (SGAI)  terhadap  variabel financial  statement fraud.
Berdasarkan  hasil  pengujian  signifikansi  koefisien-koefisien  regresi  secara  parsial menggunakan uji Z dengan menggunakan model F-Score dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 7. Variables in the Equation B S.E. Wald  Df  Sig.  Exp(B) Step 1 a Ch_Rev .771 2.897 .071 1  .790 2.162 Ch_Inv -47.026  65.891 .509 1  .475 .000 Ch_CS 2.509 1.356  3.426 1  .064 12.296 Ch_Ear -24.193  32.577 .551 1  .458 .000 Constant -3.614 1.864  3.757 1  .053 .027
a. Variable(s) entered on step 1: Ch_Rev, Ch_Inv, Ch_CS, Ch_Ear.
Berdasarkan  hasil  uji logistic  regression yang  dapat  dilihat  pada  tabel  7. Variabel  in  Equation. Hipotesis yang digunakan adalah : H0 : Tidak ada pengaruh secara parsial variabel F-Score yang diproksikan oleh variabel change in receivable (Ch Rev), change in inventories (Ch Inv), Change in cash sales (Ch CS), dan variabel change in earning (Ch Ear) terhadap variabel financial statement fraud.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210
H2 :Terdapat pengaruh secara parsial variabel F-Score yang diproksikan oleh variabel change in receivable (Ch  Rev), change  in  inventories (Ch  Inv), Change  in  cash  sales (Ch  CS),  dan variabel change in earning (Ch Ear) terhadap variabel financial statement fraud.
Sementara  berdasarkan  hasil  pengujian  signifikansi  koefisien-koefisien  regresi  secara parsial menggunakan uji Z dengan menggunakan model Altman Z-Score yang dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 8. Variables in the Equation B S.E. Wald  df  Sig.  Exp(B) Step 1 a Z1 -3.333  1.739 3.674  1  .055 .036 Z2 -.344  12.376 .001  1  .978 .709 Z3 -115.324  68.653 2.822  1  .093 .000 Z5 -6.390  5.414 1.393  1  .238 .002 Constant 5.536  1.558  12.633  1  .000  253.677
a. Variable(s) entered on step 1: Z1, Z2, Z3, Z5.
Sumber : Data Diolah
Berdasarkan  hasil  uji logistic  regression yang  dapat  dilihat  pada  tabel  8. Variabel  in  Equation. Hipotesis yang digunakan adalah : H0 : Tidak ada pengaruh secara parsial variabel Altman Z-Score yang diproksikan oleh variabel Z-Score-1, Z-Scre-2, Z-Score-3 dan Z-Score-5. terhadap variabel financial statement fraud. H2 : Terdapat pengaruh secara parsial variabel Altman Z-Score yang diproksikan oleh variabel Z- Scor e-1, Z-Score-2, Z-Score-3 dan Z-Score-5. terhadap variabel financial statement fraud. Hipotesis  nol  (H 0 )  ditolak  jika  Statistik  Uji  |Z|  >  Z α /2 atau  P-value  ≤ α dengan  tingkat signifikan α = 5%. Pada pengujian ini diharapkan H 0 ditolak, sehingga diambil kesimpulan bahwa terdapat signifikansi koefisien-koefisien regresi secara parsial.

## Uji Kesesuaian Model
Uji  kesesuaian  model  digunakan  untuk  menguji  kesesuaian  model  ( goodness  of  fit )  yang  dapat dilihat berdasarkan hasil uji dengan menggunakan hosmer and lemeshow test dibawah ini : Tabel 9. Hasil pengujian Hosmer dan Lemeshow Test Model  Variabel Respon  Variabel Prediktor P-value I FSF1 DSRI, GMI, LVGI, TATA, AQI, dan SGAI 0.688 II FSF2 Ch_Rev, Ch_Inv, Ch_CS, dan Ch_Ear 0.122 III FSF3 Z1, Z2, Z3, dan Z5 0.582 Sumber : Data Diolah
Berdasarkan  tabel  9.  Hasil  Pengujian Hosmer  and  Lemeshow  Test , diberikan  pengujian  Chi- Square untuk kebaikan model dalam menjelaskan data. Pengujian ini dilakukan dengan hipotesis:
H 0 : Model telah cukup menjelaskan data ( Goodness of Fit ). H 1 : Model tidak cukup menjelaskan data. Hipotesis nol diterima atau Model telah cukup menjelaskan data jika p-value (Sig.) > α dengan α =  5%.  Dari  hasil  output,  diperoleh p-value (Sig.)  lebih  besar  dari  5%,  sehingga  disimpulkan Model telah cukup menjelaskan data.
Untuk  membuktikan  hipotesis  penelitian  yang  telah  diajukan  dapat  menggunakan  hasil pengujian signifikansi pada koefisien model regresi logistik. Dari output SPSS ( Variables in the
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210
Equation ), diperoleh Statistik Uji Wald (Wald) dan P-value (Sig.) untuk setiap variabel predictor seperti yang dapat dilihat dari hasil uji pada tabel di bawah ini :
Tabel 10. Pengujian signifikansi pada koefisien model regresi logistik. Model aa Variabel Respon aa Variabel Prediktor B S.E. Wald  Df Sig. Exp(B) I FSF1 DSRI 0.216 1.083  0.040  1  0.842 1.241 GMI 0.565 0.282  4.026  1  0.045** 1.760 LVGI -3.164 15.094  0.044  1  0.834 0.042 TATA 5.197 7.407  0.492  1  0.483 180.663 AQI 2.391 1.080  4.901  1  0.027** 10.928 SGAI 3.949 2.295  2.962  1  0.085* 51.898 Konstanta1 1.037      15.627 0.004  1  0.947* 2.822 II FSF2 Ch_Rev 0.771 2.897  0.071  1  0.790 2.162 Ch_Inv -47.026 65.891  0.509  1  0.475 0.000 Ch_CS 2.509 1.356  3.426  1  0.064* 12.296 Ch_Ear -24.193 32.577  0.551  1  0.458 0.000 Konstanta2 -3.614 1.864  3.757  1  0.053* 0.027 III FSF3 Z1 -3.333 1.739  3.674  1  0.055* 0.036 Z2 -0.344 12.376  0.001  1  0.978 0.709 Z3 -115.324 0 68.653  2.822  1  0.093* 0.000 Z5 -6.390 5.414  1.393  1  0.238 0.002 Konstanta3 5.536 1.558 12.633  1  0.000***  253.677
***Signifikan untuk nilai α sebesar 1%. **Signifikan untuk nilai α sebesar 5%. *Signifikan untuk nilai α sebesar 10%.
Sumber : Data Diolah Dari  hasil  pengujian  ini,  semua  variabel  independen  signifikan  mempengaruhi  variabel dependen. Model Logistic Regression dengan melibatkan semua variabel dirumuskan berikut: 1. Model regresi logistik biner pertama ( ) (        |    ) ( )
(1)
Keterangan: FSF1 = Financial Statement Fraud yang bernilai Fraudelent atau Non- Fraudelent.
DSRI = Days Sales in Receivable .
GMI
= Gross Margin Index .
LVGI = Leverage Index .
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210
TATA = Total Accruals to Total Assets . AQI
= Asset Quality Index . µ 1 = Probabilitas sukses terjadi Financial Statement Fraud yang bernilai
Fraudelent. ε 1 = Residual model regresi logistik biner pertama. 2.    Model regresi logistik biner kedua ( ) (        |    ) ( )
(2)
Keterangan:
FSF2 = Financial Statement Fraud yang bernilai Fraudelent atau Non- Fraudelent.
Ch_Rev = Change in Receivable . Ch_Inv = Change in Inventories . Ch_CS = Change in Cash Sales . Ch_Ear = Change in earning . µ 2 = Probabilitas sukses terjadi Financial Statement Fraud yang bernilai Fraudelent. ε 2 = Residual model regresi logistik biner kedua. 3.    Model regresi logistik biner ketiga ( ) (        |    ) ( ) (3) Keterangan: FSF3
= Financial Statement Fraud yang bernilai Fraudelent atau Non-
Fraudelent. Z1 = Z-Score 1 . Z2 = Z-Score 2 .
Z3 = Z-Score 3 .
Z5 = Z-Score 5 . µ 3 = Probabilitas sukses terjadi Financial Statement Fraud yang bernilai Fraudelent. ε 3 = Residual model regresi logistik biner pertama.

## PEMBAHASAN
Pengaruh Variabel dalam Model Beneish M-Score Terhadap Financial Statement Fraud Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  dengan  menggunakan  model Beneish  M-Score maka  didapatkan hasil  yaitu  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  variabel Gross  Margin  Index (GMI)  terhadap variabel financial  statement  fraud sebesar  0.565,  artinya  jika  nilai Gross  Margin  Index (GMI) meningkat  1  satuan,  maka  hal  ini  akan  menyebabkan  kejadian  sukses  terjadi Fraudelent meningkat sebesar 0.565; dan sebaliknya jika nilai Gross Margin Index (GMI) menurun 1 satuan, maka  hal  ini  akan  menyebabkan  kejadian  sukses  terjadi Fraudelent menurun  sebesar 0.565. Berdasarkan  output Odd  ratio (Exp(B)),  diperoleh Odd  ratio untuk Gross  Margin  Index (GMI) sebesar 1.760. Hal ini mengartikan bahwa Gross Margin Index (GMI) dari kejadian sukses terjadi Fraudelent adalah    1.760  kalinya  dari  kejadian  sukses  terjadi Non-Fraudelent .  Hal  ini memberikan  arti  bahwa  semakin  besar Gross  Margin  Index (GMI)  perbankan,  semakin  besar kemungkinan  kejadian  sukses  terjadi Fraudelent. Selain  iu,  terdapat  pengaruh  yang  signifikan variabel Asset  Quality  Indeks (AQI)    terhadap  variabel financial  statement  fraud sebesar  2.391, artinya jika nilai Asset Quality Indeks (AQI) meningkat 1 satuan, maka hal ini akan menyebabkan
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210
kejadian  sukses  terjadi Fraudelent meningkat  sebesar 2.391;  dan  sebaliknya  jika  nilai Asset Quality Indeks (AQI)  menurun 1 satuan, maka hal ini akan menyebabkan kejadian sukses terjadi Fraudelent menurun sebesar 2.391. Berdasarkan output Odd ratio (Exp(B)), diperoleh Odd ratio untuk Asset  Quality  Indeks (AQI)    sebesar  10.928.  Hal  ini  mengartikan  bahwa Asset  Quality Indeks (AQI) dari kejadian sukses terjadi Fraudelent adalah  10.928 kalinya dari kejadian sukses terjadi Non-Fraudelent . Hal ini memberikan arti bahwa semakin besar Asset Quality Indeks (AQI) perbankan, semakin besar kemungkinan kejadian sukses terjadi Fraudelent. Sementara tidak ada pengaruh  yang  signifikan  variabel Days  Sales  in  Receivables  Index (DSRI), Leverage  Index (LVGI), Total Accruals to Total Assets (TATA), dan Sales General and Administrative Expenses Index (SGAI)  terhadap  variabel financial  statement  fraud .  Artinya  jika  nilai Days  Sales  in Receivables Index (DSRI), Leverage Index (LVGI), Total Accruals to Total Assets (TATA), dan Sales  General  and  Administrative  Expenses  Index (SGAI)  meningkat/menurun  1  satuan  secara parsial,  maka  kejadian  sukses  terjadi Fraudelent tidak  akan  terpengaruh.  Berdasarkan  hasil  uji hipotesis menyatakan bahwa semakin besar nilai M -Score, maka terdapat indikasi semakin besar pula  kemungkinan  manajemen  perusahaan  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan  dengan melakukan  peningkatan gross  margin  index yang  menunjukkan  sinyal  negatif  bahwa  laba  kotor perusahaan  mengalami  penurunan.  Menurut  teori  agensi  yang  menyatakan  bahwa  terdapat perbedaan  kepentingan  antara  manajemen  perusahaan  dengan  pemegang  saham  yang menyebabkan  adanya  tekanan  dari  pemegang  saham  yang  mengharapkan  perusahaan mendapatkan laba mendorong manajemen perusahaan melakukan manipulasi laporan keuangan.
Pengaruh Variabel dalam Model F -Score Terhadap Financial Statement Fraud Berdasarkan hasil uji hipotesis dengan menggunakan model F-Score maka didapatkan hasil yaitu terdapat  pengaruh  yang  signifikan  variabel Change  in  cash  sales (Ch  CS)  terhadap  variabel financial statement fraud sebesar 2.509 (pengaruh positif), artinya jika nilai Change in cash sales (Ch CS) meningkat 1 satuan, maka hal ini akan menyebabkan kejadian sukses terjadi Fraudelent meningkat sebesar 2.509; sebaliknya jika nilai Change in cash sales (Ch CS) menurun 1 satuan, maka  hal  ini  akan  menyebabkan  kejadian  sukses  terjadi Fraudelent menurun  sebesar 2.509. Berdasarkan output Odd ratio (Exp(B)), diperoleh Odd ratio untuk Change in cash sales (Ch CS) sebesar  12.296.  Hal  ini  mengartikan  bahwa Change  in  cash  sales (Ch  CS)  dari  kejadian  sukses terjadi Fraudelent adalah  12.296  kalinya  dari  kejadian  sukses  terjadi Non-Fraudelent. Hal  ini memberikan arti bahwa semakin besar Change in cash sales (Ch CS) perusahaan, semakin besar kemungkinan kejadian sukses terjadi Fraudelent. Sedangkan tidak ada pengaruh yang signifikan variabel change  in  receivable (Ch  Rev), change  in  inventories (Ch  Inv)  dan  variabel change  in earning (Ch  Ear)  terhadap  variabel financial  statement  fraud ,  artinya  jika  nilai change  in receivable (Ch  Rev), change  in  inventories (Ch  Inv)  dan  variabel change  in  earning (Ch  Ear) meningkat/menurun 1  satuan secara parsial, maka kejadian sukses terjadi Fraudelent tidak akan terpengaruh. Berdasarkan hasil uji hipotesis menyatakan bahwa semakin besar nilai F-Score dari suatu  laporan  keuangan,  maka  semakin  besar  pula  kemungkinan  laporan  keuangan  tersebut mengandung kecurangan  yang dilakukan manajemen perusahaan. Berdasarkan teori agensi yang menunjukkan  bahwa  adanya  perbedaan  kepentingan  antara  manajemen  perusahaan  dengan pemegang  saham  yang  menyebabkan  manajemen  laba  memanfaatkan  fleksibiltas general accepted accounting principles untuk melakukan praktik manajemen laba, khususnya atas akun- akun  yang  berbasis  akrual  seperti  penggelembungan  nilai  penjualan  dengan  melakukan manipulasi  nilai  penjualan  dan  penggelembungan  aset  dengan  melakukan  perubahan  pada kebijakan akuntansi.
Pengaruh Variabel dalam Model Altman Z-Score Terhadap Financial Statement Fraud Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  dengan  menggunakan  model Altman  Z-Score didapatkan  hasil yaitu terdapat pengaruh  yang signifikan variabel Z-Score1 terhadap variabel financial Statement fraud sebesar  -3.333,  artinya  jika  nilai Z-Score1 meningkat  1  satuan,  maka  hal  ini  akan menyebabkan  kejadian  sukses  terjadi Non-Fraudelent meningkat  sebesar 3.333;  sebaliknya  jika nilai Z-Score1 menurun  1  satuan,  maka  hal  ini  akan  menyebabkan  kejadian  sukses  terjadi Non- Fraudelent menurun sebesar 3.333. Berdasarkan output Odd ratio (Exp(B)), diperoleh Odd ratio
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210
untuk Z-Score1 sebesar 0.036. Hal ini  mengartikan bahwa Z-Score1 dari kejadian sukses terjadi Non-Fraudelent adalah    1/0.036  =  27.7  kalinya  dari  kejadian  sukses  terjadi Fraudelent. Hal  ini memberikan  arti  bahwa  semakin  besar Z-Score1 perusahaan,  semakin  besar  kemungkinan kejadian sukses terjadi Non-Fraudelent. Selain itu, terdapat pengaruh yang signifikan variabel Z- Score3 terhadap variabel financial statement fraud sebesar  -115.324, artinya jika nilai Z-Score3 meningkat  1  satuan,  maka  hal  ini  akan  menyebabkan  kejadian  sukses  terjadi Non-Fraudelent meningkat  sebesar 115.324;  dan  sebaliknya  jika  nilai Z-Score3 menurun  1  satuan,  maka  hal  ini akan  menyebabkan  kejadian  sukses  terjadi Non-Fraudelent menurun  sebesar 115.324. Berdasarkan output Odd ratio (Exp(B)), diperoleh Odd ratio untuk Z-Score3 sebesar 0.000. Hal ini mengartikan bahwa Z-Score3 dari kejadian sukses terjadi Non-Fraudelent adalah  1/0.000 = ∞ kalinya dari kejadian sukses terjadi Fraudelent . Hal ini memberikan arti bahwa semakin besar Z- Score3 perusahaan,  semakin  besar  kemungkinan  kejadian  sukses  terjadi Non-Fraudelent . Sementara tidak ada pengaruh yang signifikan variabel Z-Score2 dan Z-Score5 terhadap variabel financial statement fraud , artinya jika nilai Z-Score2 dan Z-Score2 meningkat/menurun 1 satuan secara parsial, maka kejadian sukses terjadi Fraudelent tidak akan terpengaruh. Berdasarkan hasil uji hipotesis menyatakan bahwa semakin besar nilai Altman Z-Score, maka menunjukkan semakin besar  pula  indikasi  kemungkinan  manajemen  perusahaan  melakukan  kecurangan  laporan keuangan.  Dengan  adanya  tingkat  kesulitan  yang  dialami  perusahaan  maka  mendorong manajemen  perusahaan  melakukan  tindakan  manipulasi  laporan  keuangan  yang  didasari  oleh adanya  tekanan  dari  pemegang  saham  yang  mengharapkan  kondisi  kinerja  perusahaan  dalam kondisi  yang baik. Merujuk pada teori agensi  yang  menyatakan terdapat perbedaan kepentingan antara  manajemen  perusahaan  dengan  pemegang  saham  yang  menyebabkan  manajemen perusahaan  melakukan  tindakan  kecurangan  laporan  keuangan  seperti  memanipulasi  laba  yang didapatkan perusahaan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji statistik  maka didapatkan hasil  yaitu hanya  ada dua variabel dalam  model Beneish M-Score yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel financial statemenr  fraud yaitu Gross  Margin  Index (GMI)  dan  variabel Asset  Quality  Indeks (AQI)    sedangkan  variabel Days Sales  in  Receivables  Index (DSRI), Leverage  Index (LVGI), Total  Accruals  to  Total  Assets (TATA),  dan Sales  General  and  Administrative  Expenses  Index (SGAI)  tidak  berpengaruh terhadap variabel financial statement fraud . Sedangkan hasil uji statistik dalam variabel dalam F- Score menyatakan  bahwa  hanya  variabel Change  in  cash  sales (Ch  CS)  yang  berpengaruh signifikan terhadap financial statement fraud sedangkan variabel change in receivable (Ch Rev), change  in  inventories (Ch  Inv)  dan  variabel change  in  earning (Ch  Ear)  terhadap  variabel financial  statement  fraud. Sementara  berdasarkan  hasil  uji  statistik  maka  didapatkan  hasil  yaitu variabel  dalam Altman  Z-Score menyatakan  bahwa  variabel Z-Score1 dan  variabel Z-Score3 berpengaruh signifikan terhadap variabel financial Statement fraud sedangkan variabel Z-Score2 dan  variabel Z-Score5 tidak  berpengaruh  signifikan.  Adapun  keterbatasan  dalam  penelitian  ini adalah  peneliti  menggunakan  hanya  meneliti  disektor  perbankan  saja  dan  rentang  waktu  yang diteliti  relatif  singkat  hanya  3  tahun.  Oleh  karena  itu,  sebaiknya  untuk  penelitian  selanjutnya untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  meneliti  objek  seluruh  perusahaan  yang  terdaftar  di Bursa Efek Indonesia dan rentang waktu penelitian minimal 5 tahun.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Fakultas Ekonomi Universitas Sriwijaya atas dukungan dan kepercayaannya sehingga kegiatan penelitian ini dapat diselesaikan dengan baik.

## R EFERENSI
Altman,  Edward  i.  1968.  “American  Finance  Association.” The  Journal  of  Finance 29(1):312– 312. doi: 10.1111/j.1540-6261.1974.tb00057.x.
Beneish, Messod Daniel, Charles M. C. Lee, and D. Craig Nichols. 2012. “Fraud Detection and Expected Returns.” SSRN Electronic Journal . doi: 10.2139/ssrn.1998387.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 4, Oktober 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i4.1210
Dechow,  Patricia  M.,  Weili  Ge,  Chad  R.  Larson,  and  Richard  G.  Sloan.  2011.  “Predicting Material  Accounting  Misstatements.” Contemporary  Accounting  Research 28(1):17–82. doi: 10.1111/j.1911-3846.2010.01041.x.
Hugo, Jason. 2019. “Efektivitas Model Beneish M-Score Dan Model F-Score Dalam Mendeteksi Kecurangan  Laporan  Keuangan.” Jurnal  Muara  Ilmu  Ekonomi  Dan  Bisnis 3(1):165.  doi: 10.24912/jmieb.v3i1.2296.
Jensen,  Michael,  and  William  Meckling.  2012.  “Theory  of  the  Firm:  Managerial  Behavior, Agency  Costs,  and  Ownership  Structure.” The  Economic  Nature  of  the  Firm:  A  Reader, Third Edition 283–303. doi: 10.1017/CBO9780511817410.023.
Murdock,  Dr.  Hernan.  2018.  “Association  of  Certified  Fraud  Examiners  (ACFE).” Auditor Essentials 7–10. doi: 10.1201/9781315178141-3.
Patmawati,  Patmawati,  Muhammad  Hidayat,  and  Muhammad  Farhan.  2020.  “Model  Altman Score  Dan  Grover  Score :  Mendeteksi  Financial  Distress  Pada  Perusahaan  Ritel  Di Indonesia.” Akuntabilitas 14(1):133–54. doi: 10.29259/ja.v14i1.11525.
Skousen,  Christopher  J.,  Kevin  R.  Smith,  and  Charlotte  J.  Wright.  2009.  “Detecting  and Predicting Financial Statement Fraud: The Effectiveness of the Fraud Triangle and SAS No. 99.” Advances in Financial Economics 13(99):53–81. doi: 10.1108/S1569-
3732(2009)0000013005.
Tarjo, and Nurul Herawati. 2015. “Application of Beneish M-Score Models and Data Mining to Detect Financial Fraud.” Procedia  -  Social  and  Behavioral  Sciences 211(September):924– 30. doi: 10.1016/j.sbspro.2015.11.122.
Tiffani,  Laila  dan  Marfuah.  2009.  “Deteksi  Financial  Statement  Fraud  Dengan  Analisis  Fraud Triangel  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia.” Jurnal Akuntansi Dan Auditing Indonesia 19(2):112–25.
Wahyudin, Agus, and Badingatus Solikhah. 2017. “Corporate Governance Implementation Rating in  Indonesia  and  Its  Effects  on  Financial  Performance.” Corporate  Governance  (Bingley) 17(2):250–65. doi: 10.1108/CG-02-2016-0034.
Wicaksana,  Eko  Adit.  2019.  “Pendeteksian  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Pada  Perusahaan Pertambangan Di Bursa Efek Indonesia.” Jurnal RAK (Riset Akuntansi Keuangan) 4(1):44– 59. doi: 10.31002/rak.v4i1.1381.
Wulandari,  Retno  &.  Dhini  Suryandari.  2016.  “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Fraud  Pada Satuan  Kerja  Perangkat  Daerah  Kabupaten  Temanggung.” Accounting  Analysis  Journal 5(2):76–85.