p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025

## PENGGUNAAN BENEISH RATIO INDEX DALAM PENDETEKSIAN FINANCIAL STATEMENT FRAUD
Oleh: Nurul Sa’adah Sarumpaet 1* , Kamilah K 2 nurulsaadah300@gmail.com 1* , kamilah@uinsu.ac.id 2
(Program Studi Akuntansi Syariah, FEBI UIN Sumatera Utara)
Abstrak- Penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui:  1)  Persentase perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2017-2019 yang  tergolong  manipulators;  2)  Persentase  perusahaan  manufaktur  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2017-2019  yang  tergolong  non manipulators; 3) Persentase perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2017-2019 yang tergolong grey company. Metode pengumpulan data  menggunakan  metode  dokumentasi.  Metode  analisis  data  dengan  deskriptif kuantitatif menggunakan rasio yang dikemukakan oleh  Messod  D.Beneish. Hasil penelitian  menyimpulkan  1)  Pada  tahun  2017  terdapat  5,89%  perusahaan  yang tergolong sebagai manipulators. Sedangkan tahun 2018 dan 2019 tidak terdapat perusahaan  manipulators.  2)  Pada  tahun  2017  terdapat  52,94%,  tahun  2018 terdapat 41,17%, tahun 2019 terdapat 70,59% dari total perusahaan sampel yang tergolong  non  manipulators.  3)  Pada  tahun  2017  terdapat  41,17%,  tahun  2018 terdapat    58,83%,  tahun  2019  terdapat  29,41%    dari  total  perusahaan  sampel tersebut yang tergolong sebagai grey company.
Kata  Kunci :  Beneish  M-Score,  Kecurangan  Laporan  Keuangan,  Manipulators, Non Manipulators, Grey Company.
Abstract- This study was conducted to determine: 1) Percentage of manufacturing companies  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  in  2017-2019  that  are classified  as  manipulators;  2)  Percentage  of  manufacturing  companies  listed  on the  Indonesia  Stock  Exchange  in  2017-2019  that  are  classified  as  non- manipulators; 3) Percentage of manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange in  2017-2019 that are classified as gray companies. Methods of data collection using the method of documentation. Methods of data analysis with quantitative  descriptive  using  the  ratio  proposed  by  Messod  D.  Beneish.  The results of the study conclude 1) In 2017 there were 5.89% of companies classified as manipulators. While in 2018 and 2019 there were no manipulators companies. 2)  In  2017  there  were  52.94%,  in  2018  there  were  41.17%,  in  2019  there  were 70.59% of the total sample companies classified as non-manipulators. 3) In 2017 there were 41.17%, in 2018 there were 58.83%, in 2019 there were 29.41% of the total sample companies classified as gray companies.
Keywords: Beneish  M-Score,  Financial  Statement  Fraud,  Manipulators,  Non Manipulators, Gray Company.
p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025

## PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  mempunyai laporan  keuangan  yang  bertujuan untuk  menyediakan  informasi  yang menyangkut posisi keuangan, kinerja serta perubahan posisi keuangan  suatu  perusahaan  yang bermanfaat  bagi  pemakai  laporan keuangan dalam pengambilan keputusan  ekonomi    juga  dapat menunjukkan pertanggungjawaban manajemen atas penggunaan sumber- sumber  daya  yang  dipercayakan kepada mereka. Menyadari pentingnya kandungan informasi dalam laporan keuangan tidak menutup  kemungkinan  dapat  terjadi salah saji baik dikarenakan kekeliruan  atau  kecurangan  oleh perilaku manajer perusahaan. Dampak  yang  timbul  dari  adanya kecurangan laporan keuangan adalah dapat mengurangi tingkat kepercayaan  dan  merugikan  para pemangku kepentingan seperti kreditor,  investor,  karyawan,  dan juga  pemerintah.  Apalagi  disaat pandemic    seperti  sekarang  ini, perusahaan-perusahaan sangat rentan untuk melakukan tindakan manipulasi,  karena  perusahaan  tetap ingin  menapatkan  investor  walaupun kondisi keuangan perusahaan sedang tidak stabil (Nasution et al., 2020).
Kecurangan (fraud) merupakan bentuk penipuan yang sengaja dilakukan  sehingga  menimbulkan kerugian  tanpa  disadari  oleh  pihak yang dirugikan tersebut dan memberikan keuntungan bagi pelaku
kecurangan. Kecurangan laporan keuangan merupakan tindakan manipulasi  terhadap  isi  laporan keuangan dengan tujuan untuk mendapatkan  keuantungan  secara pribadi dengan cara melebih- lebihkan  hasil  usaha  dan  kondisi keuangan  mereka,  sehingga  publik memberikan pandangan positif terhadap  laporan  keuangan  yang telah mereka manipulasi.
Berdasarkan Report  To  The Nation  Association  of  Certified Fraud  Examiners ,  terdapat  tiga  jenis kasus  kecurangan  yang  menjadi perhatian global yaitu Asset Misappropriation , Corruption dan Financial  Statement  Fraud .  Dalam survai  global  yang  dilakukan  oleh ACFE  (ACFE,  2018)  pada  tahun 2018,  menyatakan  bahwa  kasus Penyalahgunaan  Aset  merupakan kasus  kecurangan  terbesar  dengan persentase  sebesar  89%.  Korupsi menempati  posisi  kedua  setelah penyalahgunaan aset dengan persentase  sebesar  38%. Financial Statement Fraud (Kecurangan Laporan  Keuangan)  mendapatkan persentase  sebesar  10%.  Meskipun Financial Statement Fraud
mendapatkan  persentase  yang  cukup rendah, namun tingkat kerugian yang ditimbulkan  cukup  tinggi yaitu sebesar  $800.000  pada  tahun  2018.b Untuk  kasus  fraud  di  Indonesia, ACFE  Chapter Indonesia  (ACFE Indonesia  Chapter  #111,  2016) berdasarkan  temuan  yang  dilaporkan terakhir  pada  tahun  2016,  diketahui
p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025
bahwa di Indonesia kerugian terbesar adalah  berasal  dari  tindak  korupsi (77%). Demikian juga halnya dengan penyalahgunaan  aset  mendapatkan persentase  sebesar  (19%).  Tindakan fraud yang  menimbulkan  kerugian terbesar adalah fraud laporan
keuangan  (4%),  dengan  jumlah diatas  Rp10milyar.  Sesuai  dengan temuan  ACFE  baik  secara  global maupun secara nasional dapat diketahui  bahwa  tindakan  fraud laporan keuangan meskipun memiliki  persentase  kasus  terkecil tetapi  justru  menimbulkan  kerugian terbesar.
Skandal  akuntansi  mengenai financial  statement  fraud sangat marak terjadi. Kasus pemberian dana talangan  Bank  Century    merupakan kasus  terbesar yang  merugikan
negara  dengan  cara  merampas  uang negara  lebih  dari  Rp.  7  Triliyun dalam  bentuk bailout .  Dalam  kasus Bank  Century  tidak  dilakukan  oleh pejabat bank saja, namun melibatkan banyak pihak seperti aparat kepolisian, lembaga pembuat kebijakan  perbankan  bahkan  beredar isu  keterkaitan presiden  dalam kasus tersebut. Kasus lain yang juga pernah terjadi  adalah  Toshiba  melakukan penggelembungan keuntungan perusahaan. Kondisi keuangan Toshiba  diduga  menyimpang  karena terjadi penggelembungan laba hingga
US$  1,2  miliar  selama  tujuh  tahun. Hal  tersebut  terjadi  pada  periode antara  April  2008  hingga  Maret 2014. Kasus tersebut terungkap sejak
April  2015  dan  semakin  memburuk pada  Mei  2015  setelah  komite independen  mengambil  alih  evaluasi laporan keuangan, hal ini menyebabkan turunya saham
Toshiba  sekitar  20%  (Hantono, 2018).
Banyaknya  skandal  akuntansi yang  terjadi  merupakan  salah  satu alasan  penting  untuk  dilakukannya analisis  terhadap  laporan  keuangan untuk meminimalisir tindak kecurangan  laporan  keuangan  serta dapat  mendeteksi  sejak  dini  adanya aktivitas kecurangan sebelum menjadi  kasus  besar  yang  dapat merugikan  negara.  Salah  satu  alat yang  digunakan  untuk  mengetahui adanya  manipulasi  adalah  dengan menggunakan benesih  ratio  index yang  dipopulerkan  oleh  Beneish. .Alat  deteksi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Beneish  M- Score dengan  menggunakan  lima variabel Days  Sales  in  Receivable Index  (DSRI),  Gross  Margin  Index (GMI),  Asset  Quality  Index  (AQI), Sales Growth Index (SGI), dan Total Accrual  To  Total  Assets  Index (TATA). Penelitian  ini  memberikan sumbangan pemikiran mengenai pendeteksian  kecurangan  laporan keuangan dengan perhitungan beneish ratio index. Menurut Sujarweni (Sujarweni, 2017) secara umum laporan keuangan  adalah  catatan  informasi keuangan  suatu  perusahaan  pada suatu  periode  akuntansi  yang  dapat digunakan  untuk  menggambarkan
p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025
kinerja  perusahaan  dengan  tujuan memberikan informasi keuangan perusahaan kepada pemilik, manajemen  maupun  pihak  luar  yang berkepentingan dengan laporan keuangan tersebut. Djarwanto (Djarwanto, 2010) menguraikan bahwa laporan keuangan adalah hasil dari  proses  akuntansi  yang  dapat digunakan sebagai alat untuk berkomunikasi  dengan  pihak-pihak yang  berkepentingan  dengan  kondisi keuangan dan hasil operasi perusahaan. Melalui laporan keuangan juga akan dapat dinilai kemampuan perusahaan  untuk  memenuhi  seluruh kewajiban-kewajibannya baik jangka pendek  maupun  jangka  panjang, struktur modal perusahaan, pendistribusian pada aktivanya, efektivitas  dari  penggunaan  aktiva, pendapatan  atau  hasil  usaha  yang telah  dicapai,  beban-beban  tetap yang harus dibayarkan oleh perusahaan serta nilai-nilai buku dari setiap  lembar  saham  perusahaan yang bersangkutan. Fraud atau yang sering dikenal dengan istilah kecurangan merupakan hal yang sekarang banyak  dibicarakan  di  Indonesia. Pengertian fraud itu sendiri merupakan  penipuan  yang  sengaja dilakukan, yang menimbulkan kerugian pihak lain dan  memberikan keuntungan  bagi  pelaku  kecurangan dan  atau  kelompoknya.  Menurut
ACFE , fraud dalam  arti  luas  adalah segala  upaya  untuk  mengelabui  atau
memperdaya pihak lain untuk mendapat manfaat (Priantara, 2013). Menurut ACFE , bentuk kecurangan ataupun manipulasi yang bertujuan untuk mendapatkan
keuntungan  sepihak  dan  merugikan pihak  lain  terbagi  menjadi  3,  yaitu korupsi,  penyalahgunaan  aset,  dan kecurangan laporan keuangan.
Beneish  Ratio  Index adalah suatu  teknik  yang  digunakan  untuk menganalisis laporan keuangan dalam  mendeteksi  ada  atau  tidaknya kecurangan  laporan  keuangan  yang dikembangkan oleh Profesor Messod D  Beneish .  Hal  tersebut  dibuktikan oleh  Beneish  yang  telah  melakukan penelitian perbedaan uantitatif antara perusahaan yang terindentifikasi melakukan manipulasi laba dan yang tidak  melakukan  manipulasi  laba. Beneish  melakukan  analisis  dengan menggunakan  data  keuangan  lalu menghitung  rasio  keuangan.  Hal tersebut dilakukan untuk mengetahui apakah  terdapat  indikasi  manipulasi terhadap  laporan  keuangan  atau tidak. Beneish mengungkapkan
bahwa  pada  umumnya  manipulasi laba ditunjukkan dengan peningkatan atas  pendapatan  atau  penurunan  atas beban  perusahaan  secara  signifikan dari  satu  tahun  (t)  ke  tahun sebelumnya (t-1).
Beneish M-Score
diukur dengan menggunakan lima rasio  dan telah  dimodifikasi  oleh  beberapa peneliti  bahwa  kelima  rasio  model score  tersebut    menghasilkan  hasil
p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025
yang  signifikan.  Dalam  penelitian sebelumnya, Roxas yang dikutip dari Abbas  menegaskan  bahwa  model score ,  dengan  lima  rasio,  dapat mengidentifikasi  manipulasi  laba lebih  akurat  daripada  delapan  rasio (Christy & Stephanus, 2018).

## METODE PENELITIAN
1. Jenis dan Sumber Data Penelitian Jenis penelitian yang digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  penelitian  kuantitatif  dengan pendekatan  deskriptif.  Berdasarkan data  yang  digunakan,  penelitian  ini menggunakan  data  kuantitatif  yaitu data  yang  berbentuk  angka  dan mengacu  pada  perhitungan.  Jenis data  pada  penelitian  ini  adalah  data sekunder.  Data  sekunder  mengacu pada  informasi  yang  dikumpukan dari sumber-sumber  yang sudah ada. Data-data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah laporan keuangan  perusahaan  manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun 2017- 2019.

## 2. Populasi dan Sampel
Dalam  penelitian  ini  populasi yang  digunakan  adalah  seluruh perusahaan  manufaktur  yang  listing di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  yang mempublikasikan  laporan  keuangan ( audited )  pada  tahun  2017-2019.
Populasi  berjumlah  154  perusahaan, diperoleh  dari  laporan  keuangan  di situs  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) www.idx.co.id.
Penentuan sampel dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara non probability – purposive sampling ,  dimana  sampel  ditentukan berdasarkan  kriteria  tertentu  yang ditentukan  penulis  dan  memiliki keterbatasan  dalam  hal  generalisasi. Beberapa  kriteria  dalam  penentuan sampel tersebut antara lain:
a. Perusahaan tersebut menerbitkan laporan  keuangan  konsolidasian
( audited )  dan  mengumumkan laba  per  31  Desember  2017- 2019.
b. Perusahaan  tesebut  mengalami peningkatan penjualan.
c. Perusahaan  tersebut  mengalami peningkatan laba. Dari kriteria yang telah ditentukan maka sampel yang berhasil  penulis  ambil  adalah  17 perusahaan  dengan  rentang  waktu penelitian  3  tahun  sehingga  total sampel  keseluruhan  adalah  sebanyak 51 sampel.
3. Definisi Operasional Variabel
Variabel yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  variabel tunggal  yaitu  deteksi  kecurangan laporan keuangan dengan menggunakan Beneish  Ratio  Index . Menurut Beneish terdapat  5  (lima) variabel yang signifikan untuk memprediksi adanya manipulasi dalam  laporan  keuangan,  variabel- variabel tersebut adalah:
a. Days  Sales  Receivables  Index
(DSRI)
p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025
DSRI  merupakan  rasio  jumlah hari  penjualan  dalam  piutang  pada tahun  pertama  terjadinya  manipulasi
(tahun  t)  terhadap  pengukuran  tahun sebelumnya (tahun t-1).
⁄
⁄
b. Gross Margin Index (GMI)
GMI merupakan  rasio gross
margin tahun sebelumnya (tahun t-1) terhadap gross  margin ta  hun pertama terjadinya manipulasi (tahun t).
c. Asset Quality Index (AQI)
AQI merupakan rasio noncurrent assets (tidak  termasuk property , plant ,  dan equipment )  terhadap total
assets , yang mengukur proporsi total assets terhadap  keuntungan  di  masa mendatang  yang  kurang  memiliki kepastian.
d. Sales Growth Index (SGI)
SGI merupakan  rasio  penjualan
pada tahun pertama terjadinya
manipulasi (tahun t) terhadap penjualan  tahun  sebelumnya  (tahun t-1). d. Total  Accruals  to  Total  Assets (TATA) TATA  merupakan  rasio total accruals terhadap total assets . Dimana total accruals diperhitungkan  sebagai  perubahan akun  modal  kerja  selain  kas  dan piutang pajak dikurangi depresiasi. ⁄
4. Teknik Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan teknik  analisis ratio  index terhadap
data  laporan  keuangan  perusahaan yang  menjadi  sampel  penelitian. Langkah-langkah  yang  digunakan untuk menentukan perusahaan tergolong manipulators , non manipulators atau grey  company adalah sebagai berikut:
a. Menghitung ratio index
perusahaan
p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025
b. Membandingkan  indeks  hitung dengan indeks parameter ( Beneish Ratio Index ).
Tabel 1. Index Parameter Beneish
Sumber: Data Primer yang diolah, 2021
c. Menentukan perusahaan
tergolong manipulators atau non manipulators . Adapun kriteria penggolongan untuk menentukan  perusahaan  yang tergolong manipulators , non manipulators atau grey company
sebagai berikut: 1) Perusahaan yang memiliki ≥ 3  (tiga)  indeks  hitung  yang sesuai dengan indeks parameter  yang  menyatakan Manipulators ,  tergolong  ke dalam perusahaan Manipulators . 2) Perusahaan yang memiliki ≥ 3  (tiga)  indeks  hitung  yang sesuai dengan indeks parameter  yang  menyatakan Non Manipulators , tergolong kedalam
perusahaan Non Manipulators. 3) Perusahaan yang memiliki ≥ 3  (tiga)  indeks  hitung  yang sesuai dengan indeks parameter  yang  menyatakan grey ,  dan  indeks  hitung yang  tidak  memenuhi  2 (dua)  kriteria  penggolongan
Manipulators dan Non Manipulators digolongkan perusahaan grey ( Grey
Company ). d. Menghitung  jumlah  persentase dari  perusahaan  yang  tergolong manipulators atau non manipulators.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Penelitian
a. Hasil  Perhitungan DSRI dan Kategori Perusahaan
Tabel 2. Tabel DSRI Tahun 2017-2019
Sumber: Data Primer yang diolah, 2021 Dari  hasil  perhitungan  Rasio Index DSRI terhadap  17  perusahaan sampel pada tahun 2017 ditemukan 2 perusahaan tergolong sebagai manipulators, 7 perusahaan tergolong  sebagai non  manipulators , dan  8  perusahaan  tergolong  sebagai grey company .
Dari  hasil  perhitungan  Rasio Index DSRI terhadap  17  perusahaan sampel  pada  tahun  2018  terdapat  10
perusahaan  tergolong  sebagai non manipulators ,  dan  7  perusahaan tergolong sebagai grey company . Dari  hasil  perhitungan  Rasio Index DSRI terhadap  17  perusahaan sampel  pada  tahun  2019  terdapat  10 perusahaan  tergolong  sebagai non- manipulators ,  dan  7  perusahaan tergolong sebagai grey company .
b. Hasil Perhitungan GMI dan
Kategori Perusahaan Tabel 3. Tabel GMI Tahun 2017-2019
p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025
Dari  hasil  perhitungan GMI terhadap 17 perusahaan  sampel pada tahun 2017 dapat diketahui bahwa 12 perusahaan  sampel  dikategorikan sebagai perusahaan non manipulators dan  5  perusahaan dikategorikan sebagai grey company. Dari  hasil  perhitungan GMI terhadap 17 perusahaan  sampel pada tahun  2018  dapat  diketahui  bahwa  1 perusahaan  sampel  dikategorikan sebagai  perusahaan manipulators 10
perusahaan  sampel  dikategorikan
sebagai perusahaan non manipulators dan  6  perusahaan dikategorikan sebagai grey company. Dari  hasil  perhitungan GMI terhadap  17 perusahaan  sampel pada tahun 2019 dapat diketahui bahwa 14 perusahaan  sampel  dikategorikan sebagai perusahaan non manipulators dan  3  perusahaan dikategorikan sebagai grey company.
c. Hasil Perhitungan AQI dan Kategori Perusahaan
Tabel 4. Tabel AQI Tahun 2017-2019
Sumber: Data Primer yang diolah, 2021
Dari  hasil  perhitungan AQI terhadap 17 perusahaan  sampel pada tahun  2017  dapat  diketahui  bahwa  5 perusahaan  tergolong manipulators ,
4  perusahaan  tergolong  sebagai non manipulators dan  8  perusahaan tergolong sebagai grey company .
Dari  hasil  perhitungan AQI
terhadap 17 perusahaan  sampel  pada
tahun  2018  dapat  diketahui  bahwa  5 perusahaan  tergolong manipulators , 3  perusahaan  tergolong  sebagai non manipulators dan  9  perusahaan tergolong sebagai grey company . Dari  hasil  perhitungan AQI terhadap 17 perusahaan  sampel pada tahun  2019  dapat  diketahui  bahwa  2 perusahaan  tergolong manipulators ,
p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025
5  perusahaan  tergolong  sebagai non manipulators dan  10  perusahaan
tergolong sebagai grey company . d. Hasil Perhitungan SGI dan Kategori Perusahaan Tabel 5. Tabel SGI Tahun 2017-2019
Sumber: Data Primer yang diolah, 2021 Dari  hasil  perhitungan SGI terhadap 17 perusahaan  sampel pada tahun 2017 dapat diketahui bahwa 12 perusahaan  dikategorikan  sebagai non  manipulators dan  5  perusahaan dikategorikan sebagai grey company .
Dari  hasil  perhitungan SGI
terhadap 17 perusahaan  sampel pada tahun  2018  dapat  diketahui  bahwa  6 perusahaan  dikategorikan  sebagai
non manipulators dan 11 perusahaan dikategorikan sebagai grey company . Dari  hasil  perhitungan SGI terhadap 17 perusahaan  sampel pada tahun 2019 dapat diketahui bahwa 10 perusahaan  dikategorikan  sebagai non  manipulators dan  7  perusahaan dikategorikan sebagai grey company . e. Hasil  Perhitungan Total  Accruals to  Total  Assets  (TATA) dan
Kategori Perusahaan
Tabel 6. Tabel TATA Tahun 2017-2019
p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025
Dari  hasil  perhitungan TATA terhadap 17 perusahaan  sampel pada tahun  2017  dapat  diketahui  bahwa  5 perusahaan  tergolong manipulators , 11 perusahaan tergolong sebagai non manipulators dan  1  perusahaan tergolong sebagai grey company .
Dari  hasil  perhitungan TATA terhadap 17 perusahaan  sampel pada tahun  2018  dapat  diketahui  bahwa  5 perusahaan  tergolong manipulators
dan 12 perusahaan tergolong sebagai
non manipulators .
Dari  hasil  perhitungan TATA terhadap 17 perusahaan  sampel pada tahun  2019  dapat  diketahui  bahwa  3 perusahaan  tergolong manipulators , 12 perusahaan tergolong sebagai non manipulators dan  2  perusahaan tergolong sebagai grey company .
Berdasarkan  hasil  perhitungan 5 rasio index terhadap 17 perusahaan sampel  maka  dapat  disimpulkan kategori  perusahaan  yang  akan dijelaskan dalam tabel berikut :
Tabel 7. Hasil Penggolongan Perusahaan Tahun 2017
Sumber: Data Primer yang diolah, 2021
Berdasarkan  tabel  diatas dapat  diketahui  bahwa  pada  tahun 2017,  1  perusahaan  digolongkan sebagai manipulators, 9  perusahaan digolongkan sebagai non manipulators dan  7  perusahaan
digolongkan sebagai grey company .
p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025

## Tabel 8. Hasil Penggolongan Perusahaan Tahun 2018
Sumber: Data Primer yang diolah, 2021
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat diketahui  bahwa  pada  tahun  2018,  7 perusahaan  digolongkan  sebagai non
manipulators dan  10  perusahaan digolongkan sebagai grey company .
Tabel 9. Hasil Penggolongan Perusahaan Tahun 2019
Sumber: Data Primer yang diolah, 2021
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat diketahui bahwa pada tahun 2019, 12
perusahaan  digolongkan  sebagai non manipulators dan  5  perusahaan digolongkan sebagai grey company .
f. Perhitungan  jumlah  persentase dari  perusahaan  yang  tergolong
manipulators , non  manipulators dan grey company .
1) Perusahaan Manipulators
Perusahaan Manipulators tahun 2017 Perusahaan Manipulators tahun
2018 Perusahaan Manipulators tahun 2019 2) Perusahaan Non Manipulators Perusahaan Non Manipulators 2017
Perusahaan Non  Manipulators
2018 Perusahaan Non  Manipulators 2019
3) Perusahaan Grey Company
Perusahaan Grey Company 2017
Perusahaan Grey Company 2019

## Pembahasan
a. Perusahaan Manipulators
Berdasarkan  hasil  perhitungan
data  dengan  menggunakan  lima index  parameter Beneish  M-Score yang  dilakukan  pada  17  perusahaan manufaktur selama tahun 2017-2019. Diperoleh  jumlah  perusahaan  yang tergolong sebagai manipulators pada tahun  2017  sebanyak  1  perusahaan dengan  persentase  sebesar  5,89%, sedangkan  tahun  2018  dan  tahun 2019 jumlahnya mengalami penurunan  sehingga  tidak  terdapat perusahaan manipulators pada  tahun tersebut. b. Perusahaan Non Manipulators
Analisis  dengan  menggunakan index  parameter Beneish  M-Score yang dilakukan terhadap 17 perusahaan manufaktur yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia 2017-2019. Menyatakan  bahwa pada tahun  2017  terdapat  9  perusahaan yang tergolong sebagai non manipulator dengan persentase sebesar  52,94%.  Pada  tahun  2018 persentase tersebut mengalami penurunan  sebesar  41,17%  yang diikuti  dengan  adanya  penurunan jumlah  perusahaan  yang  tergolong sebagai non manipulator yaitu
p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025
sebanyak  7  perusahaan  dan  pada tahun 2019 persentase tersebut mengalami  peningkatan  yang  cukup pesat sebesar 70,59% dengan jumlah
12 perusahaan yang tergolong sebagai  non  manipulator.  Sehingga, tren  yang  muncul  adalah  adanya peningkatan  persentase  perusahaan yang tergolong sebagai non manipulator.
c. Perusahaan Grey Company
Berdasarkan  hasil  pengolahan data menggunakan lima index parameter Beneish  M-Score yang dilakukan pada 17 perusahaan manufaktur selama tahun 2017-2019. Diperoleh  sebanyak  7  perusahaan pada  tahun  2017  yang  tergolong sebagai grey company dengan persentase  sebesar  41,17%.  Tahun 2018,  persentase  perusahan  grey company  mengalami  peningkatan sebesar  58,83%  dengan  jumlah  10 perusahaan  sedangkan  pada  tahun
2019 jumlah perusahaan yang tergolong  sebagai grey  company mengalami  penurunan  menjadi  5 perusahaan dengan persentase sebesar  29,41%.  Perusahaan  yang tergolong  sebagai grey  company
merupakan  perusahaan  yang  tidak tergolong  sebagai non manipulator maupun manipulator .

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  betujuan  untuk mengetahui  jumlah  dan  persentase perusahaan  manufaktur  yang  listing di Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun
2017-2019 yang tergolong manipulators , non manipulators atau grey company . Analisis yang dilakukan dalam mendeteksi kecurangan laporan keuangan menggunakan  lima  rasio  signifikan dari Beneish Ratio Index . Lima rasio tersebut  adalah Days  Sales  in
Receivable  Index  (DSRI),  Gross Margin  Index  (GMI),  Asset  Quality Index  (AQI),  Sales  Growth  Index (SGI) dan Total  Accruals  to  Total Assets Index (TATA) . Sampel diambil dengan  cara  metode non  probability purposive judgement  sampling ,  yaitu peneliti  memiliki  suatu  kriteria dalam  menentukan  sampel  dan memiliki  keterbatasan  generalisasi. Hasil dari penelitian ini antara lain: 1. Perusahaan Manipulators
Analisis  kecurangan  laporan keuangan  menggunakan Beneish  M- Score pada  tahun  2017  mencatat bahwa 1 perusahaan atau 5,89% dari total perusahaan sampel telah tergolong sebagai manipulators.
Perusahaan  yang  tergolong  dalam kategori  perusahaan  Manipulators memiliki  indikasi  melakukan fraud
(kecurangan) terhadap penyajian laporan  keuangannya.    Sebaliknya pada  tahun  2018  dan  2019  tidak terdapat  perusahaan  yang  tergolong sebagai manipulators. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan tidak  melakukan  kecurangan  dalam pembuatan laporan keuangan.
p-ISSN 2580-2690 e-ISSN 2615-3025
2. Perusahaan Non-Manipulators Analisis  kecurangan  laporan keuangan  menggunakan Beneish  M- Score pada  tahun  2017  terdapat  9 perusahaan atau 52,94%, tahun 2018 terdapat  7  perusahaan  atau  41,17%, tahun  2019  terdapat  12  perusahaan atau  70,59%  dari  total  perusahaan sampel yang tergolong non- manipulators. Hal    ini  menunjukkan
perusahaan memiliki komitmen untuk  menyajikan  laporan  keuangan yang tidak menyesatkan para pengguna  laporan  keuangan  yang memiliki kepentingan terhadap laporan keuangan perusahaan.
3. Perusahaan Grey Company
Analisis  kecurangan  laporan keuangan  menggunakan Beneish  M- Score pada  tahun  2017  terdapat  7 perusahaan atau 41,17%, tahun 2018 terdapat 10 atau 58,83%, tahun 2019 terdapat  5  atau  29,41%    dari  total perusahaan  sampel  tersebut  yang tergolong  sebagai grey  company . Perusahaan  ini  tidak  digolongkan sebagai manipulators atau non manipulators . Grey company memiliki indikasi melakukan kecurangan laporan keuangan namun dalam jumlah yang tidak signifikan. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat memperluas sampel  penelitian,  sehingga  tidak terbatas  hanya  pada  satu  sektor  saja dan memilih periode tahun pengamatan  yang  lebih  panjang  dari yang penulis gunakan agar hasil yang di dapat lebih akurat.
Penelitian selanjutnya juga diharapkan dapat menghitung tingkat signifikansi dari tiap variabel- variabel  akuntansi,  sehingga  dapat diketahui  mana  variabel  yang  secara signifikan mampu membedakan antara perusahaan manipulators , non manipulators dan grey company.

## DAFTAR PUSTAKA
ACFE.  (2018). 2018  Report  to Nations:  Global  Study  on Occupational Fraud and Abuse . http://www.acfe.com/report-to- thenations/2018/ ACFE  Indonesia  Chapter  #111. (2016). Survai Fraud Indonesia . https://acfe- indonesia.or.id/surveifraud- indonesia/ Bursa Efek Indonesia . (n.d.). www.idx.co.id Christy,  Y.  .,  &  Stephanus,  D.  S. (2018). Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan  Dengan  Beneish  M- Score Pada Perusahaan Perbankan  Terbuka. Jurnal Akuntansi Bisnis , Vol 16 , No . Djarwanto. (2010). Pokok-pokok Analisa  Laporan  Keuangan . BPFE. Hantono. (2018). Analisis Pendeteksian Financial Statement Fraud dengan Pendekatan  Model  Beneish pada Perusahaan BUMN. Jurnal  Riset  Akuntansi  Going Concern , 254–269. Nasution,  M.  I.  P.,  N,  N.,  N,  N., Rahma,  T.  I.  F.,  &  K,  K. (2020). Face Recognition Login Authentication for Digital  Payment  Solution  at
COVID-19  Pandemic. 2020
3rd  International  Conference on  Computer  and  Informatics Engineering (IC2IE) Face , 48– 51. https://doi.org/0.1109/IC2IE50 715.2020.9274654. Priantara,  D.  (2013).  Fraud  Auditing & Investigation. Mitra Wacana Media . Sujarweni,  V.  W.  (2017). Analisis Laporan  Keuangan .  Pustaka
Baru Press.