## Journal of S ocial and Economics Research
Volume 4, Issue 1, June 2022
P-ISSN: 2715-6117             E-ISSN: 2715-6966 Open Access at: https://idm.or.id/JSER/index.php/JSER
THE EFFECT OF FINANCIAL STABILITY, LEVERAGE AND PROFTABILITY TO FRAUDULENT FINANCIAL REPORTING IN  THE BANKING COMPANNIES SECTOR LISTED ON THE STOCK EXCHANGE OF INDONESIA PERIOD 2017 - 2019
PENGARUH FINANCIAL STABILITY, LEVERAGE DAN PROFTABILITAS TERHADAP KEMUNGKINAN TERJADINYA FRAUDULENT FINANCIAL
REPORTING PADA PERUSAHAAN SEKTOR PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2017-2019
Fatiha Natasya Mayabi,  Meri Yani Akuntansi,  Ekonomi,  Universitas  Ekasakti,  Padang, Sumatera Barat E-mail: fatihanatasya16.fn@gmail.com
Diterima tanggal 28 Mei 2022, disetujui tanggal 08 Juni 2022
ARTICLE  INFO

## ABSTRACT
Correspondent Fatiha Natasya Mayabi fatihanatasya16.fn@gmail. com Key words financial stability, leverage, profitability, fraudulent financial reporting Website: http://idm.or.id/JSER
page: 15 – 27
This study aims to determine the effect of financial stability, leverage, and profitability on the  possibility of fraudulent  financial reporting. in banking sector  companies  listed on the  Indonesia Stock  Exchange in 2017-2019. The type of data used in this study is quantitative  data sourced  from the company's  financial statements.  Sources  of data in this  study  is  secondary  data.  The  population  in  this  study  is  the banking  sector  companies  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  in  the period  2017  to  2019  as  many  as  47  companies.  The  sampling technique  used  purposive  sampling  technique  according  to predetermined  criteria.  Based  on predetermined  criteria,  a sample of 26 companies was obtained. The analytical method used in this study uses  logistic  regression  analysis.  The  results  of this  study  indicate that  financial stability has a partial but  not  significant  effect  on the possibility of fraudulent financial reporting, leverage has a significant effect on the possibility of fraudulent financial reporting, profitability has  a  significant  effect  on  the  possibility  of  fraudulent  financial reporting. reporting, simultaneously financial stability, leverage, and profitability affect the possibility of fraudulent financial reporting.
Copyright © 2022 JSER. All rights reserved.

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Koresponden Fatiha Natasya Mayabi fatihanatasya16.fn@gmai l.com Kata kunci financial stability ,
leverage , profitabilitas, fraudulent financial reporting Website: http://idm.or.id/JSER hal: 15 - 27
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  financial stability,  leverage,  dan    profitabilitas  terhadap  kemungkinan terjadinya  fraudulent  financial  reporting.  pada  peruasahaan sektor  perbankan  yang  terdaftar  di  bei  tahun  2017-2019. Jenis data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data kuantitatif yang bersumber  dari laporan keuangan perusahaan. Sumber  data  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder. Populasi  dalam  penelitian  ini  merupakan  perusahaan  sektor perbankan  di  Bursa Efek  Indonesia pada  periode  2017 sampai 2019  sebanyak  47  perusahaan.  Teknik  pengambilan  sampel menggunakan  teknik  purposive  sampling sesuai kriteria  yang sudah ditentukan  Berdasarkan  kriteria  yang  sudah ditentukan diperoleh  sampel  sebanyak  26  perusahaan.  Metode  analisis yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan uji analisis regresi  logistik  Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa secara parsial financial  stability  berpengaruh  namun tidak  signifikan terhadap  kemungkinan  terjadinya  fraudulent  financial reporting, leverage berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan  terjadinya  fraudulent  financial  reporting, profitabilitas  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemungkinan terjadinya  fraudulent  financial  reporting,  secara  simultan financial  stability,  leverage,  dan    profitabilitas  berpengaruh terhadap  kemungkinan  terjadinya  fraudulent  financial reporting.
Copyright © 2022  JSER. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Laporan keuangan suatu hal yang sangat penting dalam sebuah perusahaan. Dari laporan keuangan perusahaan tersebut para investor juga para calon investor tertarik untuk bertahan dan bergabung menanamkan sahamnya dalam perusahaan tersebut. Laporan keuangan juga menggambarkan bagaimana keadaan perusahaan saat ini dan  kemungkinan yang  akan  terjadi kepada  perusahaan dalam beberapa  waktu kedepan.  Dibeberapa  perusahaan  sering  terjadinya  kecurangan,  namun  jikalau kecurangan tersebut  dilakukan  pada  laporan  keuangan maka  akibat  yang  akan ditimbulkan akan sangat fatal.
Istilah  untuk  kecurangan  laporan  keuangan  dikenal  dengan  nama  Fraudulent Financial  Reporting.  Fraudulent  Financial  Reporting  adalah  salah  saji  atau pengabaian jumlah dan pengungkapan yang disengaja dengan maksud menipu para pemakai  laporan  keuangan.  Kecurangan  ini  biasanya  terjadi  ketika  sebuah perusahaan melaporkan lebih tinggi dari yang sebenarnya (overstates) terhadap asset atau  pendapatan,  atau  ketika  perusahaan  melaporkan  lebih  rendah  dari  yang sebenarnya (understates) terhadap kewajiban dan beban Arens (2005:311).
Kasus  Fraudulent  financial reporting  yang  pernah terjadi  adalah pada PT.  Bank Bukopin yang merevisi laporan keuangan tahunannya selama tiga tahun bertutut- turut  yaitu  pada  tahun  2015, 2016, dan  2017. Diduga  Manipulasi  kartu  Kredit, modifikasi data kartu kredit di Bukopin telah dilakukan lebih dari 5 tahun yang lalu. Jumlah kartu kredit yang dimodifikasi juga cukup besar, lebih dari 100.000 kartu. Financial  Stability  merupakan  gambaran  kondisi  keuangan  perusahaan  dalam mengelola  sumber  daya  ekonomi,  mengatasi  risiko  finansial  dan  memelihara kemampuan untuk beroperasi secara baik. Didukung penelitian yang dilakukan oleh Dewi  (2017)  yang  menyatakan bahwa  financial  stability  berpengaruh  terhadap kecurangan pelapporan keuangan (Fraud). Sejalan juga dengan  penelitian Nurul (2020) juga menyatakan bahwa financial stability berpengaruh pada Fraud dalam perspektif Fraud Pentagon.
Leverage  ialah  menunjukkan kemampuan perusahaan membayar  hutang jangka panjang  dengan  kekayaan  yang  dimilikinya.  Rasio  leverage  yang  tinggi mengakibatkan tingginya risiko kredit perusahaan, dan perusahaan dengan struktur hutang yang  tinggi  cenderung  melakukan kecurangan pelaporan keuangan Dwi (2019). Penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian yang dikemukan oleh Winda dan Dwi (2019) yang mengatakan bahwa Leverage berpengaruh dan signifikan terhadap pendeteksian Fraudulent Financial Reporting.
Variabel ketiga yang digunakan ialah Profitablitas. Rasio profitabilitas adalah rasio yang  digunakan  untuk  mengukur  bagaimana  kemampuan  perusahaan  dalam menghasilkan laba dari kegiatan bisnis yang dilakukan. Rasio yang peneliti gunakan pada peneitian ini adalah ROA (Return of Asset) Khasmir (2019: 201). Hasil penelitian Winda  dan  Dwi  (2019)  dapat  membuktikan  bahwa  profitabilitas  berpengaruh terhadap pendeteksian Fraudulent Financial Reporting. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Ika (2020), dan Mutiara (2018) menyebutkan hasil bahwa profitabilitas tidak berpengaruh terhadap fraudulent Financial Statement.

## METODE PENELITIAN
Jenis  data yang  digunakan dalam  penelitian ini  adalah data kuantitatif dan data panel. Sumber data yang penulis gunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu  sumber  penelitian  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung  melalui  media perantara.

## Populasi dan Sampel
Populasi  merupakan  wilayah  generalisasi  yang  terdiri  atas  objek/subjek  yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono 2015:119). Populasi pada penelitian ini adalah perusahan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2017-2019. Populasi dalam penelitian ini sebanyak 47 perusahaan
penentuan sampel pada penelitian ini adalah dengan menggunakan teknik purposive sampling , yaitu metode pemilihan sampel berdasarkan kriteria tertentu sesuai dengan
tujuan penelitian,  dimana digunakan  apabila  memenuhi  kriteria.  Sampel  dalam penelitian ini sebanyak 26 perusahaan.

## Defenisi Operasional Dan Pengukuran Variabel.

## Pemilihan Metode Akuntansi Persediaan (Y)
Variabel terikat ini bersifat kuantitatif dan merupakan variabel dummy. Oleh karena itu,  pengukurannya  dilakukan  dengan  menggunakan  skala  nominal.  Indikator variabel  ini  memberikan  nilai  1  pada  Perusahaan  yang  melakukan restatement (penyajian  kembali) atas laporan keuangannya, dan jika tidak akan diberikan point 0 (nol). Albrecht (2014 : 155).
Financial Stability (X1)
Financial Stability yaitu hasil bagi antara total aset perusahaan tahun sampel penelitian dikurangi  total  aset  tahun  sebelum  sampel  penelitian  dibagi  dengan  total  aset perusahaan  tahun  sampel  penelitian. Pegukuran  Intensitas  persediaan  menurut Kusumawardhani (2013:5) dapat di ukur dengan
Rasio 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 𝐺𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ
= 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡 𝑡 − 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡 𝑡 − 1 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡 𝑡 − 1

## Leverage (X2)
Adalah penggunaan aset oleh perusahaan yang memiliki biaya tetap dengan maksud meningkatkan  keuntungan  potensial  pemegang  saham.    Pegukuran  leverage menurut Irham Fahmi, (2017:124 ):
Rasio 𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑡𝑜 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡 .

## = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡

## Profitabilitas
Profitabilitas  ialah  kemampuan perusahaan dalam mencari  keuntungan. Dengan rumur ROA yaitu  hasil bagi antara laba setelah pajak dengan total aset perusahaan. (Khasmir, 2019:201)
Rasio 𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑂𝑛 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑎𝑏𝑎

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡
Metode Analisis Data

## Analisis Regresi Logistik
Ghozali (2016:321) menjelaskan bahwa pada dasarnya analisis regresi logistik ( logistic regression ) sama dengan analisis diskriminan. Jika pada analisis diskriminan variabel dependen adalah rasio, maka pada regresi  logistik  variabel dependen adalah data nominal. Tahapan dalam pengujian dengan menggunakan uji regresi logistik ( logistic
regression ) dapat dijelaskan sebagai berikut:
Menilai Kelayakan Model Regresi yaitu  Kelayakan model  regresi  penelitian  dinilai  dengan Hosmer and  Lemeshow’s Goodness of Fit Test . Tes ini dilakukan untuk menguji kecocokan atau kesesuaian data empiris.
Menilai Keseluruhan Model ( Overall Model Fit )
Overall fit model adalah langkah pertama dalam pengujian regresi logistik biner yang harus  dilakukan.  Penilaian  keseluruhan  model  dilakukan  berdasarkan  fungsi likelihood.  Menurut  Iman  Ghozali  (2016:103), dalam  menguji  hipotesis  nol  dan alternatif, L ditransformasikan menjadi -2LogL.

## Koefisien Determinasi Cox & Snell’s R Square
Menurut Imam Ghozali (2016:341), Cox dan Snell’s R Square merupakan ukuran yang mencoba meniru ukuran R 2 pada multiple regression yang didasarkan pada teknik estimasi  likelihood  dengan  nilai  maksimum  kurang  dari  1  (satu)  sehingga  sulit diinterpretasikan.

## Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinieritas  bertujuan untuk  menguji  apakah model  regresi  ditemukan adanya  korelasi  antar  variabel  bebas  (independen).  Model  regresi  yang  baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen (Imam Ghozali, 2016).

## Model Regresi Yang Terbentuk
Estimasi  maksimum  likehood  parameter dari  model  dapat dilihat  pada tampilan output variable in the equation (Imam Ghozali, 2016:330). Model regresi logistik yang terbentuk  menghasilkan  nilai  koefesien  regresi  dan  signifikansi.  Dengan memasukkan variabel ke  dalam model, model  regresi  logistikdalam  penelitian ini adalah:
Y = 𝛼 + 𝐵 1 𝑋 1 +  𝐵 2 𝑋 2 +  𝐵 3 𝑋 3 + e
Keterangan:
Y = Fraudulent financial reporting
𝛼
= konstanta
𝐵 1 , 𝐵 2 , 𝐵 3 = koefisien Regresi
X1 = Financial Stability
X2 = Leverage
X3 = Profitabilitas e = Kesalahan Residual

## Metode Pengujian Hipotesis

## Pengujian Hipotesis Secara Parsial (Wald Test)
Menurut  Agus  Widarjono (2018:122) Uji  Wald  dalam  regresi  logistik  digunakan untuk menguji ada tidaknya pengaruh dari variabel bebas terhadap variabel terikat secara  parsial.  Bentuk  pengujian  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  nilai statistik Wald terhadap nilai  pembanding Chi  square pada derajat bebas  (db)  =  1 dengan tingkat signifikansi  5%, dimana p-value yang lebih  kecil  daripada tingkat signifikansi  menunjukkan bahwa hipotesis diterima atau terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.

## Pengujian Hipotesis Secara Simultan (Omnibus Test)
Menurut Imam Ghozali (2016:96), pengujian hipotesis secara simultan pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variable dependen. Menurut Prana  (2015:89) Untuk  menguji  apakah  model  regresi  logistik  yang  melibatkan variabel bebas signifikan secara statistik lebih  baik/akurat dalam hal mencocokan data  dibandingkan  model  sebelumnya  (tanpa melibatkan  variabel  bebas),  maka bandingkan nilai Sig . untuk Step 1 (Step) yakni 0,000 terhadap tingkat signifikansi 0,05.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Regresi Deskriptif
Tabel 4.1

## Analisis Regresi Deskriptif

## DESCRIPTIVE  STATISTICS
N  Minimum  Maximum Mean Std. Deviation Financial Stability 78 -0.1039 0.7923 0.1189 0.1285 Leverage 78 0.6145 0.9365 0.8284 0.0538 Profitabilitas 78 0.0000 0.0313 0.0122 0.0076 Fraudulent  Financial Reporting 78 0.0000 1.0000 0.1795 0.3862 Valid N (listwise) 78
1. Bersarkan table 4.1 merupakan variabel X1 ( Financial Stability )  nilai N merupakan jumlah data berjumlah 78 dengan nilai minimum sebesar -0.1039, nilai maximum sebesar 0.7923, nilai mean sebesar 0.1189 dan nilai Std. Deviation sebesar 0.1285.
2. Variabel X2 (Leverage)  nilai N merupakan jumlah data berjumlah 78 dengan nilai minimum sebesar 0.6145, nilai maximum sebesar 0.9365, nilai mean sebesar 0.8284 dan nilai Std. Deviation sebesar 0.0538.
3. Variabel X3 (Profitabilitas)  nilai N merupakan jumlah data berjumlah 78 dengan nilai minimum sebesar 0.000, nilai maximum sebesar 0.313, nilai mean sebesar 0.0122 dan nilai Std. Deviation sebesar 0.0076.
4. Variabel  X4  (Kemungkinan  terjadinya Fraudulent  Financial  Reporting ) nilai  N merupakan jumlah data berjumlah 78 dengan nilai minimum sebesar 0.00, nilai maximum sebesar 1.00, nilai mean sebesar 0.1795 dan nilai Std. Deviation sebesar 0.3862.

## Analisis Regresi Logistik
Regresi logistik  adalah sebuah pendekatan untuk membuat model prediksi seperti halnya regresi  linier  dimana dalam regresi  logistic  peneliti  memprediksi  variabel terikat yang berskala dikotomi atau dengan dua kategori. Menurut  (Imam Ghozali, 2016:9).
Menilai Kelayakan Model Regresi ( Goodness of Fit )
Untuk menguji hipotesis  nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model dapat dilihat dari pengujian Hosmer and Lemeshow’s goodness of fit . Adapun hasilnya jika (Imam Ghozali, 2016:329):
1. Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s goodness of fit test sama dengan atau kurang dari 0,05, maka hipotesis nol ditolak,
2. Sedangkan jika  nilainya lebih  besar  dari  0,05 maka  hipotesis  nol  tidak  dapat ditolak,  artinya  model  mampu  memprediksi  nilai  observasinya  atau  cocok dengan data observasinya.

## Tabel 4.2
Kelayakan Model Regresi ( Goodness of Fit ) Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square Df Sig. 1 4.272 8 .832
Berdasarkan tabel 4.2  diatas, diperoleh nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s goodness of  fit  test sebesar  4,272 dengan nilai  signifikansi  0,832 dimana 0,832 >  0,05 maka hipotesis nol tidak dapat ditolak (H0) diterima. Hal ini berarti model  regresi yang dipergunakan dalam penelitian ini layak dipakai untuk analisis selanjutnya.
Menilai Keseluruhan Model ( Overall Model Fit )
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  model  yang  digunakan secara keseluruhan baik. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai antara - 2log Likelihood (- 2LL ) pada awal (block number = 0) dengan nilai - 2log Likelihood (- 2LL )  pada akhir  (block number  =  1).  Apabila terjadi penurunan nilai -2 log likelihood maka dapat dikatakan bahwa model regresi logistik baik untuk digunakan.
Statistik  yang  digunakan  berdasarkan Likelihood . Likelihood dari  model  adalah probabilitas  bahwa model  yang  dihipotesiskan  menggambarkan data  input. Log Likelihood pada regresi logistik  mirip dengan pengertian “ Sum of Square Error ” pada
model regresi, sehingga penurunan model Log Likelihood menunjukkan model regresi yang semakin baik (Imam Ghozali, 2016:328).
Hasil pengujian ditampilkan dalam tabel 4.3 dan tabel 4.4 :
Tabel 4.3 Pengujian -2 Log Likelihood Step 0
Iteration  History a,b,c Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant Step 0 1 86.777 -1.026 2 86.609 -1.130 3 86.608 -1.133 4 86.608 -1.133 Tabel 4.4

## Pengujian -2 Log Likelihood Step 1
Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 73.967 a .150 .223
Berdasarkan perbandingan tabel  4.3 dan 4.4 diperoleh bahwa nilai -2 Log Likelihood step  0  sebesar  86,777 dan  nilai  -2 Log  Likelihood step  1  sebesar  73,967. Hal  ini menunjukkan terjadinya penurunan nilai -2 Log  Likelihood di block  0 dan block 1 sebesar 86,777 – 73,967 = 12,810. Penurunan yang terjadi pada -2 Log Likelihood ini menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan (fit) sesuai dengan data.
Koefisien Determinasi ( Nagelkerke R Square )
Koefisien  determinasi  (Nagelkerke R  Square) merupakan ukuran yang dilakukan untuk  mengetahui seberapa besar  variabel independen  mampu menjelaskan dan mempengaruhi variabel dependen. Nilai Nagelkerke  R Square nilainya bervariasi antara 0 (nol)  sampai 1 (satu). Semakin mendekati  nilai  1 maka model  dianggap semakin  goodness  of  fit  sementara semakin  mendekati  0  maka  model  dianggap semakin tidak goodness of fit (Imam Ghozali,2016:329) Hasil pengujian ditampilkan dalam tabel 4.5.

## Tabel 4.5 Uji Koefisien Determinasi
Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell  R Squa re Na gelkerke R Squa re 1 73.967 a .150 .223
Berdasarkan tabel 4.5 di  atas Nilai Nagelkerke R Square adalah sebesar  0,223 yang berarti variasi variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen adalah sebesar  22,3%, sedangkan sisanya  sebesar  77,7% dijelaskan oleh  variabel- variabel lain diluar model penelitian ini.

## Matrik Klasifikasi
Matrik  klasifikasi  akan menunjukan kekuatan prediksi  dari  model  regresi  untuk memprediksi  kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting yang dilakukan oleh perusahaan. Hasil pengujian ditampilkan pada tabel 4.6.
Tabel 4.6
Matrik Klasifikasi Classification Table a Observed Predicted Y Percenta ge Correct 0 1 Step 1 Y 0 57 2 96.6 1 16 3 15.8 Overa ll Percenta ge 76.9
Tabel 4.6 menunjukan bahwa menurut prediksi, perusahaan yang tidak restatement sebanyak  59  perusahaan  sedangkan  dari  hasil  observasi  hanya  terdapat  57 perusahaan yang  tidak restatement . dengan  ketepatan klasifikasi  796,6%, (57/59). Perusahaan yang restatement sebanyak  19  sedangkan  dari  hasil  observasi  hanya terdapat 3 perusahaan  yang restatement dengan ketepatan klasifikasi 15,8%, (3/19) atau secara keseluruhan ketepatan klasifikasi adalah 76,9%.

## Pengujian Multikolinieritas
Model regresi yang baik adalah regresi dengan tidak adanya gejala korelasi yang kuat diantara  variabel  bebasnya.  Pengujian  ini  menggunakan  matrik  korelasi  antara variabel bebas  untuk melihat besarnya korelasi  antara variabel independen. Hasil pengujian ditampilkan dalam tabel 4.7 :

## Tabel 4.7 Matrik Korelasi

## Correlation Matrix
Constant FS DAR ROA Step 1 Consta nt 1.000 -.084 -.778 -.998 x1 -.084  1.000 -.057 .067 x2 -.778 -.057 1.000 .755 x3 -.998 .067 .755 1.000
Hasil pengujian menunjukan tidak ada nilai koefisien korelasi antara variabel yang nilainya  lebih  besar  dari  0,9,  maka  dapat  disimpulkan  tidak  terdapat  gejala multikolinieritas  yang serius antar variabel bebas.

## Model Regresi Yang Terbentuk
Model  regresi  logistik  yang  terbentuk  menghasilkan  nilai  koefesien  regresi  dan signifikansi.  Koefesien regresi  dari tiap variabel-variabel yang diuji  menunjukkan bentuk hubungan antar variabel. Hasil  regresi  yang terbentuk dapat dilihat  pada tabel :
Tabel 4.8 Variabel Dalam Persamaan B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a FS -2.399  2.839 .714 1  .398 .091 DAR 78.263 28.71 1 7.430 1  .006 9.753.132.908.81 0.100.000.000.00 0.000.000.000.00 0 ROA 20.056  8.343 5.778 1  .016 513.278.960.555 Constant - 18.952 7.373 6.607 1  .010 .000
Berdasarkan Tabel 4.8 di  atas menunjukan hasil pengujian dengan regresi  logistik pada taraf  kesalahan 5 persen. Hasil pengujian logistik menghasilkan model sebagai berikut :
𝐿𝑛 = 𝐹𝐹𝑅 1− 𝐹𝐹𝑅 = - 18,952 – 2,399 FS + 78,263 DAR +  20,056 ROA + ε
Dari persamaan regresi logistik diatas dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Nilai  konstanta sebesar -  18,952 menunjukkan bahwa apabila variabel independen yaitu Financial stability , Leverage dan Profitabilitas bernilai konstan, maka besarnya yaitu - 18,952
2. Koefisien  regresi  FS  ( Financial  stability )  sebesar    -  2,399 yang  artinya terdapat hubungan negatif antara hubungan Financial  stability dengan Kemungkinan terjadinya Fraudulent Financial Reporting .
3. Koefisien regresi  DAR (Leverage) sebesar 78,263 yang artinya terdapat hubungan  positif  antara  Leverage  dengan  Kemungkinan  terjadinya Fraudulent Financial Reporting.
4. Koefisien  regresi  ROA  (Profitabilitas)  sebesar  20,056  yang  artinya terdapat hubungan positif  antara Profitabilitas  dengan  Kemungkinan terjadinya Fraudulent Financial Reporting .

## PENGUJIAN HIPOTESIS
Uji Signifikansi Parameter Invividual (Wald Test)
untuk melihat hasil uji signifikansi parameter individual (wald test) dapat kita lihat dari tabel 4.8 model regresi yang dibentuk. Adapun hasilnya dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Analisi  Pembahasan  Permasalahan  Pertama  dan  Pengujian  Hipotesis Pertama.
Berdasarkan  hasil  Uji  Wald  Test  untuk  variabel Financial  stability (X1), diperoleh  nilai  Wald  sebesar  0,714  nilai  koefisien  regresi  sebesar  -2,399 dengan nilai signifikan sebesar 0,398 > 0,05  hal ini menunjukkan bahwa H1 ditolak.    Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa Financial  stability berpengaruh  negatif  namun  tidak  signifikan  terhadap  Kemungkinan terjadinya Fraudulent Financial Reporting .
2. Analisi Pembahasan Permasalahan Kedua  dan Pengujian Hipotesis Kedua. Berdasarkan hasil uji wald test untuk variabel Leverage (X2), diperoleh nilai Wald  sebesar  7,430    nilai  koefisien  regresi  sebesar  78,263  dengan  nilai signifikan  sebesar  0,006 <  0,05   hal ini  menunjukkan bahwa H2 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Leverage berpengaruh positif signifikan terhadap Kemungkinan terjadinya Fraudulent Financial Reporting .
3. Pembahasan Permasalahan  Ketiga dan Pengujian Hipotesis Ketiga. Berdasarkan hasil uji  wald test  untuk variabel Proftabilitas diperoleh  nilai Wald  sebesar  5,778  nilai  koefisien  regresi  sebesar    20,056  dengan  nilai signifikan  sebesar  0,016 <  0,05   hal ini  menunjukkan bahwa H3 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Proftabilitas berpengaruh positif signifikan terhadap Kemungkinan terjadinya Fraudulent Financial Reporting .

## Uji Signifikansi Pengaruh Simultan (Omnibus Test of Model coefficient)
Pengujian regresi logistik secara simultan disebut Omnibus Test of Model coefficient. Dalam pengujian ini semua variabel bebas diuji secara bersama-sama. Pengujian ini bertujuan untuk melihat apakah variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel. Dasar pengambilan keputusannya adalah:
1. Jika nilai signifikansi lebih besar dari pada 0,05 maka H0 diterima.
2. Jika nilai signifikansi  lebih  kecil  dari 0,05 maka H0 ditolak dan Hipotesis Alternatif  (Ha)  diterima,  yang  menyatakan  bahwa  semua  variabel independen  secara  serentak  dan  signifikan  mempengaruhi  variabel dependen.

## Tabel 4.9

## Hasil  Pengujian Omnibus Test of Model Coefficient
Omnibus Tests of Model  Coefficients Chi- square df Sig. Step 1 Step 12.642 3 .005 Block 12.642 3 .005 Model 12.642 3 .005
Dari Pengujian Regresi logistik  dengan melihat tabel 4.9 diketahui nilai Chi-Square 12,642 dengan tingkat signifikan sebesar 0,005 yang mana lebih besar dari signifikan 0,05 hal ini menunjukkan bahwa H4 diterima. Sehingga hasil uji  Omnimbus Test of Model  Coefficients  dapat  disimpulkan  bahwa Financial  stability ,  Leverage  dan Profitabilitas  berpengaruh signifikan  secara  simultan  terhadap  Kemungkinan terjadinya Fraudulent Financial Reporting .

## SIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  analisis  dan  kesimpulan  yang  diperoleh,  maka  penulis  dapat mengemukakan saran-saran sebagai berikut :
1. Kepada  perusahaan  dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  mampu membantu dalam memprediksi  kemngkinan terjadinya fraudulent financial reporting atau memberikan perbandingan yang akan menarik perhatian akan kemungkinan  kecurangan itu  terjadi  ddalam  suatu  perusahaan. Terlebih dengan  adanya  variabel-variabel  yang  dapat  mempengaruhi  keputusan tersebut.
2. Kepada calon peneliti selanjutnya untuk menambah pengujian atas variabel bebas lain diluar penelitian ini.
3. Bagi  peneliti  berikutnya  disarankan  untuk  untuk  lebih  memperluas  lagi daerah populasi  tidak  hanya terfokus  pada perusahaan sektor  perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, tetapi juga diperluas pada perusahaan sektor lain seperti perusahaan jasa keangan

## DAFTAR PUSTAKA

## Buku
Kasmir. 2019. Analisis laporan keuangan. Jakarta : PT.  raja grafindo persada.
Imam Ghozali, 2016. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 23. Cetakan VII. UNDIP. Semarang.
Irham Fahmi, 2014. Pengantar Manajemen Keuangan, Cetakan Ketiga, ALFABETA, Bandung.

## Jurnal
Bustanul  arifin,  nana  nana  nofianti,  han  fajri  kautsar,  “pengaruh  likuiditas, solvabilitas, profitabilitas, nilai pasar, dan pemanfaatan aset terhadap financial statement fraud”, 2016.
Dewi l istyaningrum et al., “pengaruh financial stability, external pressure, financial target,  ineffective  monitoring,  dan  rasionalisasi  terhadap  kecurangan pelaporan keuangan pada perusahaan manufaktur di bei  tahun 2012- 2015 ,” 2017.
Ika listyawati, “ pengaruh rasio keuangan terhadap tindakan kecurangan pelaporan keuangan”, 2020.
Isabella, “pengaruh rasio keuangan terhadap kecurangan pelaporan keuangan sektor perbankan di bei periode 2015- 2017”, 2018.
Mutiara ayu nindita pratiya, “pengaruh stabilitas keuangan, target keuangan, rasio perputaran aset, keahlian keuangan komite audit, dan profitabilitas terhadap fraudulent financial statement”, 2018.
Ni luh putu uttari premananda, i. Ketut budiartha, h. Bambang suprasto, and i. Dewa nyoman  badera, “fraud diamond  analysis  in  detecting  fraudulent financial reporting (study  on indonesian capital market),” int. J.  Sci. Basic appl. Res.,
[online]. Available:
http://gssrr.org/index.php?journal=journalofbasicandapplied.
Nurul alfian, ” pengaruh financial stabilit y, change in auditors, change in director, ceo’s pict pada fraud dalam perspektif fraud pentagon", 2020.
Rian ferdinand and s. Santosa, “factors that influence fraudulent financial statements in retail companies- indonesia,” 2018.
S. R.  Pratami, y. S. Wido wati, and l.  Prapti, “influence of fraud pentagon toward fraudulent financial reporting  in  indonesia  an empirical  study  on  financial sector listed in indonesian stock exchange,” int. J. Sci. Technol. Res., vol. 8, p. 8, 2019, [online]. Available: www.ijstr.org.
Tarmizi achmad and i. Dapit pamungkas, “fraudulent financial reporting based of fraud  diamond theory:  a  study  of  the  banking  sector  in  indonesia,” j.  Ilm. Akunt.  Fak.  Ekon.,  vol.  4,  no.  2,  pp.  135 – 150,  2018,  [online].  Available: https://journal.unpak.ac.id/index.php/jiafe.
Tyas widyanti dan muhammad nuryanto, " analisis rasio keuangan sebagai deteksi kecurangan laporan keuangan perusahaan barang konsumsi yang terdaftar di bei", 2018.
Viola  syukrina dan  yuliadi,  " analisis  faktor-faktor yang  mempengaruhi financial statement fraud pada perusahan perbankan", 2019.
Winda milasari and d. Ratmono, “pendeteksian fraudulent financial reporting (ffr) menggunakan rasio- rasio keuangan,” diponegoro j. Account., vol. 8, no. 1, pp.
1 – 10, 2019, [online]. Available: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/accounting.