## ANALISIS ELEMEN-ELEMEN FRAUD HEXAGON THEORY SEBAGAI DETERMINAN FRAUDULENT FINANCIAL REPORTING
Natasya OCTAVIANA 1
1 Mahasiswa Program Studi Akuntansi, Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie, Indonesia. Corresponding Author. Email: natasyaoc014@gmail.com
Article Info

## Abstract
The  financial  report  is  a  report  that  presents data about  the company's finances in a certain period. The importance of a financial report will be a  trigger  for  company  management  to  take  various  ways  so  that  the company's financial statements always look good. This study uses agency theory,  which  is  a  theory  that  explains  the  relationship  between shareholders  (principals)  and management  (agents),  where  the  agent  is tasked  with  carrying  out  every  order  from  the  principal  to  improve company  performance  so  that  it  can  put  pressure  on  agents  to  commit financial  statement  fraud.  The sample  of  this  research  is  infrastructure, utility, and transportation companies listed on the IDX during the 2018- 2020 period, totaling 45 companies so as to obtain 135 research samples. This  research  was  conducted  with  non-probability  sampling  technique and purposive sampling method. The tests in this research are pooling test and logistic regression analysis test. This study states that the variables of financial stability, nature of industry, and the ratio of total accruals have a positive and significant effect on the possibility of fraudulent financial reporting.  The  financial  target  variable  has  a  negative  and  significant effect  on  the  possibility  of  fraudulent  financial  reporting.  Meanwhile, external  pressure,  ineffective  monitoring,  change  in  auditor,  CEO's education,  frequent  number  of  CEO's  pictures,  and  state-owned enterprises  variables  have  no  significant  effect  on  the  possibility  of fraudulent financial reporting.

## Keywords:
Fraudulent financial reporting;
Financial stability; Financial target; Nature of industry, Total accrual ratio .

## Citation:
Octaviyana, N. (2022). ANALISIS ELEMEN- ELEMEN FRAUD HEXAGON THEORY
SEBAGAI DETERMINAN FRAUDULENT FINANCIAL REPORTING. Jurnal Akuntansi , 11 (2), 106-121

## DOI
https://doi.org/10.46806/ja.v11i2.895

## URL:
https://jurnal.kwikkiangie.ac.id/index.php/JA/ article/view/895

## 1. Pendahuluan
Fraudulent  financial  reporting (kecurangan  laporan  keuangan)  merupakan  perbuatan yang  sengaja dilakukan  dengan  memanipulasi  data  keuangan  perusahaan sehingga  menghasilkan  laporan  keuangan  yang menyesatkan bagi para penggunanya. Menurut Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) (2020) fraud terdiri  dari  tiga  jenis,  yaitu:  penyelewangan  dalam  menggunakan  harta  milik  perusahaan  ( asset misappropriation ), memanipulasi laporan keuangan ( fraudulent statements ), dan korupsi ( corruption ). Hasil riset  tersebut  diketahui  bahwa  penyelewengan  harta  perusahaan (asset  misappropriation) merupakan  jenis fraud yang  paling  banyak  terjadi,  tetapi  jenis fraud dengan  kerugian  yang  paling  tinggi  terdapat  pada kecurangan laporan keuangan (fraudulent statements). Awal mula teori fraud ditemukan oleh Donald R. Cressey pada tahun 1953 yang disebut sebagai teori fraud triangle, dimana terdapat 3 elemen dalam teori tersebut yaitu tekanan ( pressure ), peluang ( opportunity ) dan  rasionalisasi  ( rationalization ).  Pada  tahun  2004  oleh  David  T.  Wolfe  dan  Dana  R.  Hermanson menghadirkan  teori  baru  yaitu fraud  diamond yang  menambahkan  satu  variabel  baru  yaitu  kemampuan ( capability ).  Pada  tahun  2011  oleh  Crowe  Horwath,  menemukan  teori  baru  yang  menambahkan  variabel arogansi  ( arrogance )  yang  disebut  dengan fraud  pentagon  theory. Dan  pengembangan  terbaru  teori fraud dilakukan  pada  tahun  2019  oleh  Georgios  L.  Vousinas  memperkenalkan  model fraud  hexagon yang menambahkan satu variabel baru yaitu collusion.
Terdapat beberapa faktor dari masing-masing elemen pada fraud theory yang dapat menjadi penyebab terjadinya fraud itu  sendiri.  Faktor-faktor  tersebut  antara  lain:  (1) pressure (tekanan): financial  stability (stabilitas  keuangan) ,  financial  target (target  keuangan) , dan external  pressure (tekanan  eksternal),  (2)
opportunity (peluang): ineffective monitoring (ketidakefektifan pengawasan) dan nature of industry (kondisi industri), (3) rationalization (rasionalisasi): change in auditor (pergantian auditor) dan rasio total akrual, (4) capability (kemampuan): CEO’s education (pendidikan CEO), (5) arrogance (arogansi): frequent number of CEO’s  pictures (jumlah  foto  CEO),  dan  (6) collusion (kolusi): state-owned  enterprises (perusahaan  milik negara/BUMN). Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  apakah financial  stability,  financial  target, external  pressure,  ineffective  monitoring,  nature  of  industry,  change  in  auditor, rasio  total  akrual, CEO’s education,  frequent  number  of  CEO’s  pictures, dan state-owned  enterprises berpengaruh  terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.

## 1.1   Teori Agensi
Menurut Jensen dan Meckling (1976), agency theory merupakan suatu perjanjian yang mengaitkan satu orang  atau  lebih  dimana principal (pemegang  saham)  mempunyai  kewenangan  untuk  memerintah  agen (manajemen) agar dapat melaksanakan setiap tugas yang diberikan . Principal memberikan dana kepada agen untuk dikelola dan digunakan dalam kegiatan operasional perusahaan sehingga dari kegiatan operasional yang didanai  tersebut  dapat  memberikan  keuntungan  kepada principal. Dalam  perjanjian  tersebut  dapat  terjadi konflik diantara pemegang saham sebagai principal dengan manajemen sebagai agen karena adanya peluang agen tersebut dapat melakukan suatu kecurangan untuk memperoleh keuntungan bagi dirinya sendiri, sehingga hal tersebut dapat merugikan pihak principal.

## 1.2   Fraud (Kecurangan)
Menurut The  Institute  of  Internal  Auditors (2009)  definisi  dari fraud adalah “ any  illegal  act characterized  by  deceit,  concealment, or  violation  of  trust ”.  Yang  artinya  dalam  Bahasa  Indonesia  adalah setiap  perbuatan  tidak  sah  yang  dilakukan  dengan  cara  menipu,  menghilangkan,  atau  merusak  suatu kepercayaan. Sedangkan pengertian fraud menurut ACFE adalah segala cara untuk membohongi pihak lain untuk  memperoleh  keuntungan  ( any  attempt  to  outsmart  another  party  to  gain  an  advantage ).  Seseorang melakukan fraud karena berbagai alasan seperti karena ada masalah keuangan pribadi, ingin mempertahankan status dan posisinya dalam suatu perusahaan, adanya tekanan dari pihak lain, dan karena sifat serakah dari pelaku untuk memuaskan diri sendiri.
ACFE membagikan fraud dalam beberapa macam bentuk yang dikenal dengan istilah fraud tree . Fraud tree ini  menjelaskan  hubungan  kerja  antara  cabang-cabang  dari fraud dengan  para  ranting  serta  anak rantingnya. Fraud  tree mempunyai  tiga  cabang  utama,  yaitu:  (1)  korupsi  ( corruption )  adalah  perbuatan dilakukan oleh seseorang dengan upaya membangun sebuah kerja sama dengan berbagai pihak lain untuk dapat memperoleh  sebuah  keuntungan;  (2)  penyalahgunaan  aset  ( asset  missapropriation )  merupakan  suatu perbuatan di mana pelaku mencuri kas, informasi, maupun aset perusahaan; (3) fraudulent disbursement yaitu tindakan pelaku yang berupaya agar perusahaan dapat melakukan pengeluaran yang salah.
Fraudulent  financial reporting adalah  suatu  perbuatan  yang  melanggar  hukum  yang  bertujuan  untuk menipu berbagai pihak pengguna laporan keuangan. Perusahaan memerlukan perhatian khusus dari auditor independen  agar  dapat  menyelidiki  mengenai  kecurangan  pelaporan  keuangan  secara  mendalam  terkait bagaimana cara pelaku melakukan kecurangan terhadap laporan keuangan tersebut, dan dapat memberitahukan informasi tersebut kepada pihak yang tertipu terutama kepada investor.

## 1.3 Fraud Hexagon Theory
Fraud  theory pertama  kali  didapatkan  pada  tahun  1953  oleh  Donal  R.  Cressey  yang  bernama fraud triangle .  Cressey  menyatakan  bahwa  orang  yang  melakukan fraud disebabkan  karena  adanya  masalah keuangan ( pressure ) dengan memanfaatkan peluang yang ada (opportunity) . Cressey juga mengatakan bahwa pelaku fraud sebenarnya tahu bahwa perbuatannya itu salah dan melanggar hukum, tetapi pelaku mengubah cara  pandang  dan  pola  pikir  mereka  dengan  berbagai  alasan  dan  menyatakan  bahwa  perbuatan  mereka  itu adalah  perbuatan  yang  wajar  dan  sah-sah  saja (rationalization). Wolfe  dan  Hermanson  pada  tahun  2004 mengembangkan sebuah teori baru yaitu fraud diamond , yang mana teori tersebut menambahkan satu variabel baru  yaitu capability (kemampuan),  artinya  bahwa  seseorang  tidak  akan  bisa  melakukan fraud jika  orang tersebut tidak memiliki kemampuan. Fraud pentagon theory merupakan teori yang dikembangkan oleh Crowe Horwarth  pada  tahun  2011,  dimana  teori  tersebut  menambahkan  variabel arrogance, yaitu  seseorang  yang memiliki sikap kesombongan dan otoriter yang menyebabkan dirinya merasa bahwa pengawasan dan peraturan
dalam  perusahaan  tidak  berlaku  untuk  dirinya  dikarenakan  orang  tersebut  mempunyai  jabatan  yang  tinggi dalam perusahaan. Fraud hexagon theory didapatkan oleh Vousinas pada tahun 2019, yang menyatakan bahwa collusion (kolusi) menjadi variabel baru untuk mengembangkan teori fraud sebelumnya yaitu fraud pentagon. Pelaku fraud memanfaatkan kemampuannya untuk meraup keuntungan dari jabatan yang dimiliki orang lain biasanya seseorang dengan jabatan yang tinggi dan penting, sehingga pelaku fraud tersebut dapat menipu orang lain demi mendapatkan keuntungan yang besar.
1.4   Pengaruh financial stability terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Menurut SAS No. 9 (AICPA, 2002) saat perusahaan sedang mengalami suatu kondisi di mana keadaan ekonomi  dan  operasional  perusahaan  memburuk,  maka  hal  tersebut  dapat  memengaruhi financial  stability milik  perusahaan.  Salah  satu  upaya  manajemen  untuk  membuat  kinerja  perusahaan  semakin  baik  adalah dengan cara memanipulasi informasi kekayaan aset yang dimiliki perusahaan (Skousen et al., 2009). Maka, financial stability dapat dihitung menggunakan rasio perubahan total aset (ACHANGE). Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Pamungkas (2018), Kusumosari (2020), serta Imtikhani dan Sukirman (2021) sama-sama mendapatkan hasil bahwa financial stability berpengaruh positif signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting, artinya bahwa perubahan aset yang tinggi dapat menyebabkan kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
H 1 : Financial stability berpengaruh positif terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
1.5 Pengaruh financial target terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Financial target merupakan suatu risiko yang ditanggung oleh manajemen karena mendapatkan desakan dari para pemegang saham untuk mencapai suatu target tertentu agar keadaan keuangan perusahaan semakin membaik dari waktu ke waktu (AICPA, 2002). Rasio ROA dapat digunakan untuk mengukur financial target . Hasil penelitian dari Hanifa dan Laksito (2015), dan Utama et al. (2018) yang menunjukkan terjadinya bahwa financial  target berpengaruh  negatif  dan  signifikan  dalam  mendeteksi  kemungkinan fraudulent  financial reporting . Hal  ini  berarti  bahwa  manajemen  akan  berusaha  memberikan  hasil  kinerjanya  yang  baik  dalam mencapai target  keuangan perusahaan  untuk  mendapatkan  kompensasi lebih  dari principal dan  manajemen akan  membuat  rencana  terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  besaran  ROA  pada  tahun  sebelumnya  untuk dijadikan sebagai patokan pada tahun berikutnya, dan membuat terjadinya tindakan fraud menjadi rendah.
H 2 : Financial target berpengaruh negatif terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
1.6 Pengaruh external pressure terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Tekanan  eksternal  adalah  sebuah  tekanan  yang  didapatkan  oleh  manajamen  perusahaan  untuk  dapat memenuhi  harapan  pihak  ketiga  atau  pihak  eksternal  perusahaan.  Perusahaan  yang  memiliki  jumlah  utang yang besar seringkali mengalami gagal bayar sehingga perusahaan mendapatkan tekanan dari para kreditur untuk dapat melunasi utang-utangnya. Tekanan-tekanan tersebut dapat memicu manajemen perusahaan untuk membuat  suatu  kecurangan  laporan  keuangan  dengan  maksud  untuk  meyakinkan  pihak  eksternal  bahwa keadaan  perusahaan  baik.  Penelitian  oleh  Pamungkas  (2018),  Devy  et  al.  (2017),  Imtikhani  dan  Sukirman (2021),  mendapatkan  hasil  penelitian  di  mana external  pressure memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap fraudulent financial reporting.
H 3 : external pressure berpengaruh positif terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
1.7 Pengaruh ineffective monitoring terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Untuk  mencegah  terjadinya fraud dikarenakan  lemahnya  pengawasan  dalam  perusahaan,  maka dibutuhkan  dewan  komisaris  independen  yang  tidak  mempunyai  urusan  atau  ikatan  bisnis  apapaun  dengan perusahaan.  Namun  ada  pula  kejadian  di  mana  pengangkatan  komisaris  independen  di  sebuah  perusahaan dilakukan hanya sebagai dasar untuk mematuhi peraturan yang ada, sehingga tak jarang pula dewan komisaris independen  yang  lalai  menjalankan  tugasnya  dan  menyebabkan  tidak  efektifnya  pengawasan  internal perusahaan. Hasil penelitian dari Aprilia (2017), Kusumosari (2020), Mukaromah dan Budiwitjaksono (2021)
sama-sama membuktikan bahwa ineffective monitoring berpengaruh positif signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
H 4 : ineffective monitoring berpengaruh positif terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
1.8 Pengaruh nature of industry terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Nature of industry didefinisikan sebagai suatu risiko yang dialami oleh industri yang sedang mengalami keadaan  ekonomi  yang  memburuk . Pada  akun  piutang  tak  tertagih,  perusahaan dapat  mengestimasi jumlah saldonya  karena  perusahaan  tidak  dapat  menjamin  kapan  piutang  tersebut  akan  dibayar  oleh  pihak  klien. Besarnya  saldo  dalam  laporan  keuangan  seperti  saldo  piutang  tak  tertagih  dapat  ditentukan  oleh  agen  atau manajemen perusahaan, sehingga mereka dapat memanipulasi jumlah saldo tersebut tanpa dicurigai oleh pihak lain. Hasil penelitian dari Herdiana dan Sari (2018), Faidah dan Suwarti (2018), seta Sari dan Nugroho (2020) menunjukkan  bahwa  variabel nature  of  industry berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting .
H 5 : nature of industry berpengaruh positif terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
1.9 Pengaruh change in auditor terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Change in auditor telah banyak dilakukan oleh perusahaan dengan berbagai alasan. Salah satu alasannya adalah  untuk  menyembunyikan  jejak fraud yang  telah  diketahui  oleh  auditor  lama  sehingga  membuat perusahaan memutuskan hubungan kerja dengan auditor lama tersebut. Rasionalisasi dapat berkaitan dengan pengukuran, dan pengambilan keputusan perusahaan yang mana hal tersebut akan terlihat pada saat perusahaan melakukan pergantian auditor dengan maksud menghilangkan bukti penemuan fraud oleh auditor sebelumnya (Putriasih,  2016) . Menurut  penelitian  terdahulu  dari  Siddiq et  al .  (2017),    dan  Mintara et  al. (2021) menunjukkan bahwa change in auditor berpengaruh positif signifikan terhadap fraudulent financial reporting .
H 6 : change in auditor berpengaruh positif terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
1.10  Pengaruh rasio total akrual terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Discretionary  accrual juga  merupakan  metode  pencatatan  di  mana  manajemen  mencatat  pendapatan ketika transaksi terjadi bukan disaat kas sudah diterima atau dibayarkan. Hal ini dapat membuat manajemen dengan  mudah  memanipulasi  besaran  pendapatan  yang  diterima  perusahaan  selama  periode  tertentu. Pencatatan  dengan  metode discretionary  accrual dilakukan  manajemen  untuk  memudahkannya  dalam memodifikasi  hasil  laporan  keuangan.  Hasil  penelitian  oleh  Kurniawati  (2021)  membuktikan  bahwa  rasio TATA berpengaruh positif signifikan terhadap fraudulent financial reporting .
H 7 : rasio total akrual berpengaruh positif terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
1.11  Pengaruh CEO’s education terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Eisenhardt  (1989)  menjelaskan  bahwa  terdapat  asumsi  yang  menyatakan  bahwa  seseorang  dapat memiliki sifat yang lebih mementingkan dirinya sendiri tanpa memedulikan orang lain ( self interest ).  CEO yang  berpendidikan  tinggi  pasti  dapat  berpikir  secara rasional tentang  bagaimana  cara  untuk  menghasilkan profit yang tinggi bagi dirinya sendiri dengan kemampuan yang dimiliki seperti melakukan berbagai bentuk kecurangan. Penelitian oleh Ying dan Mei (2014) menyatakan bahwa pendidikan CEO berpengaruh positif signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
H 8 : CEO’s education berpengaruh positif terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
1.12  Pengaruh frequent  number  of  CEO’s  pictures terhadap  kemungkinan  terjadinya fraudulent financial reporting
Banyaknya  foto  CEO  yang  terpasang  pada annual  report perusahaan  dapat  memperlihatkan  sikap sombong dan superioritas pada diri CEO tersebut (Tessa dan Harto, 2016). Sikap sombong seorang CEO dapat membuat  dirinya  merasa  bahwa  segala  bentuk  pengawasan  dan  aturan  dari  perusahaan  tidak  akan mempengaruhinya  karena  kedudukannya  dalam  perusahaan  sangat  tinggi  dan  penting.  Sehingga  terdapat kemungkinan bahwa CEO akan  melakukan apa saja untuk  menjaga posisi dan statusnya dalam perusahaan termasuk melakukan kecurangan laporan keuangan (Howarth, 2011). Menurut hasil penelitian dari Wijayani dan Ratmono (2020), serta Syifani (2021) dikatakan bahwa frequent number of CEO’s pictures berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
H 9 : frequent number of CEO’s pictures berpengaruh positif terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
1.13 Pengaruh state-owned enterprises terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting State-owned  enterprises merupakan  perusahaan  milik  negara  yang  bergerak  dalam  berbagai  bidang perekonomian Indonesia dengan tujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat Indonesia. Manajemen sebagai  agen  bertugas  untuk  setiap  perintah  dari principal termasuk  dalam  hal  mencari  keuntungan  yang banyak  bagi  perusahaan.  Hal  inilah  yang  dapat  mendorong  manajemen  melakukan  kecurangan  untuk memenuhi harapan tersebut dan dalam hal ini pemerintah dapat membantu untuk menutupi setiap kesalahan dan  tindakan fraud yang  diperbuat  oleh  manajemen  tersebut.  Penelitian  terdahulu  mengenai  variabel  ini dilakukan oleh Kusumosari (2020) menyatakan bahwa state-owned enterprises berpengaruh positif signifikan terhadap kecurangan laporan keuangan.
H 10 : state-owned enterprises berpengaruh positif terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.

## 2. Metode Penelitian
2.1 Variabel

## 2.1.1  Variabel Dependen
Menurut  Sugiyono  (2013)  variabel  dependen  merupakan  variabel  yang  dipengaruhi  oleh  variabel independen. Variabel dependennya adalah fraudulent financial reporting yang diproksikan dengan Beneish M-Score (Beneish, 1999). Perusahaan yang mendapatkan nilai M-Score >-2.2 disebut sebagai perusahaan yang melakukan kecurangan, dan jika perusahaan mendapatkan nilai <-2.2 maka disebut sebagai perusahaan yang tidak melakukan kecurangan. Hasil M-Score kemudian diukur menggunakan variabel dummy, dimana kode 1 untuk  perusahaan  yang  melakukan  kecurangan,  dan  kode  0  untuk  perusahaan  yang  tidak  melakukan kecurangan. Adapun rumus dari M-Score adalah sebagai berikut:
Beneish M-Score = -4,84 + 0.92 (DSRI) + 0.528 (GMI) + 0.404 (AQI) + 0.892 (SGI) + 0.115 (DEPI) –
0.172 (SGAI) – 0.327 (LVGI) + 4.679 (TATA) Keterangan: DSRI = Days Sales in Receivable Index GMI = Gross Margin AQI = Asset Quality Index SGI = Sales Growth Index DEPI = Depreciation Index SGAI = Sales and General Administrative Expense Index LVGI = Leverage Index TATA = Total Accruals to Total Assets

## 2.1.2  Variabel Independen
Menurut Sugiyono (2013), variabel independen adalah variabel yang memengaruhi atau yang menjadi penyebab dari perubahan atau timbulnya variabel dependen. Penelitian ini menggunakan beberapa variabel independen yang akan diteliti, yaitu sebagai berikut:
a. Financial Stabilit y
Perusahaan dapat dikatakan dalam kondisi yang sehat apabila keuangannya stabil. Perusahaan yang mengalami  masalah  keuangan  dapat  memberikan  tekanan  kepada  manajemen  untuk  menyelesaikan masalah tersebut sehingga hal tersebut dapat menjadi alasan manajemen dalam melakukan kecurangan laporan keuangan. Skousen et al . (2009) menghitung financial stability menggunakan rasio perubahan total aset perusahaan (ACHANGE) yang dihitung dengan rumus:
ACHANGE: 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑡 − 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑡−1 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡 𝑡−1

## b. Financial Target
Financial  target adalah  harapan  yang  diberikan  oleh  pemegang  saham  kepada  manajemen  untuk mencapai suatu target yang diinginkan. Harapan tersebut akan mendorong manajemen agar terus bisa memberikan  kinerja  yang  baik  untuk  mempertahankan  keuangan  perusahaan  tetap  stabil  sehingga memungkinkan manajemen untuk membuat suatu kecurangan pada laporan keuangan. Menurut Skousen et  al . (2009)  rasio  Return on  Assets  (ROA)  dapat  digunakan  untuk  mengukur financial  target ,  yaitu rasio profitabilitas yang dapat mengukur sejauh mana kesanggupan perusahaan dalam memperoleh laba dengan memanfaatkan aset miliknya. Berikut merupakan rumus rasio ROA:
ROA = Net Income Total Asset

## c. External Pressure
Tekanan eksternal merupakan suatu tekanan atau desakan yang diterima oleh manajemen perusahaan untuk memperoleh tambahan pendanaan dari pihak eksternal berupa utang dan modal. Rasio leverage merupakan pengukuran yang digunakan dalam variabel ini, yaitu rasio perbandingan total utang yang dimiliki  perusahaan  dengan  total  aset  perusahaan.  Adapun  rumus  rasio leverage (LEV) menurut Skousen et al. (2009) , yaitu:
LEV = Total Liabilities
Total Asset
d. Ineffective Monitoring
Ineffective  monitoring atau  ketidakefektifan  pengawasan  merupakan  situasi  yang  mana  unit pengawasan  internal  perusahaan  lemah  dan  tidak  efektif  sehinga  kemungkinan  terjadi fraud akan semakin tinggi. Untuk memaksimalkan pengawasan internal perusahaan dibutuhkan dewan komisaris independen  untuk  dapat  memonitor  kegiatan  operasional  perusahaan  karena  dewan  komisaris independen adalah seseorang yang tidak mempunyai relasi bisnis atau relasi lainnya dengan perusahaan. Oleh  karena  itu, ineffective  monitoring diukur  menggunakan  rasio  banyaknya  dewan  komisaris independen  (BDOUT)  dibagi  dengan  banyaknya  dewan  komisaris  dalam  perusahaan.  Adapun  rumus rasio ineffective monitoring menurut Skousen et al. (2009) , yaitu:

## BDOUT = Jumlah Komisaris Independen Total Dewan Komisaris
e. Nature of Industry
Nature  of  Industry artinya  keadaan  di  mana  perusahaan  dalam  kondisi  yang  ideal.  Summers  dan Sweeney  (1998)  dalam  Skousen et  al. (2009)  mengatakan  bahwa  akun  persediaan  serta  piutang  tak tertagih  dapat  dipergunakan  untuk  memprediksi  terjadinya  manipulasi  laporan  keuangan  dalam perusahaan karena jumlahnya bersifat subjektif, yang artinya manajemen dapat menentukan jumlahnya sesuai  keinginan.  Sehingga  hal  tersebut  dapat  dimanfaatkan  untuk  memanipulasi  laporan  keuangan. Menurut Skousen et al. (2009), nature of industry dapat diukur menggunakan rasio total piutang usaha (RECEIVABLE) dimana rumusnya adalah sebagai berikut:
RECEIVABLE: ( 𝑃𝑖𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑡 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑡 − 𝑃𝑖𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 𝑡−1 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑡−1 )

## f. Change in Auditor
SAS  No.  9  (AICPA,  2002)  mengatakan  bahwa  perubahan  auditor  dapat  memengaruhi  terjadinya kecurangan  laporan  keuangan,  karena  perusahaan  mengganti  auditor  lamanya  kemungkinan  untuk menghapus  jejak fraud yang  telah  diketahui  oleh  auditor  tersebut.  Menurut  Skousen et  al. (2009), pengukuran change  in  auditor dapat  menggunakan  variabel dummy (AUDCHANGE).  Kode  1  jika terdapat pergantian KAP selama periode 2018-2020. Dan kode 0 jika tidak terdapat pergantian KAP selama periode 2018-2020.
g. Rasio Total Akrual
Rasio total akrual digunakan sebagai salah satu pengukuran dari variabel rationalization . Nilai akrual perusahaan diperoleh dari hasil keputusan yang dibuat oleh manajemen, sehingga hal ini dapat membuat manajemen merasionalisasikan pemikiran dan tindakannya terkait dengan pencatatan laporan keuangan. Dalam hal ini, manajemen mempunyai tujuan yaitu ingin membuat hasil laporan keuangan yang baik, sehingga dapat memicu manajemen untuk melakukan kecurangan terhadap laporan keuangan. Menurut Skousen et  al. (2009) , rumus  rasio Total  Accruals  to  Total  Assets (TATA)  dapat  dijabarkan  seperti berikut ini:
TATA = Net Income from Continuing Operation - Cash from Operation Total Asset

## h. CEO’s Education
Pendidikan  CEO  merupakan  suatu  kemampuan  dan  keterampilan  yang  dimiliki CEO  untuk  dapat mengatur seluruh kegiatan operasional perusahaan. Dengan pendidikan, seseorang bisa mendapatkan pengetahuan yang luas untuk dapat mengambil keputusan yang baik dan menerima setiap saran yang diberikan kepadanya. Tetapi beberapa CEO juga dapat memanfaatkan kemampuannya tersebut untuk melakukan  kecurangan  jika  mendapat  tekanan  dan  masalah  dalam  proses  menjalankan  perusahaan. Sehingga untuk mengukur variabel CEO’s education dapat menggunakan variabel dummy . Kode 1 jika CEO mempunyai latar belakang pendidikan magister dan diatasnya dan kode 0 jika CEO mempunyai latar belakang pendidikan di bawah magister (Ying dan Mei, 2014).

## i. Frequent Number of CEO’s Pictrures
CEO atau direktur utama adalah seseorang yang mendapat kepercayaan dari pemegang saham untuk memimpin dan mengoperasikan jalannya sebuah perusahaan. Jumlah foto yang terpasang pada annual report perusahaan dapat mengidentifikasi seberapa besar kesombongan yang dimiliki pada diri seorang CEO. CEO yang memiliki sikap arogansi yang tinggi dapat melakukan segala cara untuk menjaga posisi dan jabatannya dalam sebuah perusahaan, sehingga kemungkinan CEO tersebut melakukan kecurangan laporan keuangan juga akan semakin tinggi. Oleh karena itu, pengukuran variabel frequent number of ceo’s pictures dapat dilakukan dengan cara menghitung banyaknya jumlah foto CEO pada annual report perusahaan selama periode 2018-2020 (Tessa dan Harto, 2016).
j. State-Owned Enteprises
State-owned  enterprises adalah  jenis  perusahaan  yang  modalnya  sebagian  besar  atau  seluruhnya dimiliki oleh pemerintah, sehingga pemerintah mempunyai peran penting dalam perusahaan tersebut. Perusahaan milik negara banyak diatur oleh pemerintah dalam menjalankan kegiatan operasional dan dalam pengambilan keputusan. Kondisi ini dapat dimanfaatkan manajemen perusahaan untuk bekerja sama dengan pemerintah dalam melakukan kecurangan, karena pemerintah yang sebagai principal dapat membantu  manajemen  dalam  hal  menutupi  kecurangannya  seperti  penghindaran  pajak,  penyuapan, manipulasi  laporan  keuangan,  dan  hal  lainnya  yang  melanggar  hukum.  Maka  penelitian  ini menggunakan  variabel dummy sebagai  pengukurannya,  dimana  kode  1  untuk  jenis  perusahaan  milik negara (BUMN), dan kode 0 untuk jenis perusahaan bukan milik negara (BUMN) (Kusumosari, 2020).

## 2.2 Teknik Analisis Data
Pengujian analisis data yang digunakan dalam penelitian adalah:

## 2.2.1  Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah metode analisis yang digunakan untuk  mengelompokkan,  menyajikan, dan meringkas data variabel dependen dan variabel independen dalam sebuah penelitian.

## 2.2.2  Uji Kesamaan Koefisien (Uji Pooling )
Pengujian  ini  melakukan  penggabungan  data cross-section dan time  series selama  tiga  tahun  dengan menggunakan variabel dummy . Jika diperoleh nilai sig < 0.05 maka pooling data tidak dapat dilakukan dan pengujian data harus dilakukan pertahun. Sedangkan jika diperoleh nilai sig > 0.05 maka pooling data dapat dilakukan dan pengujian data dapat dilakukan 1 kali uji selama periode penelitian.

## 2.2.3  Analisis Regresi Logistik
Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi logistik untuk mengevaluasi hipotesisnya. Analisis regresi logistik digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, dimana variabel dependen dalam analisis ini adalah dichotomous. Menurut Ghozali (2018), analisis regresi logistik membutuhkan  sebuah  penilaian  untuk  dapat  melihat  seberapa  baik  hasil  regresi  logistik  tersebut.  Berikut merupakan beberapa penilaian untuk hasil regresi logistik, yaitu:
a. Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit)
b. Koefisien Determinasi
c. Menguji Kelayakan Model Regresi (Goodness Fit of Test)
d. Tabel Klasifikasi 2x2

## 2.2.4  Pengujian Hipotesis
Penelitian ini menggunakan pengujian secara parsial ( uji wald ) untuk mengevaluasi pengaruh masing- masing variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen (Ghozali, 2018)

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1   Uji Analisis Deskriptif
Tabel 1: Hasil Uji Analisis Deskriptif
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation ACHANGE 135 -62.51 1.39 -.4195 5.39614 ROA 135 -33.11 .65 -.2663 2.85522 LEV 135 .08 3462.00 36.1951 318.38368 BDOUT 135 .25 .67 .4244 .10484 RECEIVABLE 135 -.69 2.39 .0290 .27889 TATA 135 -33.01 .59 -.3362 2.84017 CEOPICT 135 0 9 3.81 1.726 Valid N (listwise) 135
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Ver. 26
Tabel  1  menunjukkan  hasil  pengujian  statistik  deskriptif  bahwa  rasio  ACHANGE  untuk  mengukur variabel financial  stability mendapatkan  nilai  rata-rata  sebesar  -0.42.  Nilai  minimum  yaitu  sebesar  -62.51 adalah  milik  PT  Bakrie  Telecom  Tbk  (BTEL)  pada  tahun  2019.  Sedangkan  nilai  maksimum  sebesar  1.39 adalah milik PT Maming Enam Sembilan Mineral Tbk (AKSI) pada tahun 2018. Rasio ROA untuk mengukur variabel financial target mendapatkan nilai rata-rata sebesar -0.27. Nilai minimum yaitu sebesar -33.11 adalah milik PT Bakrie Telecom Tbk (BTEL) pada tahun 2020. Sementara nilai maksimum sebesar 0.65 adalah milik PT Bakrie Telecom Tbk (BTEL) pada tahun 2019.
Rasio LEV untuk mengukur variabel external pressure mendapatkan nilai rata-rata sebesar 36.20. Nilai minimum yaitu sebesar 0.08 adalah milik PT Visi Telekomunikasi Infrastruktur Tbk (GOLD) pada tahun 2020. Sedangkan  nilai  maksimum  sebesar  3,462  adalah  milik  PT  Bakrie Telecom  Tbk  (BTEL)  pada tahun  2020. Rasio BDOUT untuk mengukur variabel ineffective monitoring mendapatkan nilai rata-rata sebesar 0.42. Nilai minimum yaitu sebesar 0.25 adalah milik PT Eka Sari Lorena Transport Tbk (LRNA) pada tahun 2018-2020,
PT Nusantara Infrastructure Tbk (META) pada tahun 2020, dan PT Trimuda Nuansa Citra Tbk (TNCA) pada tahun  2019  dan  2020.  Sedangkan  nilai  maksimum  sebesar  0.67  adalah  milik  PT  Buana  Lintas  Lautan  Tbk (BULL) pada tahun 2018 dan 2019, PT Citra Marga Nusaphala Persada (CMNP) pada tahun 2018, PT Mitra International Resources Tbk (MIRA) pada tahun 2019 dan 2020, PT Pelita Samudera Shipping Tbk (PSSI) pada tahun 2018, dan PT Temas Tbk (TMAS) pada tahun 2018-2020.
Rasio RECEIVABLE untuk mengukur variabel nature of industry mendapatkan nilai rata-rata sebesar 0.03. Nilai minimum yaitu sebesar -0.69 adalah milik PT Meta Epsi Tbk (MTPS) pada tahun 2019. Sedangkan nilai maksimum sebesar 2.39 adalah milik PT Express Transindo Utama Tbk (TAXI) pada tahun 2020. Rasio TATA untuk mengukur variabel rasio total akrual mendapatkan nilai rata-rata sebesar -0.34. Nilai minimum yaitu  sebesar  -33.01  adalah  milik  PT  Bakrie  Telecom  Tbk  (BTEL)  pada  tahun  2020.  Sedangkan  nilai maksimum  yaitu  sebesar  0.59  juga  merupakan  milik  PT  Bakrie  Telecom  Tbk  (BTEL)  pada  tahun  2019. CEOPICT untuk mengukur variabel frequent number of CEO’s pictures mendapatkan nilai rata-rata sebesar 3.81 Nilai minimum yaitu sebesar 0 adalah mili.  PT Pelayaran Nasional Bina Buana Raya Tbk (BBRM) tahun 2018 dan PT Leyand International Tbk (LAPD) tahun 2018. Sedangkan nilai maksimum sebesar 9 adalah milik PT Jasa Armada Indonesia (IPCM) tahun 2018.
Tabel 2: Frekuensi Fraud Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Non Fraud 93 68.9 68.9 68.9 Fraud 42 31.1 31.1 100.0 Total 135 100.0 100.0
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Ver. 26
Pada tabel 2 menunjukkan hasil analisis distribusi frekuensi untuk variabel dependen yaitu fraudulent financial  reporting ,  dimana  terdapat  93  perusahaan  (68.9%)  yang  tergolong non-fraud dan  terdapat  42 perusahaan (31.1%) yang tergolong fraud.

## Tabel 3: Frekuensi Pergantian Auditor
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Tidak Terdapat Pergantian KAP 119 88.1 88.1 88.1 Terdapat Pergantian KAP 16 11.9 11.9 100.0 Total 135 100.0 100.0
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Ver. 26
Pada tabel 3 menunjukkan hasil analisis distribusi frekuensi untuk variabel change in auditor , dimana terdapat 119 perusahaan (88.1%) yang tidak melakukan pergantian KAP dan terdapat 16 perusahaan (11.9%) yang melakukan pergantian KAP.

## Tabel 4: Frekuensi Pendidikan CEO
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Pendidikan Dibawah Magister 81 60.0 60.0 60.0 Pendidikan Magister dan Diatasnya 54 40.0 40.0 100.0 Total 135 100.0 100.0
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Ver. 26
Pada tabel 4 menunjukkan hasil analisis distribusi frekuensi untuk variabel CEO’s education , dimana terdapat  81  CEO  (60%)  yang  memiliki  latar  belakang  pendidikan  dibawah  magister  dan  terdapat  54  CEO (40%) yang memiliki latar belakang pendidikan magister dan diatasnya.
Tabel 5: Frekuensi State-Owned Enterprises Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Perusahaan Non BUMN 129 95.6 95.6 95.6 Perusahaan BUMN 6 4.4 4.4 100.0 Total 135 100.0 100.0
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Ver. 26
Pada  tabel  5  menunjukkan  hasil  analisis  distribusi  frekuensi  untuk  variabel state-owned  enterprises , dimana  terdapat  129  perusahaan  (95.6%)  yang  bukan  merupakan  perusahaan  BUMN  dan  terdapat  6 perusahaan (4.4%) yang merupakan perusahaan BUMN.

## 3.2 Uji Kesamaan Koefisien (Uji Pooling )
Tabel 6: Hasil Pooling Data Coefficients a Model Sig. 1 (Constant) .199 ACHANGE .095 ROA .580 LEV .760 BDOUT .504 RECEIVABLE .439 AUDCHANGE .248 TATA .447 CEOEDU .052 CEOPICT .598 SOE .208 D1 .749 D2 .612 D1ACHANGE .081 D1ROA .135 D1LEV .870 D1BDOUT .270 D1RECEIVABLE .097 D1AUDCHANGE .655 D1TATA .139 D1CEOEDU .113 D1CEOPICT .700 D1SOE .605 D2ACHANGE .411 D2ROA .862 D2LEV .607 D2BDOUT .904 D2RECEIVABLE .721 D2AUDCHANGE .408 D2TATA .532 D2CEOEDU .380 D2CEOPICT .728 D2SOE .866 Dependent Variable: FRAUD
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Ver. 26
Berdasarkan hasil pengujian SPSS pada tabel 6, menunjukkan bahwa nilai signifikansi untuk variabel dummy  financial  stability (ACHANGE), financial  target (ROA), external  pressure (LEV), ineffective monitoring (BDOUT), nature of industry (RECEIVABLE), change in auditor (AUDCHANGE), rasio total
akrual (TATA), CEO’s education (CEOEDU), frequent number of CEO’s pictures (CEOPICT),  dan state- owned enterprises (SOE) adalah > 0.05. Artinya bahwa tidak terdapat perbedaan koefisien sehingga data dapat di- pooling.
3.3 Uji Keseluruhan Model ( Overall Model Fit )
Tabel 7: Hasil Uji Keseluruhan Model -2 Log likelihood Nilai 1. Awal (Blok 0) 167.396 2. Akhir (Blok 1) 130.885
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Ver. 26
Dilihat  dari  hasil  output  SPSS  diatas,  menunjukkan  nilai  -2LogL  awal  (Blok)  sebesar  167.396, sedangkan nilai -2LogL akhir (Blok 1) sebesar 130.885. Dapat disimpulkan bahwa terjadi penurunan dengan selisih sebesar 36.625. Penurunan ini berarti bahwa hipotesis nol tidak ditolak, sehingga penambahan variabel independen ke dalam model fit dengan data dan model regresi layak untuk dilakukan pengujian selanjutnya.

## 3.4 Uji Koefisien Determinasi
Tabel 8: Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 130.885 a .237 .333
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Ver. 26
Berdasarkan hasil output SPSS pada tabel 8, didapatkan nilai Nagelkerke’s R 2 sebesar 0.333. Ini berarti bahwa  kemampuan  variabel  independen  dalam  menjelaskan  variabel  independen  adalah  sebesar  33.3%, sedangkan sisanya sebesar 66.7% dijelaskan oleh variabel-variabel lain diluar model penelitian.

## 3.5 Uji Kelayakan Model Regresi
Tabel 9: Hasil Uji Kelayakan Model Regresi Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 5.881 8 .661
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Ver. 26
Pada  tabel  9,  menunjukkan  hasil  nilai  statistik Hosmer  and  Lemeshow’s  Test sebesar  0.661  >  0.05. Artinya hipotesis nol diterima dan menyatakan bahwa model regresi dalam penelitian ini mampu memprediski nilai observasinya atau dapat dikatakan bahwa model diterima karena cocok dengan data observasinya.

## 3.6 Uji Tabel Klasifikasi 2x2
Tabel 10: Hasil Uji Tabel Klasifikasi 2x2 Classification Table a Observed Predicted FRAUD Percentage Correct Non Fraud Fraud Step 1 FRAUD Non Fraud 85 8 91.4 Fraud 24 18 42.9 Overall Percentage 76.3
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Ver. 26
Pada tabel 10, didapatkan nilai ketepatan prediksi dari model regresi adalah sebesar 76.3%. Dapat dilihat bahwa  kekuatan  prediksi  dari  model  regresi untuk  memprediksi  perusahaan  yang  melakukan fraud sebesar 42.9%,  yang  artinya  terdapat  18  perusahaan  yang  diprediksikan  dapat  melakukan fraud dari  total  42
perusahaan  yang  diprediksi  melakukan fraud. Lalu  kekuatan  prediksi  dari  model  regresi  untuk  perusahaan yang tidak melakukan fraud sebesar 91.4%, yang artinya terdapat 85 perusahaan yang diprediksi tidak akan melakukan fraud dari total 93 perusahaan yang diprediksi tidak melakukan fraud.

## 3.6 Pengujian Hipotesis
Dikarenakan  penelitian  ini  menggunakan  pengujian  hipotesis  1  arah,  maka  nilai  sig  akan  dibagi  2 terlebih  dahulu.  Apabila  nilai  sig  <  0.05,  maka  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  satu  variabel independen terhadap variabel dependen.
Tabel 11: Hasil Analisis Regresi Logistik Variables in the Equation B Sig. (2-tailed) Sig. (1-tailed) Step 1 a ACHANGE 2.546 0.052 0.026 ROA -10.913 0.006 0.003 LEV -1.260 0.184 0.092 BDOUT .206 0.925 0.463 RECEIVABLE 2.174 0.038 0.019 AUDCHANGE .547 0.443 0.222 TATA 11.234 0.005 0.003 CEOEDU .482 0.305 0.153 CEOPICT -.120 0.394 0.197 SOE -20.487 0.999 0.500 Constant .622 0.585 0.293
Variable(s) entered on step 1: ACHANGE, ROA, LEV, BDOUT, RECEIVABLE, AUDCHANGE, TATA, CEOEDU, CEOPICT, SOE. Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Ver. 26
3.7 Pengaruh financial stability terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Variabel financial stability mendapatkan nilai koefisien regresi sebesar 2.546 dan nilai sig. sebesar 0.026 (sig  <  0.05).  Artinya  bahwa  tolak  Ho  atau  terima  H 1 ,  sehingga financial  stability berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kemungkinan  terjadinya fraudulent  financial  reporting. Perusahaan  yang  mengalami peningkatan jumlah aset  yang  banyak,  akan  dianggap  oleh  para investor  bahwa  perusahaan  dalam  keadaan yang baik sehingga mampu memberikan tingkat pengembalian yang tinggi kepada para investor, hal tersebut akan  memberikan  tekanan  kepada  manajemen  untuk  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan.  Hasil penelitian ini bertentangan dengan penelitian dari Faidah dan Suwarti (2018), serta Wijayani dan Ratmono (2020)  yang  menyatakan  bahwa financial  stability tidak  berpengaruh  terhadap  kemungkinan  terjadinya fraudulent financial reporting. Namun, sejalan dengan penelitian dari Kusumosari (2020), dan Imtikhani dan Sukirman  (2021)  yang  sama-sama  menyatakan  bahwa financial  stability berpengaruh  positif  signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
3.8 Pengaruh financial target terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Variabel financial target mendapatkan nilai koefisien regresi sebesar -10.913 dan nilai sig. sebesar 0.003 (sig  <  0.05).  Artinya  bahwa  tolak  Ho  atau  terima  H 2, sehingga financial  target berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap  kemungkinan  terjadinya fraudulent  financial  reporting. Hal  ini  dapat  dikarenakan manajemen  lebih  teliti  dan  berhati-hati  dalam  meningkatkan  kinerja  keuangan  perusahaan  sehingga manajemen dapat dengan mudah mencapai target keuangan perusahaan melalui performanya yang baik dalam menjalankan  perusahaan  dan  kemungkinan  terjadinya fraud juga  akan  semakin  kecil.  Hasil  penelitian  ini bertentangan  dengan  hasil  penelitian  dari  Sari  dan  Nugroho  (2020)  serta  Syifani  (2021)  yang  menyatakan bahwa financial  target tidak  berpengaruh  terhadap  kemungkinan  terjadinya fraudulent  financial  reporting . Namun, sejalan dengan hasil penelitian dari Hanifa dan Laksito (2015) yang juga menyatakan bahwa financial target berpengaruh negatif terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
3.9 Pengaruh external pressure terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Variabel external  pressure mendapatkan  nilai  koefisien  regresi  sebesar  -1.260  dan  nilai  sig.  sebesar 0.092  (sig  >  0.05).  Artinya  bahwa  terima  Ho  atau  tolak  H 3, sehingga external  pressure tidak  berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Hal ini dikarenakan manajemen masih  mampu  untuk  membayar  semua  kewajibannya  dengan  berbagai  cara  salah  satunya  dengan menambahkan  jumlah  saham  yang  beredar,  menjaga  hubungan  baik  dengan  pihak  kreditur  sehingga  tinggi rendahnya  rasio leverage ,  tidak  akan  memengaruhi  manajemen  perusahaan  untuk  melakukan  kecurangan laporan keuangan.  Hasil penelitian ini bertentangan dengan hasil penelitian dari Devy et al. (2017) dan Syifani (2021)  yang  menyatakan  bahwa external  pressure berpengaruh  positif  signfikan  terhadap  kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Namun, sejalan dengan penelitian dari Kusumosari (2020) serta Sari dan  Nugroho  (2020)  yang  menyatakan  bahwa external  pressure tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
3.10  Pengaruh ineffective monitoring terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Variabel ineffective monitoring mendapatkan nilai koefisien regresi sebesar 0.206 dan nilai sig. 0.463 (sig  >  0.05).  Artinya  bahwa  terima  Ho  atau  tolak  H 4, sehingga ineffective  monitoring tidak  berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Hal ini mungkin disebabkan oleh kinerja dari dewan komisaris independen yang telah melakukan tugasnya dengan baik sehingga perusahaan mempunyai sistem pengawasan yang baik dan peluang terjadinya kecurangan laporan keuangan juga semakin kecil.  Hasil  penelitian  ini  bertentang  dengan  penelitian  dari  Kusumosari  (2020)  serta  Mukaromah  dan Budiwitjaksono (2021) yang menyatakan bahwa ineffective monitoring berpengaruh positif signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting . Namun sejalan dengan penelitian dari Tessa dan Harto (2016) yang menyatakan bahwa ineffective monitoring tidak berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
3.11  Pengaruh nature of industry terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Variabel nature of industry didapatkan nilai koefisien regresi sebesar 2.174 dan nilai sig. sebesar 0.019 (sig  <  0.05).  Artinya  bahwa  tolak  Ho  atau  terima  H 5, sehingga nature  of  industry berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Perusahaan dengan jumlah piutang yang tinggi dapat menyebabkan aliran kas masuk perusahaan terhambat. Ditambah dengan jumlah piutang tak tertagih yang tinggi bisa menyebabkan perusahaan mengalami kerugian, sehingga dapat memicu manajemen untuk  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan.  Hasil  penelitian  ini  bertentang  dengan  penelitian  dari Wijayani  dan  Ratmono  (2020)  yang  menyatakan  bahwa nature  of  industry tidak  berpengaruh  signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Namun sejalan dengan hasil penelitian dari Sari dan Nugroho (2020) yang menyatakan bahwa nature of industry berpengaruh positif signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
3.12  Pengaruh change in auditor terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Variabel change in auditor didapatkan nilai koefisien regresi sebesar 0.547 dan nilai sig. 0.222 (sig > 0.05).  Artinya  bahwa  terima  Ho  atau  tolak  H 6, sehingga change  in  auditor tidak  berpengaruh  signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Hal ini disebabkan perusahaan yang tidak puas  dengan  kemampuan  dari  auditor  yang  lama  sehingga  perusahaan  menggantikan  auditor  tersebut  yang memang  bertujuan  untuk  memperbaiki  kinerja  auditor  tersebut.  Hasil  penelitian  ini  bertentangan  dengan penelitian  dari  Syifani  (2021)  yang  menyatakan  bahwa change  in  auditor berpengaruh  positif  signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Namun sejalan dengan hasil penelitian dari Pamungkas (2018) yang juga membuktikan bahwa change in auditor tidak berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
3.13  Pengaruh rasio total akrual terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Variabel  rasio  total  akrual mendapatkan  nilai  koefisien  regresi  sebesar  11.234  dan  nilai  sig.  sebesar 0.003 (sig < 0.05). Artinya bahwa tolak Ho atau teima H 7, sehingga rasio total akrual berpengaruh positif dan
signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Dengan memakai metode akrual tersebut,  manajemen  dapat  bertindak  dan  berpikir  secara  rasional  mengenai  hasil  laporan  keuangan perusahaan, terutama pada bagian pendapatan perusahaan. Sehingga kondisi tersebut dapat dimanfaatkan oleh manajemen  untuk  melakukan  tindakan fraud .  Hasil  penelitian  ini  bertentangan  dengan  penelitian  dari Mukaromah dan Budiwitjaksono (2021) serta Wijayani dan Ratmono (2020) yang menyatakan bahwa rasio total  akrual  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  kemungkinan  terjadinya fraudulent  financial  reporting. Namun,  sejalan  dengan  penelitian  dari  Hadi et  al. (2021) yang  menyatakan  bahwa  rasio  total  akrual berpengaruh positif signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
3.14  Pengaruh CEO’s education terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting
Variabel CEO’s  education mendapatkan  nilai  koefisien  regresi  sebesar  0.482  dan  nilai  signifikansi sebesar  0.153  (sig  >  0.05).  Artinya  bahwa  terima  Ho  atau  tolak  H 8, sehingga CEO’s  education tidak berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Hal ini dikarenakan seseorang yang menempuh pendidikan yang tinggi pasti juga banyak diajarkan tentang pendidikan moral, dan agama  sehingga  kecil  kemungkinan  orang  tersebut  akan  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan.  Hasil penelitian  ini  bertentangan  dengan  penelitian  dari  Ying  dan  Mei  (2014)  yang  menyatakan  bahwa CEO’s education berpengaruh positif signifikan terhadap terjadinya fraud laporan keuangan . Namun, sejalan dengan penelitian  dari  Lestari  dan  Henny  (2019)  serta  Aviantara  (2021)  yang  juga  menyatakan  bahwa CEO’s education tidak berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
3.15  Pengaruh frequent  number  of  CEO’s  pictures terhadap  kemungkinan  terjadinya fraudulent financial reporting
Variabel frequent number of CEO’s pictures mendapatkan  nilai  koefisien  regresi  sebesar  -0.120  dan nilai  sig.  sebesar  0.197  (sig  >  0.05).  Artinya  bahwa  terima  Ho  atau  tolak  H 9, sehingga frequent  number  of CEO’s pictures tidak berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Foto  CEO  yang  terpasang  dalam  laporan  tahunan  merupakan  hal  yang  dari  awal  sudah  dilakukan  oleh perusahaan  yang  bertujuan  untuk  memperkenalkan  CEO  perusahaan  beserta  dengan  beberapa  informasi pribadi sehingga menjadi suatu kebiasaan dalam pembuatan laporan tahunan.  Hasil penelitian ini bertentangan dengan  hasil  penelitian  dari  Wijayani  dan  Ratmono  (2020)  dan  Syifani  (2021)  dimana  variabel frequent number of CEO’s pictures memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Namun, sejalan dengan penelitian dari Pamungkas (2018) dan Hadi et al. (2021) yang  juga  menyatakan  bahwa frequent  number  of  CEO’s  pictures tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.
3.16  Pengaruh state-owned enterprises terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial
Variabel state-owned  enterprises mendapatkan  nilai  koefisien  regresi  sebesar  -20.487  dan  nilai  sig. sebesar 0.500 (sig > 0.05). Artinya bahwa terima Ho atau tolak H 10, sehingga state-owned enterprises tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  kemungkinan  terjadinya fraudulent  financial  reporting. Hal  ini  dapat dikarenakan perusahaan BUMN harus dapat menjaga citranya agar tetap bersih di kalangan masyarakat umum untuk  dapat  mempertahankan  kelangsungan  usaha  perusahaan  tersebut.  Pemerintah  tidak  ingin  membuat namanya menjadi buruk yang mana hal tersebut dapat berpengaruh terhadap karirnya, sehingga kemungkinan terjadinya kecurangan laporan keuangan juga akan semakin kecil. Hasil penelitian ini bertentangan dengan penelitian dari Kusumosari (2020) yang menyatakan bahwa state-owned enterprises memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Namun sejalan dengan penelitian  dari  Sagala  dan  Siagian  (2021)  yang  juga  menyatakan  bahwa state-owned  enterprises tidak berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting.

## 4. Simpulan dan Saran
Berdasarkan pada hasil penelitian yang telah diperoleh, menyatakan bahwa variabel financial stabilty, nature of industy, dan rasio total akrual berpengaruh positif dan signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent  financial  reporting. Variabel financial  target berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Sedangkan pada variabel external pressure, ineffective
monitoring,  change  in  auditor,  CEO’s  education,  frequent  number  of  CEO’s  pictures dan state-owned enterprises tidak berpengaruh signifikan terhadap kemungkinan terjadinya fraudulent financial reporting. Saran  untuk  peneliti  selanjutnya  adalah  untuk  dapat  memilih  sektor  perusahaan  yang  berbeda  dari penelitian ini, seperti sektor perusahaan yang terdapat banyak perusahaan BUMN agar bisa mendapatkan hasil yang  lebih  baik  lagi  terutama  pada  variabel state-owned  enterprises dimana  merupakan  variabel  untuk mengukur apakah terjadi fraud pada perusahaan BUMN. Dan juga bisa menambahkan variabel independen lainnya seperti variabel personal financial needs seperti pada penelitian Sari dan Nugroho (2020), CEO duality seperti pada penelitian Rahayuningsih dan Sukirman (2021), change in directors seperti pada penelitian Larum et al. (2021), dan political connection seperti pada penelitian Chantia et al. (2021) .

## Daftar Pustaka
AICPA. (2002). AU Section 316 Consideration of Fraud in a Financial Statement Audit. New York: AICPA , pp. 1719–1770.
Apriliana, S., dan Agustina, L. (2017). The Analysis of Fraudulent Financial Reporting Determinant through Fraud Pentagon Approach. Jurnal Dinamika Akuntansi , Vol. 9, No. 2, pp. 154–165. Association  of  Certified  Fraud  Examiners  (ACFE).  (2020). Report  To  the  Nations  2020  Global  Study  on Occupational Fraud and Abuse . pp. 1–88.
Aviantara,  R.  (2021).  The  Association  Between  Fraud  Hexagon  and  Government’s  Fraudulent  Financial Report.
Asia Pacific Fraud Journal , Vol. 6, No. 1,
pp. 26–42.
https://doi.org/10.21532/apfjournal.v6i1.192 Beneish, M. D. (1999). The Detection of Earnings Manipulation. Financial Analysts Journal , Vol. 55, No. 5, pp. 24–36.
Chantia, D., Guritno, Y., dan Sari, R. (2021). Detection of Fraudulent Financial Statements : Fraud Hexagon S.C.C.O.R.E  Model  Approach. Business  Management,  Economic,  and  Accounting  National  Seminar , Vol. 2, No. 3, pp. 594–613.
Devy, K. L. S., Wahyuni, M. A., dan Sulidawati, N. L. G. (2017). Pengaruh frequent number of ceo’s picture, pergantian  direksi  perusahaan  dan  external  pressure  dalam  mendeteksi  fraudulent  financial  reporting (studi  empiris  pada  perusahaan  farmasi  yang  listing  di  bei  periode  2012-2016). e-journal  S1  Ak Universitas Pendidikan Ganesha , Vol. 8, No. 2, pp. 1–12. Eisenhardt,  K.  M.  (1989).  Agency  Theory:  An  Assesment  and  Review. Finance  Ethics:  Critical  Issues  in Theory and Practice , Vol. 14, No. 1, pp. 125–142. https://doi.org/10.1002/9781118266298.ch7
Faidah, F., dan Suwarti, T. (2018). Deteksi Financial Statement Fraud Dengan Analisis Fraud Pentagon Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode Tahun 2015 – 2017. Dinamika Akuntansi, Keuangan dan Perbankan , Vol. 7, No. 2, pp. 147–162.
Hadi, M. S. W., Kirana, D. J., dan Wijayanti, A. (2021). Pendeteksian Fraudulent Financial Reporting Dengan Fraud  Hexagon  Pada  Perusahaan  Di  Indonesia. Business  Mangement,  Economic,  and  Accounting National Seminar , Vol. 2, pp. 1036–1052.
Hanifa, S. I., dan Laksito, H. (2015). Pengaruh Fraud  Indicators Terhadap Fraudulent Financial Statement:
Studi  Empiris  Pada  Perusahaan  Yang  Listed  Di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  Tahun  2008-2013. Diponegoro Journal of Accounting , Vol. 4, No. 4, pp. 411–425.
Herdiana,  R.,  dan  Sari,  S.  P.  (2018).  Analisis  Fraud  Triangle  Dalam  Mendeteksi  Kecurangan  Laporan Keuangan (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015-2017). Seminar Nasional dan Call For Paper III , pp. 402–420.
Howarth, C. (2011). The Mind Behind the Fraudsters Crime: Key Behavioral and Environmental Elements.
Crowe Howarth , pp. 1–62.
Imtikhani, L., dan Sukirman, S. (2021). Determinan Fraudulent Financial Statement Melalui Perspektif Fraud Hexagon Theory Pada Perusahaan Pertambangan. Jurnal Akuntansi Bisnis , Vol. 19, No. 1, pp. 96–113. Jensen, M. C., dan Meckling, W. H. (1976). Theory Of The Firm : Managerial Behavior, Agency Costs And Ownership Structure. Journal of Financial Economics , Vol. 3, pp. 305–360.
Kurniawati,  A.  D.  (2021).  Analisa  Fraud  Diamond  Dalam  Pendeteksian  Tindakan  Financial  Shenanigans.
MODUS , Vol. 33, No. 2, pp. 174–195. https://ojs.uajy.ac.id/index.php/modus/article/view/4658
Kusumosari,  L.  (2020).  Analisis  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Melalui  Fraud  Hexagon  Pada  Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2014-2018. Skripsi .
Larum,  K.,  Zuhroh,  D.,  dan  Subiyantoro,  E.  (2021).  Fraudlent  Financial  Reporting :  Menguji  Potensi Kecurangan Pelaporan Keuangan dengan Menggunakan Teori Fraud Hexagon. AFRE Accounting and
Financial Review , Vol. 4, No. 1, pp. 82–94.
Lestari,  M.  I.,  dan  Henny, D.  (2019).  Pengaruh  Fraud  Pentagon Terhadap  Fraudulent  Financial  Statements Pada  Perusahaan  Perbankan  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2015-2017. Jurnal Akuntansi Trisakti , Vol. 6, No. 1, pp. 141–156.
Mintara, M. B. M., dan Hapsari, A. N. S. (2021). Pendeteksian Kecurangan Pelaporan Keuangan Melalui Fraud Pentagon Framework. Perspektif Akuntansi , Vol. 4, No. 1, pp. 35–58.
Mukaromah,  I.,  dan  Budiwitjaksono,  G.  S.  (2021).  Fraud  Hexagon  Theory  dalam  Mendeteksi  Kecurangan Laporan Keuangan pada Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015-2019. Jurnal Ilmiah Komputerisasi Akuntansi , Vol. 14, No. 1, pp. 61–72.
Pamungkas,  P.  A.  (2018).  Analisis  Faktor  Risiko  Kecurangan  Teori  Fraud  Pentagon  dalam  Mendeteksi Financial Statement Fraud. Skripsi .
Putriasih, K. (2016). Analisis Fraud Diamond Dalam Mendeteksi Financial Statement Fraud: Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (Bei) Tahun 2013-2015. e-Journal S1 Ak Universitas Pendidikan Ganesha Jurusan Akuntansi Program S1 , Vol. 6, No. 3, pp. 1–12.
Rahayuningsih, B., dan Sukirman, S. (2021). Determinan Fraudulent Financial Statement Dalam Perspektif Fraud Pentagon Theory. Jurnal Akuntansi Bisnis , Vol. 19, No. 2, pp. 162–182.
Sagala,  S.  G.,  dan  Siagian,  V.  (2021).  Pengaruh  Fraud  Hexagon  Model  Terhadap  Fraudulent  Laporan Keuangan pada Perusahaan Sub Sektor Makanan dan Minuman yang Terdaftar di BEI Tahun 2016-2019. Jurnal Akuntansi , Vol. 13, No. 2, pp. 245–259.
Sari,  S.  P.,  dan  Nugroho,  N.  K.  (2020).  Financial  Statements  Fraud  dengan  Pendekatan  Vousinas  Fraud Hexagon Model: Tinjauan pada Perusahaan Terbuka di Indonesia. IHTIFAZ: Islamic Economic, Finance and Banking , pp. 409–430.
Siddiq, R., Achyani, F., dan Zulfikar. (2017). Fraud Pentagon Dalam Mendeteksi Financial Statement. Seminar Nasional Dan the 4Th Call Syariah Paperfile , pp. 1–14.
Skousen, C. J., Smith, K. R., dan Wright, C. J. (2009). Detecting and Predicting Financial Statement Fraud:
The Effectiveness of the Fraud Triangle and SAS No. 99. SSRN Electronic Journal , pp. 1–39.
Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D (13 ed.). Alfabeta.
Syifani, P. A. (2021). Preventive Detection System Pada Kecurangan Laporan Keuangan Berbasis Hexagon Fraud Analysis (Studi Empiris Pada Perusahaan BUMN Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015-2019). In Skripsi . Universitas Islam Indonesia.
Tessa, C., dan Harto, P. (2016). Pengujian Teori Fraud Pentagon Pada Sektor Keuangan Dan Perbankan Di Indonesia. Simposium Nasional Akuntansi , pp. 1–21.
The Institute of Internal Auditors. (2009). Internal Auditing and Fraud. The Institute of Internal Auditors , pp. 1–37.
Wijayani,  D.  R.,  dan  Ratmono,  D.  (2020).  Fraud  hexagon  in  islamic  companies. Turkish  Journal  of Physiotherapy and Rehabilitation , Vol. 32, No. 3, pp. 6137–6149.
Wolfe, D. T., dan Hermanson, D. R. (2004). The Fraud Diamond: Considering the Four Elements of Fraud. CPA Journal , Vol. 74, No. 12, pp. 38–42.
Ying, C. H., dan Mei, Y. C. (2014). CEO Education and Firm Performance: Evidence from Hong Kong. Hong Kong Baptist University , pp. 1–30.