Deteksi  fraudulent  financial  reporting:  Suatu  pendekatan menggunakan  accrual  based  investment  ratio  dan  cash based  investment  ratio  (Fraudulent  financial  reporting Detection:    an  approach  using  accrual-based  investment ratio and cash-based investment ratio)
Devanus Abelingga 1 , Pratana Puspa Midiastuty 2 , Eddy Suranta 3 , Rini Indriani 4
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Bengkulu 1,2,3,4
devanusabelingga12@gmail.com 1 , ppmidiastuty@unib.ac.id 2 , eddy.suranta@unib.ac.id 3 , rindriani@unib.ac.id 4

## Riwayat Artikel
Diterima pada 14 Oktober 2019 Revisi 1 pada 5 Desember 2019 Revisi 2 pada 30 Januari 2019 Revisi 3 pada 14 Februari 2020 Revisi 4 pada 10 Maret 2020 Disetujui pada 11 Maret 2020

## Abstract
Purpose: This  study  aimed  to  provide  empirical  evidence  of  the influence  of  Accrual  Based  Investment  Ratio  and  Cash-Based Investment Ratios in detecting fraudulent financial reporting
Research  methodology: Fraudulent  financial  reporting  in  this study used  a  combined  model of  the  cheating  model  (Beneish  M- Score)  with  a  bankruptcy  model  (Altman  Z-Score).  This  study's sample was a non-financial company listed on the Stock Exchange during  the  observation  period  from  2010-2018.  Sampling techniques  with  purposive  sampling  and  obtained  a  total  of  790 observations. Data processing was done via SPSS program version 16.0 using logistic regression.
Results: This  study  proves  that  Earnings per  Share,  Dividend per Share ratio, Total Share Profitability Ratio, Dividend Profitability, Asset  Efficiency  Ratio  influence  in  detecting  fraudulent  financial reporting  while  Price  /  Earning  ratio,  Dividend  Ratio,  Operating Cash  Flow  Ratio,  Current  Liability  Coverage  Ratio,  Long  Term Debt  Coverage  Ratio,  Interest  Coverage  Ratio,  Cash  Generating Power  Ratio,  External  Financing  Index  Ratio  do  not  affect detecting fraudulent financial reporting
Limitations: There  are  still  inaccuracies  in  predicting  Fraudulent Financial  Reporting  so  that  for  future  research,  other  combined models  can  be  used  in  predicting  Fraudulent  Financial  Reporting, including  adding  liquidity  ratios,  asset  management  ratios,  debt management ratios, profitability ratios, and sufficiency ratios
Contribution: This  study  provides  implications  for  the  signal theory  that  explains  the  usefulness  of  financial  statements  in decision making and predictions, including using financial ratios in predicting Fraudulent Financial Reporting
Keywords: Fraudulent  financial  reporting,  Accrual  based investment  ratio,  Cash-based  investment  ratio,  Beneish  M-Score, Altman Z-score
How  to  cite: Abelingga,  D.,  Midiastuty,  P.  P.,  Suranta,  E.,  & Indriani,  R.  (2021).  Deteksi  fraudulent  financial  reporting  :  Suatu pendekatan menggunakan accrual based investment ratio dan cash based  investment  ratio. Jurnal  Keuangan,  Akuntansi,  dan Manajemen, 2(2), 115-128.

## 1. Pendahuluan
Laporan  Keuangan  merupakan  salah  satu  bentuk  dari  pertanggung  jawaban  perusahaan kepada stakeholders atas  perolehan  dan  penggunaan  sumber  daya  dalam  aktivitas  operasionalnya. Menurut Ikatan  Akuntan  Indonesia  (2015) ,  penerbitan  laporan  keuangan  secara  umum  bertujuan untuk memberikan  informasi  mengenai posisi  keuangan,  kinerja  dan  arus kas  perusahaan.  Pelaporan keuangan  bermanfaat  bagi  sebagian  besar  kalangan  pengguna  laporan  dalam  rangka  membuat keputusanekonomi  serta  menunjukkan  pertanggungjawaban  manajemen  atas  pengguna  sumber- sumber  daya  yang  dipercayakan  kepada  mereka.  Oleh  karena  itu  pelaku  bisnis  harus  dapat memberikan  informasi  yang  akurat  dan  relevan  terbebas  dari  adanya  manipulasi  yang  akan  sangat menyesatkan para pengguna laporan keuangan dalam proses pengambilan keputusan.
Fraud  financial  reporting (FFR)  merupakan  kecurangan  yang  dilakukan  oleh  manajemen karena  adanya  kesempatan,  yaitu  kesempatan  manajemen  dalam  memilih  metode  akuntansi  yang paling menguntungkan, seperti penilaian.Penilaian ini misalnya dalam penilaian penyusutan aset tetap dengan  menggunakan  metode  saldo  menurun  ganda  atau straight  line .  Pemilihan  metode  tersebut nantinya dapat berdampak pada angka laba perusahaan. FFR dapat dilakukan melalui: (1) manipulasi, pemalsuan atau perubahan catatan akuntansi atau dokumen pendukungnya yang menjadi sumber data bagi penyajian laporan keuangan, (2) representasi yang salah atau penghilangan peristiwa dari laporan keuangan,  transaksi,atau  informasi  signifikan,  (3)  serta  salah  penerapan  secara  sengaja prinsipakuntansi  yang  berkaitan  dengan  jumlah  klasifikasi  dan  cara  pengungkapannya (Tuanakotta, 2013) .
Kasus FFR pernah menimpa Indonesia, seperti kasus yang terjadi pada PT Kimia Farma Tbk yang  melakukan  salah  saji  dalam  laporan  keuangan  yang  mengakibatkan  lebih  saji  (overstatement) laba bersih untuk tahun yang berakhir 31 Desember 2001 sebesar Rp 32,7 miliar yang merupakan 2,3 %  dari  penjualan  dan  24,7%  dari  laba  bersih.  Salah  saji  ini  terjadi  dengan  cara  melebih  sajikan penjualan  dan  persediaan  pada  3  unit  usaha,  dan  dilakukan  dengan  menggelembungkan  harga persediaan yang telah diotorisasi oleh Direktur Produksi untuk menentukan nilai persediaan pada unit distribusi PT Kimia Farma per 31 Desember 2001.
Terdapat  model  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  kecurangan,  yaitu  dengan menggunakan  model  Beneish  M-Score.  Beneish  M-Score  ditemukan  oleh  Beneish  D  Messod  tahun 1999.  Model  Beneish  M-Score  lebih  mengarah  pada  deteksi  kecurangan  dengan  cara  perusahaan melakukan  manipulasi  pada  laporan  keuangannya. Beneish  (1999) mengungkapkan  bahwa kecurangan  akuntansi  berupa  manipulasi  laba  pada  laporan  keuangan  mempunyai  indikasi peningkatan  drastis  pada  piutang,  memburuknya  gross  margin,  penurunan  aktiva,  pertumbuhan penjualan, dan meningkatnya accruals .
Menurut Association  of  Certified  Fraud  Examiners ( 2014) terdapat  beberapa  alasan  umum mengapa  seseorang  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan  diantaranya:  (a)  Mendorong  investasi melalui  pelepasan  saham;  (b)  Menunjukkan  peningkatan  laba  per  saham  atau  laba  dari  persekutuan yang pada akhirnya meningkatkan bonus atau dividen; (c) Menutupi ketidakmampuan menghasilkan arus  kas;  (d)  Menghilangkan  persepsi  negatif  publik  terhadap  kinerja  organisasi;  (e)  Mendapatkan pembiayaan atau mendapatkan syarat pembiayaan yang lebih menguntungkan; (f)Mendapatkan harga yang  tinggi  untuk  akuisisi;  (h)  Menunjukkan  kepatuhan  terhadap  perjanjian  pembiayaan;  (i)  Untuk mencapai  tujuan  perusahaan;  (j)  Mendapatkan  kinerja  yang  baikuntuk  tujuan  bonus.  Hal  ini  akan diperkuat  ketika  perusahaan  mengalami  pertumbuhan  dibawah  rata-rata  industri.  Sehingga manajemen akan memilih untuk memanipulasi laporan keuangan, stabilitas keuangan berupa kerugian arus  kas  operasi  yang  negatif  dan  tingkat  perputaran  modal  menjadi  faktor  perusahaan  untuk melakukan kecurangan  ( Beasley et al , 2000 ). Oktorina  &  Hutagaol  (2008) menemukan  bukti  perusahaan  melakukan  manajemen  laba  ril dengan  cara  melaporkan  arus  kas  operasi  yang  lebih  rendah  dibandingkan  seharusnya.  Lebih  lanjut Lou & Wang (2009) stabilitas kondisi keuangan yang semakin melemah akan mendorong perusahaan melakukan windows  dressing ( kasus  PT  Garuda  Indonesia  ).  Penelitian  ini dimotivasi  oleh (Gabric, 2018) dan  ( Barua  &  Saha,  2015 ).  Penelitian  Barua  &  Saha(2015)menguji  rasio accrual  investment dan rasio  arus  kas mana  yang  lebih  baik  dalam  menjelaskan  manipulasi  laporan  keuangan  serta Gabric  (2018) menjelaskan  tentang  rasio  accrual  berbasis  investasi  dalam  penentuan  manipulasi laporan keuangan.
Gabric (2018) menguji,dampak dari rasio investasi berbasis akrual pada penentuan manipulasi akuntansi  dalam  laporan  keuangan  perusahaan.Laporan  keuangan  adalah  sumber  informasi  yang berguna  dan  penting  untuk  membuat  keputusan  yang  berbeda.Hasil  penelitian  membuktikan  bahwa rasio  investasi  berbasis  akrual,  sebagai  hasil  dari  analisis  laporan  keuangan,  memiliki  kontribusi terhadap  penentuan  manipulasi  akuntansi  dalam  laporan  keuangan  perusahaan.  Ada  perbedaan  yang signifikan  dalam  rasio  investasi  berbasis  akrual:  EPS  dan  E  /  P,  D/PPS    antara  perusahaan  yang melakukan fraud dalam laporan keuangan dengan perusahaan yang tidak melakukan fraud . Berdasarkan  penelitian Gabric(2018) ,penelitian  ini  mencoba  untuk  mereplikasi  dengan menggunakan  variabel  rasio-rasio  keuangan  tersebut,  serta  penggabungan  model  Beneish  M-Score dan  Altman  Z-score  dalam  mengklasifikasikan  perusahaan  yang  melakukan  manipulasi  dan  tidak melakukan  manipulasi  pada  laporan  keuangan.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  terdahulu yaitu  dengan  menambah  kemungkinan  manipulasi  akuntansi  dengan  pendekatan rasio  cash  based investment .  Penelitian  ini  menggunakan  sampel  perusahaan  non  keuangan  yang  terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2010-2018.Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya, maka  rumusan  masalah  yang  akan  diteliti  dalam  penelitian  ini  adalah:  (1.)  Apakah accrual  based investment  ratio dapat  digunakan  untuk  memprediksi  FFR  ?dan  (2.)  Apakah cash  based  investment ratio dapat digunakan untuk memprediksi FFR ?

## 2. Tinjauan pustaka dan pengembangan hipotesis

## 2.1. Teori sinyal
Teori  sinyal  menekankan  pentingnya  informasi  yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan  terhadap keputusan  investasi  pihak  di  luar  perusahaan.  Informasi  merupakan  unsur  penting  bagi  investor  dan pelaku bisnis karena informasi pada hakekatnya menyajikan keterangan, catatan atau gambaran baik untuk keadaan masa lalu, saat ini maupun keadaan masa yang akan datang bagi kelangsungan hidup suatu perusahaan dan bagaimana pasaran efeknya. Informasi yang lengkap, relevan, akurat dan tepat waktu  sangat  diperlukan  oleh  investor  di  pasar  modal  sebagai  alat  analisis  untuk  mengambil keputusan  investasi  ( Megginson,  1997 ). Teori  sinyal  mengemukakan  tentang  bagaimana seharusnya  sebuah  perusahaan  memberikan  sinyal  kepada  pengguna  laporan  keuangan. Sinyal  ini  berupa  informasi  mengenai  apa  yang  sudah  dilakukan  oleh  manajemen  untuk merealisasikan  keinginan  pemilik.  Sinyal  dapat  berupa  promosi  atau  informasi  lain  yang menyatakan bahwa perusahaan tersebut lebih baik daripada perusahaan lain.

## 2.2. Penelitian sebelumnya dan perumusan hipotesis
2.2.1. Earnings per share dan fraudulent financial reporting
Variabel  EPS  merupakan  salah  satu  variabel  untuk  menentukan  fraudulent  financial reporting,menurut penelitian Vitarianjani (2015) perusahaan yang mengalami financial distress adalah perusahaan  yang  memiliki  nilai  EPS  negatif  selama  dua  tahun  atau  lebih  secara  berturut-turut. Penelitian Gabric (2018) menguji variabel EPS antara perusahaan yang melakukan manipulasi laporan keuangan  dengan  perusahaan yang  tidak  melakukan  manipulasi  laporan keuangan  menemukan  bukti bahwa  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  perusahaan  yang  melakukan  manipulasi  laporan keuangan dengan perusahaan yang tidak melakukan manipulasi laporan keuangan.
H 1 : Earnings per share berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting
2.2.2. Pengaruh rasio dividend terhadap fraudulent financial reporting
Penelitian Sirait  &  Siregar  (2013) menemukan  bukti  bahwa  informasi  pembayarn  dividen mengandung  informasi  terkait  kualitas  laba,dimana  perusahaan  yang  secara  teratur  membyarakan dividen  memiliki  kualitas  laba  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  perusahaan  yang  tidak membayarkan  dividen  secara  teratur.  Hasil  penelitian Gabric  (2018) justru menemukan  bukti  bahwa tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  dari  rasio  pembayaran  dividen  (DPS,  D/EPS  dan  D/PPS). Meskipun ada perbedaan dari hasil penelitian sebelumnya,penelitian ini menduga bahwa pembayaran dividen berkaitan dengan FFR sehingga hipotesis yang diajukan adalah :
H2a :Dividend Per Share berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting H2b :Dividend Ratio berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting H2c :Dividend Profitability berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting
2.2.3. Price/earnings ratio dan fraudulent financial reporting
Price earning ratio merupakan hubungan antara pasar saham dengan earning per share saat ini yang  digunakan  secara  luas  oleh  investor  sebagai  panduan  umum  untuk  mnegukur  nilai  saham (Hutomo & Sudarno, 2012) . Dalam  penelitian  ( Gabric,  2018 )  menemukan  bukti  bahwa  rasio  Price/Earning  lebih  baik perusahaan    yang  terdeteksi  melakukan  FFR  dibandingkan  dengan  perusahaan  yang  tidak  terdeteksi melakukan FFR.
H 3 : Price/earnings berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting
2.2.4. Total share profitability dan fraudulent financial reporting
Rasio  ini  adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur  kemapuan  perusahaan  dalam menghasilkan laba melalui saham perusahaan. Rasio ini menunjukkan semakin kecil keuntungan yang diperoleh  dari  saham  suatu  perusahaan  tersebut  maka  akan  semakin  besar  probabilitas  FFR  yang dilakukan suatu perusahaan.  ( Gabric, 2018 ) menunjukkan pengaruh yang negatif signifikan sehingga disimpulkan rasio ini dapat digunakan untuk memprediksi FFR suatu perusahaan, sehingga hipotesis yang diajukan adalah:
H 4 : Total share profitability berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting
2.2.5. Pengaruh cash-based investment ratio terhadap fraudulent financial reporting ( Vitarianjani,  2015 )  menguji  rasio  arus  kas  operasi  (CFFO)  terhadap  total  aset  dalam memprediksi FFR yang menunjukkan hasil yang tidak signifikan sehingga dapat disimpulkan bahwa rasio  CFFO  tidak  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  FFR  sedangkan  penelitian (Barua  &  Saha, 2015) menggunakan  rasio Critical  Need  Coverage sebagai  pembanding  dari Quick  Ratio ,  dimana hasilnya  rasio Critical  Need  Coverage lebih  mampu  menjelaskan  likuiditas  perusahaan  yang sesungguhnya,  hal  ini  disebabkan  karena Quick  Ratio masih  dapat  dimanipulasi  likuiditas perusahaannya melalui aset lancar dan liabilitas lancarnya.
( Barua  &  Saha,  2015 )  selanjutnya  menemukan  bukti  (1) Cash  to  Fixed  Asset  ratio lebih  baik dibandingkan Fixed  Assets  Turnover karena  masih  dapat  dimanipulasi  dengan  cara  meningkatkan Fixed  Assets  Turnover ,  (2)  Rasio Cash  to  Debt lebih  mampu  menjelaskan  kemampuan  perusahaan dalam  membayar Cost  of  Debt ,  (3) Cash  Fixed  Charge  Coverage adalah  kemampuan  perusahaan untuk  membayar  biaya  tetap  dimana  lebih  mempertimbangkan  aspek  kemampuan  kas  yang  dimiliki perusahaan,  sedangkan  Fixed  Charge  Coverage  rasio  lebih  mempertimbangkan  laba  sebelum  bunga dan lease.  Dari penjelasan di atas hipotesis yang diajukan adalah:
H 5a : Operating Cash Flow Ratio berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting H 5b : Asset Efficiency Ratio berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting H 5c : Current Liability Coverage Ratio berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting H 5d : Long Term Debt Coverage Ratio berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting H 5e : Interest Coverage Ratioberpengaruh terhadap fraudulent financial reporting H 5f : Cash Generating Power Ratio berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting H 5g : External Financing Index Ratio berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting

## 3. Metode penelitian

## 3.1. Jenis penelitian
Penelitian ini termasuk penelitian empiris. Penelitian empiris yakni penelitian yang dilakukan tehadap  fakta-fakta  empiris  yang  didapatkan  dari  observasi  atau  pengalaman (Indriantoro  & Bambang,  2002) .  Penelitian  ini  bersifat  kuantitatif  ( Sugiyono,  2010 )karena  modelnya  adalah penggabungan  model  Beneish  M-Score  dan  Altman  Z-Score  terhadap  prediksi  kecurangan.  Oleh karena  itu  metode  pendekatan  kuantitatif  sesuai  dalam  penelitian  ini  karena  penelitian  ini menggunakan  angka-angka  sebagai  indikator  variabel  penelitian  untuk  menjawab  permasalahan penelitian ( Sugiyono, 2010 ).

## 3.2. Definisi operasional dan pengukuran variabel

## 3.2.1. Variabel Dependen
Variabel  dependen  merupakan  tipe  variabel  yang  dijelaskan  atau  dipengaruhi  oleh  variabel independen  ( Indriantoro  &  Bambang,  2002 ).  Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  adalah fraudulent dan non fraudulent . Dampak dari pelaporan keuangan yang curang akan membuat kerugian bagi  investor  dan  kreditur.  Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  variabel kategorikal.Diberi  nilai  1  jika  perusahaan  dikalsifikasikan  sebagai  perusahaan  yang  melakukan fraudulent dan diberi nilai 0 jika perusahaan diklasifikasikan sebagai perusahaan yang non fraudulent . 3.2.2. Beneish M-Score dan Altman Z-Score
Klasifikasi perusahaan yang melakukan kecurangan ditentukan dengan menggunakan pendekatan M-Score, dan model prediksi kebangkrutan Altman Z-Score.Rumus Beneish M-Score adalah : M-Score = -4,84 + 0,920DSRI + 0,528GMI + 0,404AQI + 0,892SGI +0,115DEPI  – 0,172SGAI – 0,327LVGI + 4,697TATA
Perusahaan yang melakukan kecurangan diklasifikasikan jika memiliki nilai Beneish M-Score >  -2,22  dan  yang  tidak  melakukan  kecurangan  adalah  <  -2,22.  Model  pertama  prediksi  kecurangan, yaitu  penggabungan  model  kecurangan  Beneish  M-Score  dengan  model  kebangkrutan  Altman  Z- Score.
Z-Score= 1,2 X1+ 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,06 X4 + 1,0 X5 Keterangan : X1 = Working Capital / Total assets X2 = Retained Earnings / Total assets X3 = Earnings Before Interest and Taxes / Total Assets X4 = Market Value of Equity / Book Value of Total Liabilities X5 = Sales / Total Assets
Kriteria  Altman  Z-Score  untuk  perusahaan  yang  mengalami  kebangkrutan  apabila  Z-Score nya< 1,81 sedangkan yang tidak mengalami kebangkrutan adalah > 2,99. Berdasarkanpenggabungan model  Beneish  M-Score  dan  Altman  Z-Score,  maka  perusahaan  dikalsifikasikan  sebagai  perusahaan yang  melakukan  kecurangan  apabila  nilai  Beneish  M-Score  >  -2,22  dan  Altman  Z-Score<  1,81. Sedangkan  perusahaan  yang  diklasifikasikan  sebagai  perusahaan  yang  tidak  melakukan  kecurangan apabila nilai Beneish M-Score <-2,22 dan Altman Z-Score> 2,99.

## 3.2.3. Variabel independen
Variabel independen dalam penelitian ini adalah :
Tabel 1. Pengukuran Variabel Independen Nama Variabel Pengukuran Earnings Per Share Laba bersih lembar saham Dividend per share Jumlah Dividend yang dibayarkan jumlah lembar saham Price / Earning Ratio Harga Saham Laba Per Saham Dividend ratio Dividend Per Share Earnings Per Share Total share profitability Laba Per Saham Harga Pasar Saham Dividend profitability Dividend Per Saham Harga Pasar Saham Operating Cash Flow Ratio CFO Sales
Asset Efficiency Ratio CFO Total Asset Current Liability Coverage Ratio CFO Current Liabilities Long Term Debt Coverage Ratio CFO Long Term Debt Interest Coverage Ratio ( CFO  +  Interest Paid  +  Taxes Paid ) Interest Paid Cash Generating Power Ratio CFO (CFO  +  Cash From Investing Inflows  +  Cash From Financing Inflows) External Financing Index Ratio Cash From Financing CFO

## 3.3. Metode pengumpulan data
Penelitian ini menggunakan data sekunder dari perusahaan non keuangan yang terdaftar di Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  dengan  periode  pengamatan  dari  tahun  2010  sampai  melalui  situs (www.idx.co.id,  2019) dan (Www.sahamok.com,  2019) dan  untuk  melihat  harga  saham  penutup dengan  menggunakan  situs (Www.duniainvestasi.com/bei,  2019) Data  dalam  penelitian  ini menggunakan data t-1, yaitu menggunakan data tahun 2009 sebagai tahun dasar penelitian.

## 3.4. Pengujian hipotesis
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik. Adapun model regresi logistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝐅𝐑𝐀𝐔𝐃 = 𝛂 +   𝛃 𝟏 𝐄𝐏𝐒 + 𝛃 𝟐 𝐃𝐏𝐒 + 𝛃 𝟑 𝐏/𝐄 + 𝛃 𝟒 𝐃/𝐄𝐏𝐒 + 𝛃 𝟓 𝐄/𝐏 +    𝛃 𝟔 𝐃/𝐏𝐏𝐒 +  𝛃 𝟕 𝐎𝐂𝐅𝐑 + 𝛃 𝟖 𝐀𝐄𝐑 + 𝛃 𝟗 𝐂𝐋𝐂𝐑 +   𝛃 𝟏𝟎 𝐋𝐓𝐃𝐂𝐑 +   𝛃 𝟏𝟏 𝐈𝐂𝐑 +   𝛃 𝟏𝟐 𝐂𝐆𝐏𝐑 +   𝛃 𝟏𝟑 𝐄𝐅𝐈𝐑
Keterangan :
FRAUD =  Variabel  kategorikal,  kode  1  (satu)  untuk  perusahaan  yang  melakukan kecurangan  pada  laporan  keuangan  (Farud)  laporan  keuangan,  kode  0  (nol) untuk yang tidak. α = Konstanta
β1,β2,β3,β4,β5    = Koefisien Variabel
EPS = Earning Per Share DPS = Dividend per share P/E = Price/earnings ratio D/EPS = dividend ratio E/P = Total share profitability D/PPS = Dividend profitability OCFR = Operating Cash Flow Ratio AER = Asset Efficiency Ratio CLCR = Current Liability Coverageratio LTDCR = Long Term Debt Coverageratio ICR = Interest Coverage Ratio CGPR = Cash Generating Power Ratio EFIR = External Financing Index Ratio

## 4. Hasil dan pembahasan
Tabel 2. Statistik Deskriptif Perusahaan yang Tidak Melakukan Fraud VARIABEL N Minimum Maximum Mean Std. Deviation EPS 243 -140.46 62746.42 820.1257 4664.17259 DPS 243 0.00 510.15 30.3086 80.97456
P_E 243 -14322.59 80910.35 578.0104 5727.52914 D_EPS 243 0.00 1.43 0.1232 0.20340 E_P 243 -0.78 7.64 0.2143 0.83144 D_PPS 243 0.00 0.27 0.0132 0.03193 OCFR 243 -4.46 21.81 0.1745 1.45183 OAER 243 -1.26 1.13 0.1024 0.17121 CLCR 243 -91.34 8.13 0.1630 5.99272 LTDCR 243 -504.62 369.77 1.9469 40.60416 OICR 243 -107274245.32 6547297309.17 42539181.0928 432465606.93887 CGPR 243 -7.35 98.50 1.0657 6.34724 EFIR 243 -542.21 1083.95 10.8695 120.26284 Perusahaan yang Melakukan Fraud EPS 547 -3013.5275 1166.9971 0.490535 194.4634538 DPS 547 0.0000 76.4592 2.742111 8.9413076 P_E 547 -1605.5384 728951471.1576 2716720.667974 38623402.4425954 D_EPS 547 -6.6824 18.3775 0.081305 0.8995847 E_P 547 -5.7412 1.6457 -0.108075 0.5567240 D_PPS 547 0.0000 0.2042 0.004565 0.0170407 OCFR 547 -17.7500 11.4747 0.015879 1.1526822 OAER 547 -0.7018 1.0000 0.037006 0.1182056 CLCR 547 -532.1233 11.5020 -0.906091 22.8123387 LTDCR 547 -139.1640 686.1187 1.361041 30.1493090 OICR 547 -55811620.7188 470068298.2685 2275013.506730 28641188.8309930 CGPR 547 -77.0987 1275.7633 4.493174 66.5687552 EFIR 547 -1236.0040 7473231157.9257 28810414.654318 406046741.7167777

## Perusahaan yang Melakukan Fraud dan Non Fraud
Frequency Percent NON FRAUD 243 30.8 FRAUD 547 69.2 Total 790 100.0
Variabel  EPS  untuk  perusahaan  yang  melakukan fraud rata-ratanya  sebesar  0.490535 sedangkan rata-rata untuk yang tidak melakukan fraud sebesar 820.1257.Hal ini menunjukkan bahwa
perusahaan  yang  tidak  melakukan fraud memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam  menghasilkan laba  per  lembar  saham  dibandingkan  dengan  perusahaan  yang  melakukan fraud .Variabel  DPS menunjukkan  nilai  rata-rata  DPS  untuk  perusahaan  yang  melakukan fraud sebesar  2.742111 sedangkan  rata-rata  yang  tidak  melakukan fraud sebesar  30.3086.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa perusahaan  yang  tidak  melakukan fraud memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam  membayar dividen  per  lembar  saham  dibandingkan  perusahaan  yang  melakukan fraud .  Variabel  PE menunjukkan  nilai  rata-rata  untuk  perusahaan  yang  melakukan fraud sebesar  2716720.667974 sedangkan rata-rata  untuk yang tidak melakukan fraud sebesar 578.0104. Hal ini menunjukkan harga saham perusahaan yang melakukan fraud lebih besar dibandingkan perusahaan yang tidak melakukan fraud .
Variabel  D/EPS  untuk  perusahaan  yang  melakukan fraud rata-ratanya  sebesar  0.081305 sedangkan untuk yang tidak melakukan fraud adalah 0.1232. Hal ini menunjukkan bahwa dividen per saham perusahaan yang tidak melakukan fraud lebih besar dibandingkan perusahaan yang melakukan fraud .Variabel  E/P  untuk  perusahaan  melakukan fraud rata-ratanya  sebesar  -0.108075,  sedangkan untuk  perusahaan  yang  tidak  melakukan fraud adalah  sebesar  0.2143  sehingga  keuntungan  saham perusahaan yang tidak melakukan fraud lebih besar dibandingkan dengan perusahaan yang melakukan fraud .
Variabel  D/PPS  untuk  perusahaan  yang  melakukan fraud rata-ratanya  sebesar  0.004565 sedangkan  untuk  yang  tidak  melakukan fraud memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  0.0132.Hal  ini menunjukkan keuntungan  dividen  perusahaan  yang  tidak  melakukan fraud lebih  besar  dibandingkan dengan perusahaan yang melakukan fraud .Variabel OCFR untuk yang melakukan fraud rata-ratanya sebesar  0.015879  sedangkan  untuk  yang  tidak  melakukan fraud memiliki  nilai  rata-rata  sebesar 0.1745.Hal  ini  menunjukkan  ukuran  likuidas  perusahaan  yang  tidak  melakukan fraud lebih  baik dibandingkan dengan perusahaan yang melakukan fraud .
Variabel  OAER  untuk  perusahaan  yang  melakukan fraud rata-ratanya  sebesar  0.037006dan rata-rata  untuk  yang  tidak  melakukan fraud sebesar  0.1024  sehingga  perusahaan  yang  tidak melakukan fraud lebih baik  penggunaan  asetnya  untuk  menghasilkan  arus  kas  dibandingkan  dengan perusahaan  yang  melakukan fraud .Variabel  CLCR  untuk  perusahaan  yang  melakukan fraud rata- ratanya  sebesar  -0.906091  dan  nilai  rata-rata  untuk  yang  tidak  melakukan fraud sebesar  0.1630 sehingga  biaya  utang  perusahaan  yang  tidak  melakukan fraud lebih  baik  dibandingkan  dengan perusahaan yang melakukan fraud . Variabel LTDCR untuk perusahaan yang  melakukan fraud rata- ratanya  sebesar  1.361041  sedangkan  nilai  rata-rata  untuk  yang  tidak  melakukan fraud sebesar 1.9469  dimana  perusahaan  yang  tidak  melakukan fraud lebih  aman  untuk  melakukan  pembayaran kewajibannya dan mengambil utang tambahan dibandigkan perusahaan yang melakukan fraud . Variabel  OICR  untuk  perusahaan  yang  melakukan fraud rata-ratanya  sebesar 2275013.506730  sedangkan  rata-ratauntuk  yang  tidak  melakukan fraud sebesar  42539181.0928 sehingga  perusahaan  yang  tidak  melakukan fraud memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam membayar  bunga  pinjaman  dari  arus kas  yang dimiliki  perusahaan dibandingkan dengan perusahaan yang melakukan fraud .Variabel CGPR untuk perusahaan yang melakukan fraud rata-ratanya sebesar 4.493174  sedangkan  nilai  rata-rata  untuk  yang  tidak  melakukan fraud sebesar  1.0657  yang  berarti perusahaan  yang  melakukan fraud memliki  kemampuan  untuk  menghasilkan  kas  dari  operasi, dibandingkan  dengan  total  arus  kas  masuk  lebih  baik  dibandingkan  dengan  perusahaan  yang  tidak melakukan fraud .Variabel  EFIR  untuk  perusahaan  yang  melakukan fraud rata-ratanya  sebesar 28810414.654318  sedangkan  untuk  nilai  rata-rata  yang  tidak  melakukan fraud sebesar  10.8695. Perusahaan  yang  melakukan fraud lebih  bergantung  kepada  pembiayaan  dibandingkan  dengan perusahaan yang tidak melakukan fraud .

## Uji statistika

## Tabel 3. Uji Kelayakan Model (Overall Fit Model)
Model Prediksi Fraudulent Model -2 Log Likehood Chi-Square (Omnibus Test Coefficient 8 Varaiables) df Sig. Beneish M-Score dan Altman Z-Score ( accrual based investment ratio ) Intercept Only Final 975.117 766.543 208.574 6 0,000
Beneish M-Score dan
Altman Z-Score ( cash based investment ratio ) Intercept Only Final 973.645 924.594 49.051 7 0,000 Beneish M-Score dan Altman Z-Score (Gabungan) Intercept Only Final 968,455 742,924 225,530 13 0,000
Sumber : data sekunder diolah, 2019
Berdasarkan  Tabel  3,  untuk  model  prediksi  gabungan  menggunakan  pendekatan accrual based  investment  ratio menunjukkan  hasil  -2LL intercept  only sebesar  975.117  dengan  -2LL  final sebesar  766.543  terjkadi  penurunan  nilai  dan  penurunan  nilainya  adalah  signifikan  dibawah  5% (Model  Fitting  Sig.).  Dengan cash  based  investment  ratio menunjukkan  hasil  -2LL intercept  only sebesar  973.645  dengan  -2LL  final  sebesar  924.594  terjadi  penurunan  nilai  dan  penurunan  nilainya adalah  signifikan..  Untuk  model  prediksi  gabungan  menunjukkan  hasil  -2LL intercept  only sebesar 968,455  dengan  -2LL  final  sebesar  742,924  terjkadi  penurunan  nilai  dan  penurunan  nilainya  adalah signifikan.
Uji koefisien determinasi (R 2 ) Tabel 4. Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) No Model Prediksi Nagelkerke R Square 1 Beneish M-Score dan Altman Z-Score ( accrual based investment ratio ) 0,327 2 Beneish M-Score dan Altman Z-Score ( accrual based investment ratio ) 0,084 3 Beneish M-Score dan Altman Z-Score ( accrual based investment ratio dan cash based investment ratio ) 0,341

## Sumber : data sekunder diolah, 2019
Dengan accrual  based  investment  ratio memiliki  nilai Nagelkerke  R  square sebesar  0,327, sedangkan pada cash based investment  ratio memiliki nilai Nagelkerke R square sebesar   0,084 dan untuk  pendekatan  gabungan  antara accrual  based  investment  ratio dan cash  based  investment  ratio memliki nilai Nagelkerke R square sebesar 0,341. Nilai Nagelkerke R Square dengan menggunakan accrual  based  investment  ratio menunjukkan  bahwa  pendekatan  rasio  investasi  berbasil  akrual mampu  menjelaskan  probabilitas  FFR  sebesar  32,7%  dan  sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lainnya. Untuk cash  based  investment  ratio menggambarkan  bahwa  rasio  berbasis  kas  hanya  mampu menjelaskan probabilitas fraudulent sebesar 8,4% dan sisanya sebesar 91,6% dijelaskan oleh variabel lainnya  dan  untuk  gabungannya  mampu  menjelaskan  probabilitas  FFR  sebesar  34,1%  dan  sisanya dijelaskan oleh variabel lain yaitu sebesar 64,9% .

## Pengujian hipotesis
Tabel 5. Tabel Klasifikasi Model Prediksi Non Fraud Fraud Persentase Beneish M-Score dan Altman Z- Score Non Fraud 79 164 32,5% Fraud 27 520 95,1% Overall 75,8%
Sumber : Data sekunder diolah, 2019
Secara keseluruhan untuk model Beneish M-Score dan Altman Z-Score memiliki classification  table sebesar  75,8%. Classification  table untuk  perusahaan  yang  tidak melakukan  FRAUD  sebesar  32,5%.  Pada  tabel,  dapat  dilihat  bahwa  sebanyak  243    observasi  yang diklasifikasikan tidak melakukan kecurangan hanya terdapat 79 observasi terdeteksi tidak melakukan kecurangan dan sebanyak 164 observasi yang melakukan kecurangan, ini menunjukkan bahwa dalam penelitian  ini  masih  ada  kesalahan  tipe  I.  Begitu  juga classification  table untuk  perusahaan  yang melakukan  FRAUD  sebesar  95,1%.  Pada  tabel  dapat  dilihat  sebanyak  547  observasi  yang
diklasifikasikan  melakukan  kecurangan  ternyata  terdapat  27  perusahaan  yang  terdeteksi  tidak melakukan kecurangan dan ini menunjukkan bahwa dalam model penelitian ini masih ada kesalahan tipe II.
Tabel 6. Hasil Regresi Logistik Accrual Based Investment Ratio Cash Based Investment Ratio Accrual dan Cash Based Investment Ratio Variabel Koef Wald Sig Variabel Koef Wald Sig Variabel Koef Wald Sig Konstanta 1.316 163.828 0.000  Konstanta 1.091 128.519 0.000 Konstanta 1.434 158.989 0.000 EPS -0.004 23.001 0.000 OCFR -0.009 0.017 0.896 EPS -0.003 15.741 0.000 DPS -0.037 12.803 0.000 OAER -3.943 23.773 0.000 DPS -0.037 13.148 0.000 P/E 0.000 0.021 0.884  CLCR 0.003 0.248 0.618 P/E 0.000 0.000 0.991 D/EPS -0.024 0.037 0.848  LTDCR 0.002 0.416 0.519 D/EPS -0.024 0.037 0.847 E/P -1.891 10.072 0.002 OICR 0.000 2.191 0.139 E/P -1.963 10.299 0.001 D/PPS 15.293 3.929 0.047 CGPR 0.002 0.265 0.607 D/PPS 15.693 4.082 0.043 EFIR 0.000 0.095 0.758 OCFR -0.062 0.644 0.422 OAER -1.885 6.191 0.013 CLCR 0.009 1.991 0.158 LTDCR 0.000 0.013 0.908 OICR 0.000 1.625 0.202 CGPR 0.001 0.165 0.685 EFIR 0.000 0.003 0.957

## Rasio EPS dan probabilitas Fraudulent Financial Reporting
Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien dari variabel EPS sebesar -0,004 ( Accrual Based  Investment  Ratio )  dan  sebesar  -0.003  ( Accrual dan Cash  Based  Investment  Ratio )  dengan tingkat  signifikansi  dibawah  5%.  Koefisien  regresi  yang  negative  dari  variabel  EPS  menunjukkan bahwa semakin rendah rasio EPS maka akan semakin besar probabilitas perusahaan untuk melakukan fraudulent  financial  reporting .  Tingkat  signifikansi  dari  variabel  EPS  yang  signifikan mengindikasikan  bahwa  rasio  EPS  merupakan  salah  satu  rasio  yang  memotivasi  perusahaan  untuk melakukan fraudulent  financial  reporting sehingga  dari  hasil  regresi  dapat  disimpulkan  hipotesis pertama diterima .  Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  ( Gabric, 2018 ) dimana ( Gabric, 2018 ) menemukan bukti bahwa ada perbedaan yang signifikan dari rasio EPS antara  perusahaan  yang  melakukan fraudulent  financial  reporting dengan  perusahaan  yang  tidak melakukan fraudulent financial reporting .

## Pengaruh rasio dividen terhadap fraudulent financial reporting
Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien dari variabel DPS sebesar -0.037 ( Accrual Based  Investment  Ratio) dan  sebesar  -0.037  ( Accrual dan Cash  Based  Investment  Ratio )  dengan tingkat  signifikansi  dibawah  5%.  Koefisien  regresi  yang  negatif  dari  variabel  DPS  menunjukkan bahwa semakin rendah rasio DPS maka akan semakin besar probabilitas perusahaan untuk melakukan fraudulent  financial  reporting .  Tingkat  siginifikansi  dari  variabel  DPS  yang  signifikan mengindikasikan  bahwa  rasio  DPS  merupakan  salah  satu  rasio  yang  memotivasi  perusahaan  untuk melakukan fraudulent  financial  reporting sehingga  dari  hasil  regresi  dapat  disimpulkan  hipotesis kedua  a diterima. Hasil  penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh ( Gabric, 2018 ).
Dari  hasil  uji  regresi  logistik  untuk  rasio  D/EPS,  hasil  regresi  logistik  menunjukkan  nilai koefisien  sebesar  -0,024  ( Accrual  Based  Investment  Ratio dan  model  gabungan)  dengan  tingkat signifikansi  sebesar  0,848  dan  0,847.  Hasil  uji  regresi  logistic  memberikan  kesimpulan  bahwa  rasio
D/EPS  tidak  berpengaruh  terhadap  probabilitas fraudulent  financial  reporting .Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  hipotesis  kedua  b ditolak. Dengan  ditolaknya  hipotesis  kedua  b mengindikasikan  bahwa  rasio  D/EPS  tidak  dapat  digunakan  sebagai  rasio  untuk  mendeteksi fraudulent financial reporting . Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian ( Gabric, 2018 ).
Dari  hasil  uji  regresi  logistik  untuk  rasio  D/PPS,  hasil  regresi  logistic  menunjukkan  nilai koefisen  sebesar  15,293  ( Accrual  Based  Investment  Ratio dan  sebesar  15,693  ( Accrual dan Cash Based Investment Ratio ) dengan tingkat signifikansi sebesar 0,002 dan 0,043.Hasil uji regresi logistik memberikan  kesimpulan  bahwa  rasio  D/PPStidak  berpengaruh  terhadap  probabilitas fraudulent financial  reporting. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hipotesis  kedua  c ditolak .  Dengan ditolaknya hipotesis kedua c mengindikasikan bahwa rasio D/PPStidak dapat digunakan sebagai rasio untuk  mendeteksi fraudulent  financial  reporting .  Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan  penelitian (Gabric, 2018) .
Pembayaran  dividen  tidak  berkaitan  dengan  kualitas  laba  suatu  perusahaan  dan  juga  tidak menjadi  sinyal  yang  baik  untuk  para  investor  namun  pembayaran  dividen  yang  dilakukan  oleh perusahaan lebih kepada upaya dividend smoothing.

## Rasio PE dan probabilitas Fraudulent Financial Reporting
Dari hasil uji regresi logistik untuk rasio PE, hasil regresi logistic menunjukkan nilai koefisen sebesar  0,000  ( Accrual  Based  Investment  Ratio dan  model  gabungan)  dengan  tingkat  signifikansi sebesar  0,884  dan  0,991.  Hasil  uji  regresi  logistik  memberikan  kesimpulan  bahwa  rasio  PE  tidak berpengaruh terhadap probabilitas fraudulent financial reporting. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hipotesis  ketiga ditolak .Dengan  ditolaknya  hipotesis  ketiga  mengindikasikan  bahwa  rasio  PE  tidak dapat  digunakan  sebagai  rasio  untuk  mendeteksi fraudulent  financial  reporting .  Hasil  penelitian  ini konsisten dengan penelitian ( Hutomo & Sudarno, 2012 )

## Rasio E/P dan probabilitas Fraudulent Financial Reporting
Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa koefisien dari variabel DPS sebesar -1,891 ( Accrual Based  Investment  Ratio) dan  sebesar  -1,963  ( Accrual dan Cash  Based  Investment  Ratio )  dengan tingkat signifikansi dibawah 5%. Koefisien regresi yang negatif dari variabel E/P menunjukkan bahwa semakin  rendah  rasio  E/P  maka  akan  semakin  besar  probabilitas  perusahaan  untuk  melakukan fraudulent  financial  reporting .  Tingkat  siginifikansi  dari  variabel  E/P  yang  signifikan mengindikasikan  bahwa  rasio  E/P  merupakan  salah  satu  rasio  yang  memotivasi  perusahaan  untuk melakukan fraudulent  financial  reporting sehingga  dari  hasil  regresi  dapat  disimpulkan  hipotesis keempat diterima. Hasil  penelitian  ini  konsisten  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh ( Gabric, 2018 ).

## Rasio OCFR dan probabilitas Fraudulent Financial Reporting
Dari  hasil  uji  regresi  logistik  untuk  rasio  OCFR,  hasil  regresi  logistik  menunjukkan  nilai koefisen  sebesar  -0,009  ( Cash Based  Investment  Ratio dan  sebesar  -0,062  ( Accrual dan Cash  Based Investment  Ratio )  dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,896  dan  0,422.Hasil  uji  regresi  logistik memberikan  kesimpulan  bahwa  rasio  OCFRtidak  berpengaruh  terhadap  probabilitas fraudulent financial  reporting. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hipotesis  ini ditolak .  Dengan  ditolaknya hipotesis  ketujuh  mengindikasikan  bahwa  rasio  OCFRtidak  dapat  digunakan  sebagai  rasio  untuk mendeteksi fraudulent financial reporting Barua & Saha(2015) .

## Rasio OAER dan probabilitas Fraudulent Financial Reporting
Dari  hasil  uji  regresi  logistik  untuk  rasio  OAER,  hasil  regresi  logistik  menunjukkan  nilai koefisen  sebesar  -3,943  ( Cash Based  Investment  Ratio dan  sebesar  -1,885  ( Accrual dan Cash  Based Investment  Ratio )  dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,000  dan  0,013.Hasil  uji  regresi  logistik memberikan  kesimpulan  bahwa  rasio  OAER  berpengaruh  terhadap  probabilitas fraudulent  financial reporting. Tingkat  siginifikansi  dari  variabel  OAER  yang  signifikan  mengindikasikan  bahwa  rasio OAER merupakan salah satu rasio yang memotivasi perusahaan untuk melakukan fraudulent financial reporting sehingga dari hasil regresi dapat disimpulkan hipotesis ini diterima. Barua & Saha(2015)

## Rasio CLCR dan probabilitas Fraudulent Financial Reporting
Dari  hasil  uji  regresi  logistik  untuk  rasio  CLCR,  hasil  regresi  logistik  menunjukkan  nilai koefisen  sebesar  0,003  ( Cash  Based  Investment  Ratio) dan  sebesar  0,009  ( Accrual dan Cash  Based Investment  Ratio )  dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,618  dan  0,158.  Hasil  uji  regresi  logistik memberikan  kesimpulan  bahwa  rasio  CLCRtidak  berpengaruh  terhadap  probabilitas fraudulent financial  reporting. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hipotesis  ini ditolak .Dengan  ditolaknya hipotesis  kesembilan  mengindikasikan  bahwa  rasio  CLCRtidak  dapat digunakan  sebagai  rasio  untuk mendeteksi fraudulent financial reporting . Barua & Saha(2015)

## Rasio LTDCR dan probabilitas Fraudulent Financial Reporting
Dari  hasil  uji  regresi  logistik  untuk  rasio  LTDCR,  hasil  regresi  logistik  menunjukkan  nilai koefisen  sebesar  0,002  ( Cash  Based  Investment  Ratio) dan  sebesar  0,000  ( Accrual dan Cash  Based Investment  Ratio )  dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,519  dan  0,908.  Hasil  uji  regresi  logistik memberikan  kesimpulan  bahwa  rasio  LTDCRtidak  berpengaruh  terhadap  probabilitas fraudulent financial  reporting. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hipotesis  ini ditolak .Dengan  ditolaknya hipotesis kesepuluh mengindikasikan bahwa rasio LTDCRtidak dapat digunakan sebagai rasio untuk mendeteksi fraudulent financial reporting . Barua & Saha (2015)

## Rasio OICR dan probabilitas Fraudulent Financial Reporting
Dari  hasil  uji  regresi  logistik  untuk  rasio  OICR,  hasil  regresi  logistik  menunjukkan  nilai koefisen  sebesar  0,000  ( Cash  Based  Investment  Ratio) dan  sebesar  0,000  ( Accrual dan Cash  Based Investment  Ratio )  dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,139  dan  0,202.  Hasil  uji  regresi  logistik memberikan  kesimpulan  bahwa  rasio  OICRtidak  berpengaruh  terhadap  probabilitas fraudulent financial  reporting. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hipotesis  ini ditolak .Dengan  ditolaknya hipotesis  kesebelas  mengindikasikan  bahwa  rasio  OICRtidak  dapat  digunakan  sebagai  rasio  untuk mendeteksi fraudulent financial reporting . Barua & Saha(2015)

## Rasio EFIR dan probabilitas Fraudulent Financial Reporting
Dari  hasil  uji  regresi  logistik  untuk  rasio  EFIR,  hasil  regresi  logistik  menunjukkan  nilai koefisen  sebesar  0,000  ( Cash  Based  Investment  Ratio) dan  sebesar  0,000  ( Accrual dan Cash  Based Investment  Ratio )  dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,758  dan  0,957.  Hasil  uji  regresi  logistik memberikan  kesimpulan  bahwa  rasio  EFIRtidak  berpengaruh  terhadap  probabilitas fraudulent financial  reporting. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hipotesis  ini ditolak .Dengan  ditolaknya hipotesis ke tiga belas mengindikasikan bahwa rasio EFIRtidak dapat digunakan sebagai rasio untuk mendeteksi fraudulent financial reporting . Barua & Saha(2015)

## Rasio CGPR dan probabilitas Fraudulent Financial Reporting
Dari  hasil  uji  regresi  logistik  untuk  rasio  CGPR,  hasil  regresi  logistik  menunjukkan  nilai koefisen  sebesar  0,002  ( Cash  Based  Investment  Ratio) dan  sebesar  0,001  ( Accrual dan Cash  Based Investment  Ratio )  dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,607  dan  0,685.Hasil  uji  regresi  logistik memberikan  kesimpulan  bahwa  rasio  CGPRtidak  berpengaruh  terhadap  probabilitas fraudulent financial  reporting. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hipotesis  ini ditolak .Dengan  ditolaknya hipotesis ke dua belas mengindikasikan bahwa rasio CGPRtidak dapat digunakan sebagai rasio untuk mendeteksi fraudulent financial reporting . Barua & Saha(2015) Dari  seluruh  rasio  arus  kas  yng  digunakan  meliputi  : Liquidity  Ratio,  Management  Asset Ratio,  Debt  Management  Ratio,  Profitability  Ratio dan Sufficiency  Ratio yang  paling  mampu menjelaskan  probabilitas fraudulent  financial  reporting adalah Profitability  Ratio dimana menggunakan Rumus CFO dibagi Tottal Assets Dari  hasil  uji  regresi  logistik  untuk  rasio  OAER,( Profitability  Ratio) hasil  regresi  logistik menunjukkan nilai koefisen sebesar -3,943 ( Cash Based Investment Ratio dan sebesar -1,885 ( Accrual dan Cash  Based  Investment  Ratio )  dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,000  dan  0,013.  Hasil  uji regresi  logistik  memberikan  kesimpulan  bahwa  rasio  OAER  berpengaruh  terhadap  probabilitas fraudulent  financial  reporting. Tingkat  siginifikansi  dari  variabel  OAER  yang  signifikan mengindikasikan bahwa rasio OAER merupakan salah satu rasio yang memotivasi perusahaan untuk
melakukan fraudulent  financial  reporting sehingga dari  hasil  regresi  dapat  disimpulkan  hipotesis  ini diterima.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  uji  regresi  yang  dilakukan,  rasio-rasio  seperti  EPS,DPS,E/P,dan  OAER memiliki  pengaruh  negatif  yang  signifikan  dalam  penelitian  ini,sehingga  rasio-rasio  tersebut  dapat digunakan  sebagai  alat  ukur  untuk fraudulent  financial  reporting yang  dilakukan  oleh  perusahaan. Implikasi  dari  penelitian  ini  dengan  memakai grand  theory sinyal  diharapkan  dapat  menjadi  acuan bagi  para  investor  dalam  memprediksi  FFR  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  dengan  menangkap sinyal-sinyal yang diberikan melalui rasio-rasio yang diukur,sehingga keputusan yang diambil adalah keputusan yang tepat dan untuk auditor model gabungan Beneish dan Altman dapat dipertimbangkan untuk menjadi model penentuan FFR dari suatu perusahaan. Keterbatasan dalam penelitian ini untuk accrual based ratio hanya menggunakan accrual based investment ratio ,tidak memasukkan liquidity ratio,  asset  management  ratio,  debt  management  ratio,  profitability  ratio,  dan  sufficiency  ratio . Sedangkan  untuk cash  based  investment  ratio menggunakan  seluruh  rasio  yang  ada,masih  terdapat kesalahan  perusahaan  yang  dikategorikan  curang  ternyata  tidak  curang  dan  sebaliknya,  dan  nilai  R square  nya  rendah.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  sebaiknya  tidak  hanya  memasukkan accrual based investment ratio , tetapi juga memasukkan seluruh rasio yang ada,seperti : liquidity ratio, asset management  ratio,  debt  management  ratio,  profitability  ratio,  dan  sufficiency  ratio dan  juga  dalam model  yang  digunakan  masih  terdapat  ketidaktepatan  dalam  memprediksi  kecurangan  laporan keuangan,  sebaiknya  untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk  menggunakan  model  gabungan yang lain.

## Ucapan terima kasih
Terima kasih dan rasa syukur yang sebesar-besarnya saya ucapkan kepada Allah S.W.T yang selalu memberkahi dan melindungi saya dalam penelitian ini, kepada Dosen pembimbing yaitu Ibu Pratana dan Bapak Eddy yang tidak pernah menyerah untuk memotivasi kami dan selalu mendukung kami, kepada Kedua Orang Tua ku, kepada kedua adikku dan semua sepupuku, kepada teman bimbingan rasa keluargaMas Anton, Uda Agik, Ade, Gading, Camaik, Oik, Ipeh, Tri dan Aci,dan teman-teman yang lain, kepada Alumni S1 Akuntansi yang telah ikhlas menyisihkan rezeki mereka untuk kami, kepada seluruh Panitia SAME, kepada bapak Yuliansyah, Ph.D,kepada Ibu reviewer Dr. Luk Luk Fuadah,S.E.,Ak.,M.B.A., CA dan kepada Ibu Moderator Dr. Melitina Tecoalu,S.E.,M.M serta kepada semua pihak yang terlibat dalam pembuatan penelitian ini mulai dari awal sampai dipublikasikan. Semoga penelitian ini berguna untuk kedepannya baik untuk memperkaya literatur maupun referensi acuan dalam penelitian selanjutnya.

## Referensi
Association  of  Certified  Fraud  Examiners.  (2014).  2014  Global  Fraud  Study. Journal  of Contemporary Physics , 49 (5), 202–208. https://doi.org/10.3103/S106833721405003X Barua,  S.,  & Saha, A. K.  (2015).  Traditional  ratios  vs  .  Cash  flow based  ratios :  which  one  is  better traditional  ratios  vs  .  Cash  flow  based  ratios :  which  one  is  better  performance  indicator? Economic and Business , 231–251. https://doi.org/10.13189/aeb.2015.030605
Beasley,  M.  S.,  Carcello,  J.  V,  Hermanson,  D.  R.,  &  Lapides,  P.  D.  (2000).  Fraudulent  financial reporting :  consideration  of  industry  traits  and  corporate  governance  mechanisms. Accounting Horizons , 14 (4), 441–454.
Beneish,  M.  D.  (1999).  The  detection  of  earnings  manipulation  messod  d  .  Beneish  *  june  1999 comments welcome. Financial Analysts Journal , 5 (June), 24–36.
Gabric,  D.  (2018).  Determination  of  accounting  manipulations  in  the  financial  statements  using accrual based investment ratios. Journal of Economics and Business , XVI (1), 71–81. Hutomo,  O.  S.,  &  Sudarno.  (2012).  Cara  mendeteksi  fraudulent  financial  reporting  dengan menggunakan  rasio-rasio  finansial  (Studi  kasus  perusahaan  yang  terdaftar  di  Annual  Report BAPEPAM ). 1–28.
Ikatan  Akuntan  Indonesia  (IAI).  (2015). Pernyataan  Standar  Auditing  (PSA)  no.70:  pertimbangan atas kecurangan dalam audit laporan keuangan . Jakarta: IAI.
Indriantoro,  N.,  &  Bambang,  S.  (2002). Metodologi  penelitian  bisnis:  untuk  akuntansi  dan manajemen. (1st ed.). Yogyakarta: BPFE UGM.
Lou,  Y.,  &  Wang,  M.  (2009).  Fraud  risk  factor  of  the  fraud  triangle  assessing  the  likelihood  of fraudulent financial reporting. Journal of Business & Economics Research , 7 (2), 61–78. Megginson. (1997). Corporate Finance Theory. Addinson-Wesley Eductional Publisher Inc. Oktorina, M., & Hutagaol., Y. (2008). 2008. Analisis arus kas operasi dalam mendeteksi  manipulasi aktivitas riil dan dampaknya terhadap kinerja pasar. Simposium Nasional Akuntansi , XI . Sirait, F., & Siregar, S. V. (2013). Hubungan pembagian dividen dengan kualitas laba: studi empiris perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  bursa  efek  indonesia  Tahun  2005  –  2009. Jurnal Universitas Indonesia , 1–25.
Sugiyono. (2010). Metode penelitian kuantitatif kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta. Tuanakotta, T. M. (2013). Audit berbasis isa (international standards on auditing). Jakarta: Salemba Empat.
Vitarianjani,  N.  (2015).  Prediksi  kondisi  financial  distress  dan  faktor  yang  mempengaruhi  studi empiris  pada  perusahaan  batubara  yang  terdaftar  di  bursa  efek  indonesia  tahun  2011-2014 Conditions  of  Financial  Distress  Prediction  and  Factors  Affecting  (  Empirical  Study  at  Coal Comp . Indonesia. www.duniainvestasi.com/bei.  (2019). Stock  closing  price .  Diakses  pada  2019  dari  website: http://www.duniainvestasi.com/bei/
www.idx.co.id. (2019). Laporan keuangan dan tahunan perusahaan tercatat . Diakses pada 2019 dari website: https://www.idx.co.id/
www.sahamok.com.  (2019). Perusahaan  non  keuangan  yang  tercatat .  Diakses  pada  2019  dari website: https://www.sahamok.com