## Mendeteksi Faktor-faktor Pressure Terhadap Kecurangan Laporan Keuangan Menggunakan Artificial Neural Network
Andrea Titania Chalissa 1 , Elly Suryani 2
1,2) Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia
1) andreatchalissa@student.telkomuniversity.ac.id , 2) ellysuryanizainal@telkomuniversity.ac.id Corresponding Author Diajukan : 23 Agustus 2023 Disetujui : 27 Agustus 2023
Dipublikasi : 1 Januari 2024

## ABSTRACT
Fraudulent  financial  statements  are  the  result  of  misstatements  resulting  from intentional  acts  or  omissions,  which  could  materially  mislead  readers  of  the  financial statements. The focus in this research is to determine the most important pressure factors in detecting fraudulent financial statements. Pressure is one of the fraud risk factors in the fraud  triangle.  Pressure  is  a  condition  felt  by  management  due  to  incentives  to  commit fraud, consisting of:  financial stability by proxy (GPM, ACHANGE, SCHANGE, CATA, SALAR, SALTA, INVSAL), external pressure (LEV, FINANCE, FREEC), personal financial need (OSHIP), and financial target (ROA). Data collection method using secondary data on the manufacturing sector firms that are publicly listed on the Indonesia Stock Exchange in 2017-2021. The research method used is quantitative and the sampling method uses a purposive  sampling  technique,  obtained  137  sample  companies  with  685  total  data observed. Data were analyzed using an Artificial Neural Network. The findings indicated that  the  gross  profit  margin  (GPM),  cash  flow  from  operating  to  total  assets  (CATA), demand for financing (FINANCE), leverage (LEV) and return on total assets (ROA) is the most important proxy in detecting fraudulent financial statement, while other proxies are not too important in detecting fraudulent financial statements.
Keywords: Artificial Neural Network, External Pressure, Financial Stability, Financial Statement Fraud, Financial Target, Personal Financial Need

## PENDAHULUAN
Setiap  tahunnya,  persaingan  bisnis  antar  perusahaan  semakin  meningkat  dan  berkembang. Tujuan persaingan ini adalah karena adanya tekanan untuk meningkatkan kinerja serta menaikkan nilai  perusahaan  yang  dapat  dilihat  pada  laporan  keuangan.  Laporan  keuangan  menjadi  aspek penting  dalam  mengungkapkan  informasi  terkait  bagaimana  arus  kas  serta  posisi  keuangan perusahaan  yang  berguna  bagi  investor  untuk  mengambil  keputusan  ekonomi.  Oleh  sebab  itu, banyak perusahaan yang melakukan kecurangan laporan keuangan dengan menampilkan keadaan terbaik  mengenai  keuangan  perusahaan  untuk  menutupi  keadaan  keungan  perusahaan  yang sebenarnya (Christian & Visakha, 2021).
Kecurangan  merupakan  tindakan  yang  dengan  sengaja  dilakukan  oleh  suatu  individu  dalam manajemen, seperti individu atau kelompok yang memiliki tanggung jawab terhadap pengelolaan, pegawai  bahkan  pihak  lain  dengan  tujuan untuk  mendapatkan  keuntungan  yang  bersifat  illegal. Terdapat  dua  jenis  salah  saji  yang  dilakukan  secara  sengaja  bagi  auditor.  Pertama,  salah  saji diakibatkan oleh kecurangan laporan keuangan dan kedua diakibatkan oleh penyalahgunaan aset (IAPI, 2021). Penyalahgunaan  aset ( Asset Misappopriation) , melibatkan seseorang mencuri atau menyalahgunakan sumber daya perusahaan atau organisasi hingga menyebabkan kerugian, jumlah
kasus  tertinggi  dari  skema  kecurangan  yaitu  86%  dengan  rata-rata  kerugian  terendah  $100.000. Korupsi ( Corruption ) mencakup pelanggaran seperti pemerasan, suap, penyalahgunaan jabatan dan konflik penting lainnya dengan persentase kasus 50% dan rata-rata kerugian $150.000. Kecurangan laporan  keuangan  ( Financial  Statement  Fraud )  dilakukan  oleh  seseorang  yang  dengan  sengaja menyebabkan  salah  saji  atau  penghilangan  material,  melakukan  rekayasa  dan  menutupi  kondisi keuangan yang sebenarnya dalam perusahaan untuk mendapatkan keuntungan dengan jumlah kasus terendah 9% namun mendapatkan kerugian tertinggi $593.000 dibanding penyalahgunaan aset dan korupsi (ACFE, 2022).
Kasus kecurangan laporan keuangan yang menimpa perusahaan asal Indonesia, PT Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk terduga menyalahgunakan dana. Hal ini bermula ketika PT Indo Beras Unggul dituduh  mengambil  beras  dari  petani  yang  mendapat  subsidi  pemerintah,  lalu  mengolah  ulang menjadi beras premium. Setelah peristiwa tersebut, bisnis beras yang sebelumnya memberikan 50% penghasilan  kepada  TPS  Food  tidak  berjalan  lagi,  akibatnya  perusahaan  kehilangan  pendapatan sebesar Rp 2 triliun per tahun dan mendapatkan tekanan akibat kesulitan dalam membayar bunga dan pokok obligasi.  Pihak ketiga yaitu Ernst & Young Indonesia melakukan investigasi terhadap perusahaan ini. Hasil laporan investigasi diserahkan kepada manajemen baru pada tanggal 12 Maret 2019,  yang  menyatakan  bahwa  direksi  lama  menggelembungkan  anggaran  sebesar  Rp4  triliun, penghasilan sebesar Rp662 miliar, nilai pada akun EBITDA sebesar Rp329 miliar, serta adanya aliran  dana  sebesar  Rp1,78  miliar  kepada  pihak  yang  terkait  dengan  manajemen  lama  (Wareza, 2019).
Cressey (1953) mencetuskan teori fraud triangle yang menjelaskan bahwa fraud muncul karena didukung oleh tiga faktor yaitu tekanan, kesempatan serta rasionalisasi (Supadmini & Magdalena, 2021).  Namun  pada  penelitian  ini  fokus  utama  yang  ingin  diteliti  yaitu  faktor-faktor pressure terhadap kecurangan laporan keuangan adalah faktor financial stability, external pressure, personal financial  need dan financial  target. Faktor-faktor pressure inilah  yang  diprediksi  dapat menjadi faktor  terjadinya  kecurangan  laporan  keuangan.  Penggunaan Beneish  M-Score yang  dapat menemukan  dan  membedakan  perusahaan  yang  cenderung  melakukan  kecurangan  dan  tidak melakukan kecurangan, yang selanjutnya akan diolah dengan metode Artificial Neural Network . Artificial Neural Network adalah metode yang diyakini dapat mengklasifikasi dan menghasilkan prediksi  yang  tinggi  untuk  mengetahui  faktor-faktor  terpenting  dalam  menemukan  adanya kecurangan laporan keuangan (Omar et al., 2017). Penelitian (Karim & Hossain, 2021; Suryani & Fajri, 2022) menyatakan faktor pressure dapat menemukan adanya kecurangan.

## STUDI LITERATUR

## Kecurangan Laporan Keuangan
Teori  keagenan  menunjukkan  hubungan  antar  individu  yang  memiliki  kepentingan  berbeda, manajemen  suatu  perusahaan  ( agent )  yang  bertugas  menjalankan  pekerjaan  dan  mengambil keputusan  yang  akhirnya  informasi  tersebut  akan  dievaluasi  oleh  pemilik  usaha  ( principal ) (Indrajati & Bawono, 2022). Namun, informasi yang diberikan oleh agent tidak semua disajikan kepada principal .  Hal  ini  disebut  dengan  informasi  asimetris,  jika agent memiliki  lebih  banyak informasi untuk mengelola perusahaan daripada principal . Benturan kepentingan inilah yang akan menimbulkan masalah kecurangan laporan keuangan (Pujiastuti, 2018; Syafitri et al., 2021).
Kecurangan merupakan tindakan yang disengaja maupun kelalaian yang dirancang untuk menipu orang  lain  dengan  tujuan  agar  korban  mengalami  kerugian  sedangkan  pelaku  mendapatkan keuntungan  (Ozcelik,  2020;  Rahma  &  Suryani,  2019). Fraud merupakan  perbuatan  menentang peraturan yang sengaja dilakukan contohnya seperti penggelapan, memberikan keterangan palsu dan  perbuatan  lainnya  yang  dilakukan  beberapa  pihak  baik  itu  secara  pribadi  atapun  kelompok untuk mendapatkan keuntungan dan merugikan orang lain (Sunardi & Amin, 2018). Kecurangan pada  laporan  keuangan  adalah  hasil  penyajian  yang  salah  akibat  tindakan  disengaja  maupun kelalaian, yang dapat menyesatkan pembaca laporan keuangan secara material (Nanda et al., 2019). Model  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan  menemukan  adanya  kecurangan  laporan keuangan adalah Beneish M-Score yang pertama kali dicetuskan oleh Messod Daniel Beneish tahun 1999 (Beneish, 1999). Beneish mengembangkan model ini untuk membedakan perusahaan yang cenderung melakukan kecurangan ( fraud ) dan tidak melakukan kecurangan ( non-fraud ).

## Pressure
Tekanan  ( pressure )  yaitu  keadaan  yang  dirasakan  manajemen  akibat  adanya  insentif  dalam melakukan fraud , biasanya tekanan bisa mencakup gaya hidup ( lifestyle), ancaman ekonomi serta kebutuhan  finansial  dan  non-finansial  (Karim  &  Hossain,  2021).  Dalam  ISA  240    aktivitas kecurangan laporan keuangan terjadi pada saat manajemen berada di bawah tekanan, dari sumber eksternal maupun  internal entitas,  untuk mencapai target  pendapatan  yang  diharapkan, terutama konsekuensi  bagi  manajemen  akibat  gagal  memenuhi  laporan  keuangan  (IFAC,  2021).  Hal  ini menegaskan bahwa tekanan merupakan penentu yang signifikan dari aktivitas kecurangan (Aiman et  al.,  2022).  Insentif  kecurangan  dianggap  sangat  masuk  akal  dalam  memicu  perbuatan  pelaku kecurangan.  Umumnya,  pelaku  mengetahui  konsekuensi  yang  akan  dihadapi  akibat  tindakan kecurangan. Karena hal itu, tanpa tekanan yang kuat, seorang individu tidak akan berani melakukan perbuatan  kecurangan.  Berdasarkan  SA  No.  240  faktor-faktor  risiko  terkait  salah  saji  yang diakibatkan oleh tekanan adalah financial stability, external pressure, personal financial need , dan financial target (IAPI, 2021). Financial  stability mengacu  pada  kestabilan  suatu  keuangan  pada  perusahaan  (IAPI,  2021; Situngkir  &  Triyanto,  2020).  Apabila  kondisi  perusahaan  mengalami  ketidakstabilan  kinerja perusahaan  juga  akan  ikut  menurun  dimata  publik,  hal  ini  dapat  menimbulkan  tekanan  bagi manajemen sehingga aliran dana dan investasi di masa depan terhambat karena pengelolaan aset dan pengelolaan dana tidak optimal (Permatasari & Laila, 2021; Skousen et al., 2009). Financial stability diukur  dengan  tujuh  proksi. Gross  Profit  Margin (GPM)  merupakan  rasio  keuntungan kotor perusahaan dibandingkan dengan pendapatan penjualan (Syafitri et al., 2021). Asset Change (ACHANGE) merujuk pada situasi di mana terjadi perubahan dalam kepemilikan aset yang tidak wajar atau tidak sah (Yulianti et al., 2023). Sales Change (SCHANGE) digunakan untuk mengukur perubahan yang terjadi pada angka penjualan suatu produk atau dari periode  tertentu ke periode lainnya  (Ahmadiana &  Novita,  2018). Cash  Flow  from  Operating  to  Total Asset (CATA)  dapat menghasilkan informasi terkait kemampuan perusahaan dalam menghasilkan arus kas operasional, serta  mengelola  asetnya  secara  efektif  (Novita,  2019). Sales  to  Account  Receivable (SALAR) adalah rasio keuangan yang mengukur hubungan antara pendapatan penjualan dan saldo piutangnya (Yusrianti et al., 2020). Sales to Total Asset (SALTA) menggambarkan efisiensi manajemen dalam memanfaatkan aset yang dimiliki. Inventory to Total Sales (INVSAL) adalah rasio yang mengukur persentase penjualan perusahaan yang digunakan untuk menutupi biaya persediaan atau stok barang (Suryani & Fajri, 2022).
External  pressure mengacu  pada  situasi  manajemen  mendapatkan  tekanan  yang  besar  dalam memenuhi  ekspektasi  pihak  lain  (Rahma  &  Suryani,  2019).  Manajemen  akan  berada  di  bawah tekanan yang besar untuk memenuhi kebutuhan pembiayaan tambahan maupun keinginan untuk mempoleh lebih banyak dana agar tetap kompetitif melalui pembiayaan utang dan ekuitas, sehingga memungkinkan  dalam  melakukan  kecurangan  (Septriani  &  Handayani,  2018;  Wahyuni  et  al., 2023). External  pressure diukur  dengan  tiga  proksi. Leverage (LEV)  merupakan  rasio  antara hutang  dan  aset  suatu  perusahaan,  tingkat leverage yang  tinggi  dapat  menyebabkan  tekanan keuangan  yang  lebih  besar  pada  perusahaan  dalam  mencari  sumber  dana  tambahan  untuk membayar  hutang  (Eriyanti  et  al.,  2022). Demand  for  Financing (FINANCE)  yaitu  permintaan untuk mendapatkan pembiayaan atau sumber dana tambahan (Ahmadiana & Novita, 2018). Free cash flow (FREEC) merupakan aliran kas yang dihasilkan oleh perusahaan setelah mengeluarkan modal untuk mempertahankan atau mengembangkan bisnisnya (Kurnia, 2020) . Personal  financial  need mengacu  pada  situasi  ketika  eksekutif  perusahaan  memiliki  peran penting terkait keuangan di perusahaan, kebutuhan keuangan pribadi manajemen perusahaan juga akan dipengaruhi oleh performa keuangan perusahaan (IAPI, 2021). Beberapa saham yang dimiliki manajemen  akan  mempengaruhi  kebijakan  pengungkapan  hasil  keuangan  perusahaan  (Alfina  & Amrizal,  2020).  Dengan  adanya  kepemilikan  saham  yang  dimiliki  manajemen  menyebabkan perusahaan  merasa  berhak  untuk  menuntut  atas  pendapatan  dan  kekayaan  perusahaan,  sehingga mempengaruhi  performa  keuangan  perusahaan  (Umar  et  al.,  2020). Personal  financial  need menggunakan  proksi  OSHIP  merujuk  pada  persentase  kepemilikan  kumulatif  perusahaan  yang dimiliki oleh manajemen (Wahyudi et al., 2022)
Financial  Target yaitu  dorongan  ekstrem  pada  manajemen  atau  karyawan  operasional  dalam
mencapai financial  target (Boermawan &  Arfianti,  2022). Financial target yang  diukur  dengan Return on Total Assets (ROA) adalah ukuran yang biasa digunakan untuk menggambarkan efisiensi pemanfaatan aset dalam operasional perusahaan (Syafitri et al., 2021).

## Artificial Neural Network
Artificial Neural Network (ANN) termasuk kedalam salah satu jenis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang menggunakan teknik data mining (Riany et al., 2021) . Artificial Neural Network adalah model matematika berdasarkan jaringan saraf biologis. Tidak sama seperti sistem tradisional dimana  informasi  pengetahuan  harus  selalu  mengikuti  aturan ,  Artificial  Neural  Network menghasilkan aturannya sendiri dengan mempelajari dan mempraktikan sesuai dengan contoh yang diberikan. Menyiratkan bahwa metode ini dilatih untuk bertindak sesuai instruksi sampel (Omar et al., 2017). Artificial Neural Network adalah alat yang menggunakan pola dan struktur yang sama serta teknik pemrosesan parallel seperti otak manusia, bertujuan untuk menganalisis data sampel secara berulang, sehingga dalam beberapa tahun terakhir ANN telah dikembangkan untuk berbagai bentuk  studi  (Cerullo  &  Cerullo,  1999).  Model  ini  menggabungkan  banyak  input  dan memprosesnya sehingga dapat memprediksi output dari data serupa (Karim & Hossain, 2021).
Keunggulan  dari  model  ANN  adalah  kemampuannya  dalam  menangkap  pola-pola  yang kompleks  dan  tidak  linear  pada  data  secara  tidak  langsung  antara  variabel  dependen  dan independen. Hal ini dapat membantu dalam mendeteksi manipulasi yang sulit diidentifikasi melalui metode  analisis  tradisional.  Selain  itu,  ANN  dapat  diimplementasikan  untuk  analisis  laporan keuangan  secara  real-time,  memungkinkan  deteksi  dini  kecurangan  dan  tindakan  segera  untuk mencegah  kerugian  lebih  lanjut.  Oleh  karena  itu,  lebih  mudah  dan  lebih  cepat  untuk mengembangkan  dan  menerapkan  ANN  daripada  mengembangkan  metode  analisis  tradisional lainnya (Chen & Du, 2009; Suryani & Fajri, 2022). Dalam menjalankan model ANN, langkah yang harus  dilakukan  adalah  mendapatkan  seluruh  data  informasi  input,  yaitu  setiap  input  X i yang membawa  sinyal  informasi  setelah  itu  dikalikan  dengan  bobot  atau  koefisien.  Hasil  perkalian tersebut diakumulasikan dan disimpan dalam hidden layer. Hidden layer ini akan memproses data dari input dengan fungsi aktivasi 1 dan kemudian diubah menjadi output Y.
Gambar 1. Struktur Artificial Neural Network Sumber : (Chen & Du, 2009) Gambar 1 menunjukkan tiga tipe neuron yaitu input layer , hidden layer dan output layer . Lapisan input merupakan  lapisan  pertama  dalam  jaringan  yang  mendorong  model,  sedangkan lapisan output dihasilkan  dari  stimulasi  lapisan input .  Lapisan hidden menentukan  pemetaan hubungan antara input dan output , sedangkan hubungan antar neuron disimpan sebagai bobot relasi yang terhubung sehingga memberikan keluaran untuk layer berikutnya.

## METODE
Metode  penelitian  ini  menggunakan  deskriptif  kuantitatif.  Populasi  menggunakan  perusahaan sektor  manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2017-2021. Purposive sampling digunakan  sebagai  teknik  pengambilan  sampel  sehingga diperoleh  137  perusahaan, dengan data lima tahun, maka diperoleh 685 data observasi . Pengujian data menggunakan metode Artificial Neural Network dapat melalui dua tahap yaitu Multilayer Perceptron dan Independent Variable Importance.
Tabel 1. Operasional Variabel Variabel Indikator Financial Stability 1. GPM = Penjualan – Harga Pokok Penjualan
Penjualan
2. ACHANGE = Total Aset t – Total Aset t-1 Total Aset t-1 3. SCHANGE = Perubahan penjualan – Rata-rata perubahan penjualan industry
4 . CATA = Pendapatan operasi – arus kas operasi
Total Aset
5 . SALAR = Penjualan
Piutang
6 . SALTA = Penjualan Total Aset
7 . INVSAL =
Inventory Total Penjualan
(Skousen et al., 2009)
External Pressure 1 . LEV = Total hutang Total Aset 2 . FINANCE = Kas dari operasi – rata2 belanja modal
aset lancar
3 . FREEC =
Aktivitas operasional – arus kas bersih – kas dividen – pengeluaran modal
(Skousen et al., 2009) Personal Financial Need 1. OSHIP =Persentase kepemilikan kumulatif yang dimiliki manajemen
(Wahyudi et al., 2022)
Financial Target 1 . ROA = Laba bersih setelah pajak Total aset (Syafitri et al., 2021) Kecurangan Laporan Keuangan Formula untuk M-score adalah: 𝑀𝑆𝐶𝑂𝑅𝐸 =   −4.84 + 0.920 𝐷𝑆𝑅𝐼 + 0.528 𝐺𝑀𝐼 + 0.404 𝐴𝑄𝐼 + 0.892 𝑆𝐺𝐼 + 0.115 𝐷𝐸𝑃𝐼 − 0.172 𝑆𝐺𝐴𝐼 + 4.679 𝑇𝐴𝑇𝐴 + 0.327 𝐿𝐸𝑉𝐼 Pengukuran menggunakan M-Score apabila: 1 = M-score > -2,22 = Fraud 0 = M-score < -2,22 = Non-fraud (Beneish, 1999; Beneish et al., 2012)

## HASIL
Hasil pengujian dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor terpenting dari pressure yang  mampu  mendeteksi  adanya  kecurangan  pada  laporan  keuangan.  Berikut  ini  hasil  analisis statistik deskriptif dan analisis data menggunakan Artificial Neural Network :
Tabel 2. Analisis Statistik Deskriptif
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation GPM 685 -57,00093 2,00757 0,1244629 2,24455466 ACHANG E 685 -0,85454 11,20961 0,0960770 0,50673910 SCHANG E 685 -1,11856 8,33694 0,0000001 0,49633440 CATA 685 -2,94318 1,08894 -0,0146546 0,19571330 SALAR 685 0,02200 15542,21841 31,4723389 593,55769343 SALTA 685 0,00044 6,94937 0,9725128 0,68179016 INVSAL 685 0,00046 4,56035 0,2577752 0,26965027 LEV 685 0,06303 5,16774 0,5228167 0,49349138 FINANCE 685 -0,84434 11,60782 0,0892095 0,54589911 FREEC 685 - 25627700471821 391533230000 00 455654778783 3601050747789 OSHIP 685 0,00000 ,89444 0,0684528 0,17537191 ROA 685 -2,64099 ,92100 0,0363510 0,15334517 Valid N 685

## Sumber : output SPSS 25 (2023)
Tabel 2 analisis statistik deskriptif menunjukkan bahwa proksi gross profit margin (GPM), asset change (ACHANGE), sales  change (SCHANGE), cash  flow  from  operations  to  total  asset (CATA), sales to accounts receivable (SALAR), inventory to total sales (INVSAL), demand for financing (FINANCE), free  cash  flow (FREEC),  kepemilikan  kumulatif  yang  dimiliki  oleh manajemen (OSHIP), return on total assets (ROA) memiliki nilai mean lebih kecil daripada standar deviasi  yang menandakan data  pada  perusahaan  sektor manufaktur  cenderung  bervariasi.  Proksi lainnya cenderung tidak bervariasi.
Data  kecurangan  laporan  keuangan  dengan  pengukuran  M-score,  jika M-score <  -2,22  maka perusahaan  tergolong  sebagai non-fraud yang  diberi  kode  0, M-score >  -2,22  maka  perusahaan tergolong sebagai fraud yang diberi kode 1. Hasilnya menyatakan bahwa perusahaan manufaktur yang  terdaftar  di  BEI  periode  2017-2021  dengan  685  data  observasi,  memiliki  196  data  tidak terindikasi kecurangan dan 489 terindikasi kecurangan laporan keuangan. Setelahnya, data ini akan dianalisis  dan  diolah  menggunakan Artificial  Neural  Network untuk  membandingkan  data  yang telah diobservasi dengan data yang diprediksi.

## Gambar 2. Artificial Neural Network Diagram
Sumber: Data telah diolah SPSS 25 (2023)
Gambar  2  menampilkan  lapisan  input  ( input layer )  berupa  proksi Gross  Profit  Margin (GPM) hingga Return On Total Asset (ROA). Hasil dari lapisan tersembunyi ( hidden layer ) terdiri dari  bias,  H(1:1),  H(1:2),  H(1:3),  H(1:4),  H(1:5)  dan  H(1:6).  Lapisan  output  ( output  layer ) merupakan variabel dependen yaitu kecurangan laporan keuangan ( Fraud ).
Tabel 3. Ringkasan Kasus Multilayer Perceptron N Percent Sample Training 548 80,0% Testing 137 20,0% Valid 685 100,0% Excluded 0 Total 685
Sumber: Data telah diolah, SPSS 25 (2023)
Multilayer  Perceptron  Network (MLP)  merupakan  salah  satu  jenis Artificial  Neural  Network yang  terbuat  dari  lapisan  neuron.  Neuron  ini  merupakan  lapisan  tersembunyi  yang  memproses lapisan  output  dihubungkan  oleh  garis  yang  dikenal  sebagai  node.  Tabel  3  menunjukkan  hasil Multilayer Perceptron yang digunakan untuk analisis dengan training 80% pada 548 sampel dan testing 20% pada 137 sampel.
Tabel 4. Ringkasan Model Multilayer Perceptron
Training Cross Entropy Error 263,410 Percent Incorrect Predictions 21,9% Stopping Rule Used 1 consecutive step(s) with no decrease in error a Training Time 0:00:00,12 Testing Cross Entropy Error 56,655 Percent Incorrect Predictions 16,8% Dependent Variable: Fraud
a. Error computations are based on the testing sample.
Sumber: Data telah diolah, SPSS 25 (2023)
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 1, Januari 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i1.1895
Prediksi kesalahan yang dilakukan sistem training adalah 21,9% dan tingkat prediksi kesalahan pada  sistem testing adalah  16,8%.  Semakin  rendah  nilainya,  semakin  baik  model  dalam memprediksi kecurangan.
Tabel 5. Klasifikasi Model Multilayer Perceptron Sample Observed Predicted 0 1 Percent Correct Training 0 68 98 41,0% 1 22 360 94,2% Overall Percent 16,4% 83,6% 78,1% Testing 0 10 20 33,3% 1 3 104 97,2% Overall Percent 9,5% 90,5% 83,2% Dependent Variable: Fraud Sumber: Data telah diolah, SPSS 25 (2023)
Tabel 5 menunjukkan seberapa baik neural network dalam mengklasifikasi item, dimana 0 untuk non-fraud dan  1  untuk fraud. Hasilnya  pada  sistem training ,  dari  total  548  sampel  berhasil memprediksi  sebanyak  458  sampel  terindikasi  kecurangan  dan  90  sampel  tidak  terindikasi kecurangan dengan tingkat persentase 78,1%. Pada sistem testing , dari total 137 sampel berhasil memprediksi  sebanyak  124  sampel  terindikasi  kecurangan  dan  13  sampel  tidak  terindikasi kecurangan dengan tingkat persentase 83,2%.
Tabel 6. Hasil Independent Variable Importance Variable Importance Normalized Importance GPM 0,135 77,9% ACHANGE 0,072 41,6% SCHANGE 0,056 32,1% CATA 0,098 56,3% SALAR 0,056 32,5% SALTA 0,070 40,3% INVSAL 0,058 33,3% LEV 0,093 53,6% FINANCE 0,173 100,0% FREEC 0,061 35,1% OSHIP 0,019 11,1% ROA 0,109 62,8% Sumber: Data telah diolah, SPSS 25 (2023) Tabel  6  menunjukkan  bahwa  jika  nilai normalized  importance pada Independent  Variable Importance > 0,5 (50% ), faktor tersebut penting dalam menemukan kecurangan (Omar et al., 2017) . Hasil  pengujian independent  variable  importance menunjukkan  proksi demand  for  financing (FINANCE) 100%, gross profit margin (GPM) 77,9%, return on total asset (ROA) 62,8%, cash flow from operating to total asset (CATA) 56,3% dan leverage (LEV) 53,6% merupakan faktor terpenting  yang  dapat  menemukan  adanya  kecurangan  laporan  keuangan  perusahaan  sektor manufaktur. Sementara itu, proksi lain yang kurang dari 50%, merupakan faktor yang tidak terlalu penting dalam menemukan kecurangan.

## PEMBAHASAN
Hasil  uji Independent  Variabel  Importance sesuai  dengan  nilai normalized  importance menunjukkan bahwa variabel external pressure dengan proksi demand for financing (FINANCE) merupakan  proksi  terpenting  pertama  dalam  menemukan  adanya  kecurangan  laporan  keuangan. Ketika pengukuran demand for financing menunjukkan hasil negatif, nilai ini menampilkan berapa tahun perusahaan dapat terus mempertahankan pendanaan internal pada tingkat aktivitasnya saat ini  (Dechow  et  al.,  1996).  Sehingga,  meningkatnya  permintaan  pendanaan  dapat  menyebabkan manajemen merasa terdorong untuk melakukan kecurangan dengan menyajikan laporan keuangan
yang lebih positif daripada yang seharusnya guna mendapatkan persetujuan pendanaan (Skousen et al., 2009).
Gross  profit  margin (GPM)  merupakan  proksi  terpenting  kedua  dalam  menemukan  adanya kecurangan pada laporan keuangan. Gross Profit Margin digunakan untuk mengetahui efektivitas manajemen secara menyeluruh didasari dengan kecilnya tingkat pendapatan yang dihasilkan dari penjualan  (Firdausya  &  Parasetya,  2021).  Perusahaan  dapat  dengan  sengaja  meningkatkan pendapatan atau mengurangi biaya untuk meningkatkan laba kotor yang dilaporkan, hal ini dapat memberikan sinyal adanya indikasi kecurangan pada laporan keuangan (Anning & Adusei, 2022). Proksi terpenting ketiga adalah Return on total asset (ROA). Semakin tinggi return on total asset , semakin  baik  juga  performa  suatu  perusahaan.  Namun,  untuk  meningkatkan  kinerja  dengan menerapkan rasio return on total assets yang lebih tinggi dapat mendorong manajemen melakukan kecurangan seperti memanipulasi nilai aset agar terlihat lebih besar daripada seharusnya, sehingga ROA akan terlihat lebih tinggi (Kopun, 2018; Ratnasari & Rofi, 2020).
Faktor terpenting keempat adalah cash flow from operating to total asset (CATA). (Novita, 2019) menyatakan  perusahaan  mungkin  tidak  dapat  menghasilkan  arus  kas  dari  aktivitas  operasi  serta mengelola  asetnya  secara  efektif  sehingga  mencoba  memanipulasi  laporan  arus  kas  operasional agar  terlihat  lebih  tinggi  daripada  kenyataannya.  (Kopun,  2018).  Proksi  penting  yang  terakhir adalah leverage (LEV). Tingkat leverage yang tinggi dapat menyebabkan tekanan keuangan yang lebih  besar  pada  perusahaan  dalam  mencari  sumber  dana  tambahan  untuk  membayar  hutang (Eriyanti  et  al.,  2022).  Perusahaan  mungkin  berusaha  untuk  menyembunyikan  hutang  untuk memberikan  kesan  bahwa  risiko  hutang  lebih  rendah  daripada  seharusnya  (Chaari  et  al.,  2022; Saleh et al., 2021).
Selain  itu,  proksi  ACHANGE,  SCHANGE,  SALAR,  SALTA,  INVSAL,  FREEC  dan  OSHIP tidak  menjadi  faktor  penting  yang  dapat  menemukan  kecurangan.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena perusahaan  tidak  mendapat  tekanan  untuk  melakukan  kecurangan  akibat  perubahan  yang  tidak signifikan pada aset, penjualan, persediaan, arus kas dan kepemilikan saham (Kurnia, 2020; Rahma & Suryani, 2019; Yusrianti et al., 2020)

## KESIMPULAN
Berdasarkan pengolahan data menggunakan metode Artificial Neural Network pada perusahaan sektor manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2017-2021, menemukan hasil bahwa  variabel financial  stability dengan  proksi gross  proft  margin (GPM), cash  flow  from operating to total asset (CATA), variabel external pressure dengan proksi demand for financing (FINANCE), leverage (LEV)  dan  variabel financial  target diproksikan return  on  total  assets (ROA) merupakan variabel dan proksi terpenting dalam menemukan adanya kecurangan laporan keuangan. Dengan ini dapat dijelaskan bahwa metode Artificial Neural Network dapat menemukan adanya indikasi kecurangan laporan keuangan pada perusahaan dengan andal. Disisi lain, proksi yang tidak memiliki kepentingan dalam menemukan kecurangan laporan keuangan dapat terjadi akibat keterbatasan data penelitian serta karakteristik perusahaan yang berbeda-beda.

## REFERENSI
Ahmadiana,  N.  S.  S.,  &  Novita,  N.  (2018).  Prediksi  Financial  Statement  Fraud  melalui  Fraud
Triangle Theory. Jurnal Keuangan Dan Perbankan , 14 (2), 77.
https://doi.org/10.35384/jkp.v14i2.130
Aiman,  A.  M.,  Ismail,  T.  N.  T.,  &  Safiah,  A.  M.  (2022).  the  Relationship  Between  Perceived Pressure,  Perceived  Opportunity,  Perceived  Rationalization  and  Fraud  Tendency  Among Employees: a Study From the People’S Trust in Malaysia. Studies in Business and Economics , 17 (2), 23–43. https://doi.org/10.2478/sbe-2022-0023
Alfina,  D.  F.,  &  Amrizal,  A.  (2020).  Pengaruh  Faktor  Tekanan,  Peluang,  Rasionalisasi, Kompetensi, dan Arogansi Terhadap Kecurangan Laporan Keuangan. Akuntabilitas , 13 (1), 63–76. https://doi.org/10.15408/akt.v13i1.14497
Anning,  A.  A.,  &  Adusei, M.  (2022).  An  Analysis  of  Financial  Statement  Manipulation  among Listed Manufacturing and Trading Firms in Ghana. Journal of African Business , 23 (1), 165– 179. https://doi.org/10.1080/15228916.2020.1826856
Association  of  Certified  Fraud  Examiners.  (2022). Occupational  Fraud  2022:  A  Report  to  the Nations .
Beneish,  M.  D.  (1999).  The  Detection  of  Earnings  Manipulation. Financial  Analysts  Journal ,
5 (June), 24–36.
Beneish, M. D., Lee, C. M. C., & Nichols, D. C. (2012). Fraud Detection and Expected Returns.
SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.1998387
Boermawan, G., & Arfianti, R. I. (2022). Pengaruh Fraud Triangle Terhadap Kecurangan Pelaporan Keuangan dengan Beneish M-Score Model. Journal of Applied Managerial Accounting , 6 (2), 173–186. www.cnbcindonesia.com,
Cerullo, M. J., & Cerullo, V. (1999). Using Neural Networks to Predict Financial Reporting Fraud: Part 1. Elsevier , May , 14–17.
Chaari, H. F., Belanès, A., & Lajmi, A. (2022). Fraud Risk And Audit Quality: The Case Of Us Public  Firms. Copernican  Journal  of  Finance  &  Accounting , 11 (1),  29–47. https://doi.org/10.12775/cjfa.2022.002
Chen,  W.  Sen,  &  Du,  Y.  K.  (2009).  Using  neural  networks  and  data  mining  techniques  for  the financial distress prediction model. Elsevier , 36 (2 PART 2), 4075–4086. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.03.020
Christian, N., & Visakha, B. (2021). Analisis Teori Fraud Pentagon dalam Mendeteksi Fraud pada Laporan  Keuangan  Perusahaan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia. Conference  on Management, Business, Innovation, Education and Social Sciences , 1 (1), 1325–1342. Dechow,  P.  M.,  Sloan,  R.  G.,  &  Sweeney,  A.  P.  (1996).  Causes  and  consequences  of  earnings manipulation: An analysis of firms subject to enforcement actions by the SEC. Contemporary Accounting Research , 13 (1), 1–36. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.1996.tb00489.x Eriyanti,  E.,  Yani,  N.  D.,  Rahmalia,  N.  R.,  &  Kabib,  N.  (2022).  Deteksi  Pengaruh  Financial Stability,  External  Pressure,  dan  Financial  Targets  terhadap  Financial  Statement  Fraud  di Masa Pandemi Covid-19 (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di JII
70). Jurnal Akuntansi Dan Audit Syariah , 3 (2), 1–17.
https://doi.org/https://doi.org/10.28918/jaais.v3i2.5645 Firdausya, S., & Parasetya, M. T. (2021). Analisis Rasio Keuangan Dalam Mendeteksi Kecurangan Laporan  Keuangan  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia Tahun 2017-2019. Diponegoro Journal of Accounting , 10 (4).
IAPI. (2021). SA 240 (Revisi 2021) Tanggung Jawab Auditor Terkait Dengan Kecurangan Dalam Suatu Audit Atas Laporan Keuangan. In Standar Profesional Akuntan Publik (Vol. 240, Issue Revisi, pp. 55–82).
IFAC.  (2021).  International  Standard  On  Auditing  (UK)  240  The  Auditor’s  Responsibilities Relating to Fraud in an Audit of Financial Statements. In The Financial Reporting Council (Vol. 0, Issue May). www.ifac.org
Indrajati, F., & Bawono, A. D. B. (2022). Pengaruh Financial Stability, Financial Targets, External Pressure,  Personal  Financial  Need  Terhadap  Financial  Statement  Fraud  Dengan  Auditor Quality  Sebagai  Variabel  Moderating. Prosiding  Seminar  Nasional  Hasil  Riset  Dan Pengabdian .
Karim,  R.,  &  Hossain,  M.  A.  (2021).  Fraudulent  Financial  Reporting  in  the  Banking  Sector  of Bangladesh: A Prediction. International Journal of Management, Accounting and Economics , 8 (2). https://doi.org/10.5281/zenodo.4640933
Kopun, D. (2018). A Review Of The Research On Data Mining Techniques In The Detection Of Fraud In Financial Statements. Journal of Accounting and Management .
Kurnia,  N.  (2020).  Analisis  Fraud  Triangle  Sebagai  Pendeteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan pada Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ilmu Dan Riset Akuntansi , 9 (11), 1–22.
Nanda, S. T., Zenita, R., & Salmiah, N. (2019). Fraudulent Financial Reporting: A Fraud Pentagon Analysis. GATR Accounting
and Finance Review , 4 (4), 106–113. https://doi.org/10.35609/afr.2019.4.4(2)
Novita,  N.  (2019).  Teori  Fraud  Pentagon  dan  Deteksi  Kecurangan  Pelaporan  Keuangan. Jurnal Akuntansi Kontemporer (JAKO) , 11 (No 2), 64–73.
Omar,  N.,  Johari,  Z.  A.,  &  Smith,  M.  (2017).  Predicting  Fraudulent  Financial  Reporting  Using
Artificial Neural Network. Journal of Financial Crime , 24 (2), 362–387. https://doi.org/10.1108/JFC-11-2015-0061 Ozcelik,  H.  (2020).  an  Analysis  of  Fraudulent  Financial  Reporting  Using  the  Fraud  Diamond Theory Perspective: an Empirical Study on the Manufacturing Sector Companies Listed on the  Borsa  Istanbul. Contemporary Studies  in  Economic  and  Financial  Analysis , 102 , 131– 153. https://doi.org/10.1108/S1569-375920200000102012 Permatasari,  D.,  &  Laila,  U.  (2021).  Deteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Dengan  Analisis
Fraud Diamond Di Perusahaan Manufaktur. Akuntabilitas , 15 (2), 241–262. https://doi.org/10.29259/ja.v15i2.13025
Pujiastuti, H. (2018). Determinan Kecurangan Atas Laporan Keuangan Berdasarkan Teori Fraud Triangle. Perbanas Institute , 1–49.
Rahma, D. V., & Suryani, E. (2019). Pengaruh Faktor-Faktor Fraud Triangle Terhadap Financial Statement Fraud. Jurnal ASET (Akuntansi Riset) , 11 (2), 301–314.
https://doi.org/10.17509/jaset.v11i2.17926 Ratnasari,  M.  R.,  &  Rofi,  M.  A.  (2020).  Faktor-Faktor  Yang  Memotivasi  Kecurangan  Laporan Keuangan. Journal of Management and Business Review , 17 (1), 79–107. https://doi.org/10.34149/jmbr.v17i1.202
Riany, M., Sukmadilaga, C., & Yunita, D. (2021). Detecting Fraudulent Financial Reporting Using Artificial  Neural  Network. Journal  of  Accounting  Auditing  and  Business , 4 (2),  60–69. http://journal.unpad.ac.id/jaab/article/view/34914 Septriani,  Y.,  &  Handayani,  D.  (2018).  Mendeteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  dengan Analisis  Fraud  Pentagon. Jurnal  Akuntansi,  Keuangan  Dan  Bisnis , 11 (1),  11–23. http://jurnal.pcr.ac.id
Situngkir, N. C., & Triyanto, D. N. (2020). Detecting Fraudulent Financial Reporting Using Fraud Score Model and Fraud Pentagon Theory : Empirical Study of Companies Listed in the LQ 45 Index. The Indonesian
Journal of Accounting Research , 23 (03). https://doi.org/10.33312/ijar.486
Skousen, C. J., Smith, K. R., & Wright, C. J. (2009). Detecting and Predicting Financial Statement Fraud:  The  Effectiveness  of  The  Fraud  Triangle  and  SAS  No.  99.  In Emerald  Group Publishing  Limited (Vol.  13,  Issue  1).  https://doi.org/https://doi.org/10.1108/S1569- 3732(2009)0000013005
Sunardi, S., & Amin, M. N. (2018). Fraud detection of financial statement by using fraud diamond perspective. International  Journal  of  Development  and  Sustainability , 7 (3),  878–891. www.isdsnet.com/ijds
Supadmini,  S.,  &  Magdalena,  M.  P.  (2021).  Detection  Of  Fraudulent  Financial  Reporting  With Beneish M-Score Index Ratio Approach In Food And Beverage Sub Sector Manufacturing Companies  Listed  On  The  Indonesia  Stock  Exchange. JRAMB,  Prodi  Akuntansi,  Fakultas Ekonomi, UMB Yogyakarta , 7 (2), 151–161.
Suryani, E., & Fajri, R. R. (2022). Fraud Triangle Perspective: Artificial Neural Network Used in Fraud Analysis. Quality
- Access to Success , 23 (188), 154–162. https://doi.org/10.47750/QAS/23.188.22
Syafitri, M., Ermaya, H. N. L., & Putra, A. M. (2021). Dampak Corporate Governance, Financial Stability, dan Financial Target dalam Kecurangan Laporan Keuangan. Jurnal Akunida , 7 (1),
1–16.
Umar,  H.,  Partahi,  D.,  &  Purba,  R.  B.  (2020).  Fraud  diamond  analysis  in  detecting  fraudulent financial  report. International  Journal  of  Scientific  and  Technology  Research , 9 (3),  6638– 6646.
Wahyudi, I., Boedi, S., & Kadir, A. (2022). Kecurangan Laporan Keuangan Sektor Tambang di Indonesia. Jurnal KRISNA: Kumpulan Riset Akuntansi , 13 (2), 180–190. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.22225/kr.13.2.2022.180-190
Wahyuni,  D.,  Isyuwardhana,  D.,  &  Nazar,  M.  R.  (2023).  Pengaruh  Financial  Stability,  External Pressure  Dan  Financial  Target  Terhadap  Financial  Statement  Fraud. E-Proceeding  of Management , 10 (2).
Wareza,  M.  (2019).  Tiga  Pilar  dan  Drama  Penggelembungan  Dana.  Cnbcindonesia.Com. https://www.cnbcindonesia.com/market/20190329075353-17-63576/tiga-pilar-dan-drama- penggelembungan-dana Yulianti, V., Sulistyorini Wulandari, D. S., & Sopiah, S. (2023). Analisis Stabilitas Keuangan dan Tekanan  Eksternal  Terhadap  Kecurangan  Laporan  Keuangan  dengan  Pendekatan  Teori Keagenan. Journal  of  Trends  Economics  and  Accounting  Research , 3 (4),  519. https://doi.org/10.47065/jtear.v3i4.643
Yusrianti, H., Ghozali, I., Yuyetta, E., Aryanto, & Meirawati, E. (2020). Financial statement fraud risk factors of fraud triangle: Evidence from Indonesia. International Journal of Financial Research , 11 (4), 36–51. https://doi.org/10.5430/ijfr.v11n4p36