ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240
Hasil Penelitian

## APLIKASI HUKUM BENFORD DALAM MENGANALISA KASUS GARUDA INDONESIA

## Theresia Hesti Bwarleling
Program Studi Akuntansi Universitas Bunda Mulia tbwarleling@bundamulia.ac.id
Diterima 6 Agustus 2020 / Disetujui 30 Agustus 2020
ABSTRACT: Benford's Law is a simple and effective tool in finding fraud for an auditor. The purpose of this study was to determine whether Benford's Law can be used effectively in analyzing the indication of ambiguity  in  the  financial  statements  of  PT.  Garuda  Indonesia  (Persero)  Tbk.  2018.  To  answer  this question,  this  research  uses  all  accounts  in  the company's financial  statements  from  2018  and  2017.  In assessing whether these accounts have differences in distribution with Benford's Law, this study uses the average  absolute  deviation.  Then  the  predicted  absolute  deviation  results  are  tested  by  referring  to  the exposure of Garuda's incidental publications (July, 2019). The results of this study indicate that the value of the financial statements of PT. Garuda Indonesia (Persero) Tbk. in the year 2018 fulfills the Benford Law distribution pattern. Meanwhile, in 2017 there were several deviant account values which were then asked to be restated in the 2018 reporting. Benford's law has once again proven to be used as an effective tool in audit planning.
Keywords: Benford Law, Garuda Indonesia Financial Report, Average Absolute Deviation
ABSTRAK: Hukum  Benford  merupakan  alat  bantu  yang  sederhana  dan  efektif  dalam  menemukan kecurangan  bagi  seorang  auditor.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  apakah  Hukum Benford dapat digunakan secara efektif dalam menganalisa adanya indikasi kerancuan Laporan Keuangan PT.  Garuda  Indonesia  (Persero)  Tbk.  Tahun  2018.  Untuk  menjawab  pertanyaan  tersebut,  riset  ini menggunakan  seluruh  akun  dalam  laporan  keuangan  perusahaan  tahun  2018  dan  2017.  Dalam  menilai apakah  akun-akun  tersebut  memiliki  perbedaan  distribusi  dengan  Hukum  Benford,  penelitian  ini menggunakan rata-rata deviasi absolut. Kemudian hasil rata-rata deviasi absolut diuji prediksinya dengan merujuk  pada  paparan  publikasi  insidentil  Garuda  (Juli,  2019).  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  nilai  akun  Laporan  Keuangan  PT.  Garuda  Indonesia  (Persero) Tbk.  Tahun  2018 memenuhi  pola distribusi  Hukum Benford. Sedangkan pada tahun 2017 terdapat beberapa nilai akun  yang  menyimpang dan kemudian diminta untuk disajikan ulang di pelaporan tahun 2018. Hukum Benford sekali lagi terbukti dapat digunakan sebagai alat bantu yang efektif dalam perencanaan audit.
Kata kunci: Hukum Benford, Laporan Keuangan Garuda Indonesia, Rata-rata Deviasi Absolut

## Pendahuluan
Latar Belakang Masalah Silang  pendapat  tentang  Laporan Keuangan  PT  Garuda  Indonesia  seakan- akan  memasuki  sebuah  terowongan  yang tanpa  berujung.  Gagasan  dan  berbagai pertimbangan,  pendapat  pro  dan  kontra, dari berbagai pihak memenuhi ruang media publik  tanpa  kejelasan  sehingga  yang tertinggal  hanyalah  realita  yang  terus memudar.  Selama  beberapa  kurun  waktu, publik  hampir  merasa  kesulitan  dalam mengetahui apa yang sesungguhnya sedang terjadi. Pemahaman yang penuh sebenarnya
diperlukan  agar  publik  dapat  memberikan penilaian  secara  proporsional  atas  kinerja keuangan PT Garuda Indonesia.
Manajemen  PT Garuda  Indonesia (Persero)  Tbk  secara  mengejutkan  berhasil menorehkan  kinerja  yang  cemerlang  pada tahun  2018.  Tidak  hanya  kondisi  kerugian yang membaik (jumlah kerugian berkurang),  tetapi  bahkan  hingga  berhasil mencatat  laba  bersih  US$809,84  ribu  atau setara  dengan  Rp11,33  miliar  (Rp14.000 per  US$).  Namun  sayangnya,  alih-alih disambut  dengan  baik  oleh  seluruh  pihak, ternyata  dua  komisaris  Garuda  Indonesia,
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
Chairal Tanjung dan Dony Oskaria menepis keberhasilan  tersebut  dengan  mengambil sikap  tidak  menandatangani  laporan  buku tahunan  Garuda  2018.  Kedua  figur  ini adalah  representasi  dari  PT  Trans  Airways dan Finegold Resources Ltd selaku pemilik sekaligus  sebagai  pemegang  28,08  persen saham  PT Garuda  Indonesia  (Persero) Tbk,
Pertimbangan dibalik penolakan penandatanganan  oleh  kedua  komisaris tersebut, lebih dikarenakan adanya ketidaksepahaman akan salah satu transaksi kerja  sama  dengan  PT  Mahata  Aero Teknologi yang dibukukan sebagai pendapatan oleh manajemen. Seturut  dengan  penyampaian  laporan manajemen  dalam  Rapat  Umum  Pemegang Saham Tahunan (RUPST) yang berlangsung pada hari Rabu (24 April 2019) tertera  bahwa  PT  Mahata  Aero  Teknologi bekerja  sama  secara  langsung  dengan  PT Citilink  Indonesia.  Dari  hasil  kesepakatan perjanjian  tersebut,  Grup  Garuda  Indonesia memperoleh keuntungan sebesar US$239,940,000, dengan sebagian di antaranya  yakni  senilai  US$28,000,000 adalah  merupakan  bagi  hasil  Garuda Indonesia  dengan  PT  Sriwijaya  Air. Namun,  hal  yang  cukup  disesalkan  adalah karena  perusahaan  (PT Garuda  Indonesia ) pada  kenyataa nya  belum  meenerima pembayaran  dari  hasil  kerja  sama  yang dilakukannya  tersebut.  Tetapi  manajemen tetap  melaporkannya  sebagai  pemerolehan pendapatan, sehingga menurut sistem pencatatan akuntansi, PT. Garuda Indonesia dapat  mempublikasikan  pencapaian  laba bersih hingga US$809 ribu pada tahun 2018 dari sebelumnya merugi sebesar US$216,58 juta.
Kedua  komisaris  Garuda  Indonesia, Chairal Tanjung dan Dony Oskaria berargumen bahwa dampak dari pengakuan pendapatan  ini  cukup  menyesatkan  dan akan memunculkan kerancuan bagi penalaran  publik.  Hal  ini  karena  posisi keuangan  Garuda  Indonesia  beralih  dari yang  sebelumnya  merugi  menjadi  beroleh untung.  Selain  itu,  pencatatan  tersebut mengakibatkan Garuda Indonesia menanggung  pembayaran  beban  Pajak Penghasilan  (PPh)  dan  Pajak  Pertambahan
Nilai  (PPN)  yang  menjadi  lebih  besar.
Walaupun  di  satu  sisi,  beban  tersebut seharusnya  belum  menjadi  tanggungan kewajiban  PT Garuda  Indonesia  (Persero) Tbk.  karena  pembayaran  dari  hasil  kerja sama  dengan  Mahata  belum  diterima  oleh perusahaan.
Pada tanggal 25 April 2019, kekisruhan  ini  akhirnya  mempengaruhi pasar  dengan  memberikan  respon  negatif, sehingga  saham  perusahaan  (dengan  kode GIAA)  turun  tajam  hingga  sebesar  4,4 persen pada penutupan perdagangan di sesi pertama,  Harga  saham  Garuda  Indonesia tergelincir  ke  tingkat  Rp478  per  lembar saham  dari  yang  sebelumnya  Rp500  per lembar.  Pelemahan  saham  PT Garuda Indonesia  (Persero)  Tbk.  terus  berlanjut hingga  penutupan  perdagangan  pada  hari Selasa (30 April 2019) ke posisi Rp466 per lembar saham atau turun sebesar 2,5 persen.
PT Garuda  Indonesia  (Persero)  Tbk. memiliki  reputasi  sebagai  salah  satu perusahaan  Badan  Usaha  Milik  Negara (BUMN)  di  bidang  penerbangan.  Oleh karena  itu,  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) meminta bentuk pertanggungjawaban pihak manajemen Garuda Indonesia terkait munculnya selisih pendapat antara
komisaris  dengan  manajemen  terhadap pelaporan keuangan pada tahun buku 2018. Selain  itu,  pihak  otoritas  bursa  efek  juga memanggil  kantor  akuntan  publik  (KAP) Tanubrata  Sutanto  Fahmi  Bambang  dan Rekan  sebagai  pihak  auditor  esksternal yang  memeriksa  sekaligus  memberikan opini  atas  laporan  keuangan  Garuda Indonesia.
Pihak  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) bukanlah satu-satunya pihak yang
memberikan  perhatian  dalam  kasus  ini. Komisi  VI  Dewan  Perwakilan  Rakyat (DPR)  yang  membidangi  lingkup  tugas  di bidang  industri,  investasi  dan  persaingan usaha,  juga  turut  menyoroti  kekisruhan antara komisaris dengan manajemen Garuda  tersebut.  Wakil  Ketua  Komisi  VI
DPR  RI  Inas  Nasrullah  Zubir  mengatakan perseturuan antara komisaris Garuda Indonesia dengan manajemen telah dijadwalkan  untuk  dibahas  dalam  rapat internal seusai masa reses berakhir (www.cnnindonesia.com).
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
Pada kasus Garuda 2018 seperti yang telah dijelaskan  sebelumnya  di  atas,  kekisruhan yang terjadi tidak akan melebar terlalu jauh jika  semua  pihak  memiliki  kesepahaman yang sama akan penerapan Standar Akuntansi  yang  berlaku  di  Indonesia. Pengakuan  pendapatan  Garuda  Indonesia ditengarai telah bertentangan dengan PSAK 72  paragraf  28  dan  29.  Seturut  pernyataan yang  tercantum  dalam  PSAK  72  paragraf 28, pendapatan yang berasal dari penggunaan  aset  entitas  oleh  pihak  lain yang  menghasilkan  bunga,  royalti,  dan dividen  diakui  dengan  dasar  pengakuan yang kemudian dijelaskan di paragraf 29, di mana  pendapatan  tersebut  hanya  akan diakui  jika  dan  hanya  jika  terdapat kemungkinan  besar  manfaat  ekonomi sehubungan  dengan  transaksi  tersebut  akan mengalir ke entitas dan jumlah pendapatannya dapat diukur secara andal. Telah  ditegaskan  secara  spesifik  dalam paragraf  29  bahwa  royalti  hanya  diakui sesuai  dengan  dasar  substansi  perjanjian yang  jelas  dan  relevan.  Selain  itu,  dalam tambahan  penjelasan  yang  masuk  ke lampiran PSAK 72 paragaraf 29, dijabarkan lebih  lanjut  makna  dari  PSAK  72  paragraf 28  tersebut  bahwa  royalti  hanya  akan diterima  atau  tidak  diterima  tergantung sepenuhnya  pada  kejadian  atas  suatu peristiwa  di  masa  depan.  Berarti  dalam  hal ini,  pendapatan  hanya  akan  diakui  jika terdapat  kemungkinan  besar  bahwa  royalti tersebut  akan  diterima  oleh  perusahaan. Sedangkan di pihak lain, metode pengakuan pendapatan  yang  diakui  oleh  Garuda memberikan  tanda  tanya  baik  bagi  pihak internal  (komisaris)  maupun  beberapa stakeholder  lainnya.  Penelitian  ini  akan mencoba  menjawab  hal  tersebut  dengan menggunakan aplikasi Hukum Benford.
Aplikasi  Hukum  Benford  adalah salah  satu  prosedur  analitis  yang  dapat digunakan  untuk  menganalsa  karna  metode ini berisikan sebuah analisa digit (Newcomb  1881;  Benford  1938).  Pada tahun  1920an,  dikenal  seorang  fisikawan yang  bekerja    pada  perusahaan  General Electric,    bernama    Frank    Benford.    Pada awalnya,  Frank  cukup  terkesan  dengan artikel  Newcomb  pada    jurnal    matematika di tahun  1800an (Newcomb, 1881). Dalam
artikel tersebut, digambarkan sebuah fenomena bagaimana Newcomb baru
menyadari  bahwa  buku  logaritma    yang selama  ini  digunakannya    itu  hanya    lusuh pada  bagian halaman-halaman  awal  saja.
Jika  ditelusuri  lebih  lanjut,  bertepatan dengan fenomena tersebut ternyata halaman-halaman yang lusuh itu merupakan deretan  angka  kelompok  logaritma  1  (satu) sampai  2  (dua).  Oleh  karena  itu,  tidak mengherankan  jika  akhirnya  Newcomb menyimpulkan  bahwa  sebagian  besar  dari deretan  angka  yang  ada  dalam  penggunaan prinsip matematika itu mayoritas didominasi  oleh  kelompok  logaritma  1 sampai dengan 2.
Penemuan  fenomena  inilah  yang akhirnya  membuat  Benford  semakin terpacu  untuk  meneliti    lebih    jauh, apakah    fenomena  tersebut  hanya berhenti sampai di situ  ataukah  memang ada  skema-skema  atau  desain  tertentu lainnya yang juga terkait dengan kemunculan angka-angka tersebut. Kemudian  akhirnya,  Frank  mencapai tahap  penelitiannya  hingga  pada  titik kesimpulan terakhir dengan menemukan    sebuah  hukum  tentang kemungkinan  (probabilitas)  kemunculan angka,  setelah  dia  meneliti  hampir  20 jenis data dengan jumlah sampel penelitian  mencapai  lebih  dari  20.000 buah  data.  Dasar  penelitian  Benford  ini kemudian digunakan oleh beberapa pihak (baik di bidang akuntansi maupun bidang lainnya) dalam menilai kewajaran pergerakan angka. Saat  ini,  penerapan  Hukum  Benford dalam data akuntansi telah direkomendasikan  oleh  beberapa  pihak terutama untuk data-data keuangan di buku besar (Drake dan Nigrini 2000; Durtschi et al.  2004)  dan  juga  digunakan  oleh  pihak auditor (pajak) di Indonesia dalam mendeteksi penipuan data keuangan (Prasetyo dan Sinaga 2014). Perkembangan penerapan Hukum Benford dalam pelaporan  data  keuangan  diketahui  cukup pesat  dan  semakin  banyak  dibahas  (Quick dan Wolz 2003; Watrin et al. 2008; Nigrini 2011;  Nigrini  2012).  Hal  ini  yang  semakin memperkuat argumen untuk dapat mengaplikasikannya khususnya dalam
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
menilai kewajaran laporan keuangan Garuda Indonesia. Identifikasi Masalah Standar Akuntansi Keuangan Indonesia menyediakan pedoman bagaimana  cara pengakuan  pendapatan  dan waktu ( timing ) pengakuan pendapatan yang paling  tepat.  Manajemen  perusahaan  dapat menentukan  metode  transaksi  ekonomi yang  akan  dijalankan  dengan  pihak  lain agar  dapat  memenuhi  pedoman-pedoman Standar  Akuntansi  Keuangan  tertentu, seperti  di  antaranya  Standar  Akuntansi Keuangan yang memungkinkan manajemen untuk mengakui suatu penghasilan sekaligus  dalam  suatu  periode,  ataupun secara  bertahap  (beberapa  periode)  selama jangka waktu perjanjian transaksi.
Berdasarkan  sudut  pandang  inilah  yang menyebabkan  apapun  yang  akan  dilakukan manajemen,  secara  tidak  langsung  mereka telah  mendapatkan  legitimasi.  Hal  tersebut memberikan  ruang  dan  kesempatan  bagi manajemen untuk dapat menjalankan praktik manajemen laba ( earnings management )  dengan  menyiasati  periode pengakuan pendapatan.
Merujuk  pada  perspektif  yang  telah dijabarkan  sebelumnya  di  atas,  maka penelitian    ini    akan    lebih  mendalami sejauh mana aplikasi teknik audit (Benford’s  Law)  dapat  diterapkan  dalam mengidentifikasi kemungkinan adanya kerancuan dalam pengakuan serta pengukuran pendapatan royalti oleh Garuda Indonesia.  Kajian  ini  dimaksudkan  untuk menjawab pertanyaan sebagai berikut: Apakah terdapat perbedaan yang signifikan  antara  sebaran  nilai  akun dalam  Laporan  Keuangan  PT Garuda
Indonesia (Persero)  Tbk.  Tahun  2018 dengan Hukum Benford?

## Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan kajian ilmiah ini adalah untuk mengetahui apakah terdapat indikasi ketidakbenaran  nilai  akun  dalam  Laporan Keuangan  PT Garuda  Indonesia (Persero) Tbk.  Tahun  2018  dan  meneliti  pada komponen  akun  apa  sajakah  indikasi ketidakbenaran tersebut  muncul.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  akan  menilai  adakah
kemungkinan  keterkaitan  antara  akun-akun yang  menyimpang  tadi  dengan  nilai pendapatan  Garuda  Indonesia  di  tahun 2018.
Kajian akademik ini dilakukan untuk memberikan  bukti  empiris  apakah  terdapat indikasi  ketidakbenaran  nilai  informasi dalam Laporan Keuangan PT Garuda
Indonesia (Persero)  Tbk.  Tahun  2018  dan menyediakan  petunjuk  pada  komponen akun  apa  sajakah  indikasi  ketidakbenaran itu  dimungkinkan  ada.  Serta,  kajian  ilmiah ini juga dapat dipergunakan untuk mengidentifikasi  kemungkinan  keterkaitan antara komponen akun-akun yang
menyimpang  tadi  dengan  nilai  pendapatan Garuda Indonesia di tahun 2018. Pengembangan Hipotesa Dalam konteks investigasi penyelewengan ( fraud ), jika terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  frekuensi aktual  dan  frekuensi  yang  diharapkan  dari Hukum Benford maka hal ini dapat menjadi indikasi  kuat  akan  adanya  kesalahan, penipuan,  atau  penyimpangan  data.  Salah satu  kajian  ilmiah  yang  telah  memberikan gambaran  ini  adalah  penelitan  Carslaw (1988) dan Thomas (1989), di mana kedua- duanya  mencoba  menerapkan  Hukum Benford  untuk  menyelidiki  kemungkinan adanya  manipulasi  laba  bersih  dalam laporan  keuangan  yang  telah  dilaporkan oleh pihak perusahaan. Carslaw menemukan bukti bahwa frekuensi
kemunculan  digit  kedua  tertentu  (terutama nol)  yang  terkandung  dalam  angka  laba bersih  beberapa  perusahaan  Selandia  Baru jauh  berbeda  dari  ekspektasi.  Secara khusus,  ia  mengamati  frekuensi  yang  jauh melebihi  ekspektasi  Hukum  Benford  pada angka  0  dan  frekuensi  yang  kurang  dari ekspektasi  Hukum  Benford  pada  angka  9 untuk posisi digit kedua. Penelitian Carslaw ini  kemudian  dilanjutkan  oleh  Thomas dengan melakukan investigasi untuk menentukan apakah pendapatan yang dilaporkan dari perusahaan-perusahaan Amerika Serikat mengikuti pola yang sama dengan  perusahaan-perusahaan  yang  ada  di Selandia  Baru,  berdasarkan  kerangka  kerja Hukum  Benford.  Kemudian  dilanjutkan oleh  penelitian  yang  dilakukan  Nigrini
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240
Hasil Penelitian
(1996)  yang  berusaha  mengaplikasikan Benford’s  Law untuk  mengetahui  tingkat kepatuhan  wajib  pajak.  Sedangkan  dalam mendeteksi  adanya fraud ,  Durtschi  dkk (2004)  berhasil  menunjukkan  keefektifan dari  Hukum  Benford.  Sementara  untuk penelitian  di  Indonesia,  pada  tahun  2014 pihak  Badan  Pendidikan  dan  Pelatihan Keuangan  (BPPK)  Kementerian  Keuangan Republik  Indonesia  juga  melakukan  kajian dalam menginvestigasi ketidakpatuhan SPT Wajib  Pajak  dengan  menggunakan  Hukum
Benford  (Kristian  Agung  Prasetyo  dan Suhut Tumpal Sinaga, 2014). Dengan menggunakan dasar pemikiran inilah yakni perbedaan/penyimpangan  pola  yang  terjadi antara angka  aktual  pada  laporan  keuangan dengan angka yang diharapkan berdasarkan Hukum Benford yang berhasil menunjukkan kemungkinan terjadinya fraud, maka  diasumsikan bahwa  pola penyimpangan frekuensi menunjukkan adanya fraud. Oleh  karena  itu  semakin besar  pola  penyimpangan  berdasarkan Hukum Benford , maka akan mengakibatkan semakin  besar  munculnya  temuan  audit. Sehingga dikembangkan hipotesis alternatif yakni  bahwa  terdapat  perbedaan  nilai  akun yang  cukup  signifikan  dalam  Laporan Keuangan  PT Garuda  Indonesia  (Persero) Tbk.  Tahun  2018    dengan Benford’s  Law yang  kemudian  dapat  digunakan  sebagai petunjuk  dalam  menyelidiki  nilai  akun pendapatan.
Metode Penelitian Benford’s Law (Uji Digit) Beberapa tahun setelah dicetuskannya  Hukum  Benford  (Frank Benford, 1938), berbagai bentuk pengaplikasian dari penerapan hukum ini terus dikembangkan, salah satunya melalui  penelitian  Mark  J.  Nigrini (1996).  Jika,  pada  Hukum  Benford, pengujian kepatuhan sebaran data diukur hanya  dengan  menggunakan  patokan digit  pertama  maka  Nigrini  menawarkan lebih daripada itu. Melalui pengembangan  konsep  yang  ia  lakukan, Nigrini  berhasil  menemukan  tambahan- tambahan  pola  tertentu  dengan  lebih cermat. Secara ringkasnya akan
dipaparkan lebih lanjut melalui penjelasan berikut di bawah ini: i. Tes Digit Pertama ii. Tes Digit Kedua iii. Tes Dua Digit Pertama iv. Tes Tiga Digit Pertama v. Tes Dua Digit Terakhir
Perlu  diketahui  bahwa  tes  digit pertama  dan  kedua  adalah  tes  dengan kualitas  pengujian  kewajaran  yang  lebih tinggi dan akan digunakan untuk menentukan apakah set data yang diteliti mengikuti  pola  Hukum  Benford  secara wajar  atau    tidak.  Jika  tes  digit  pertama dan  kedua  menunjukkan  bahwa  sebaran pola  data  secara  signifikan  berbeda  dari Hukum  Benford,  maka  barulah  dua  digit pertama  dan  tiga  digit  tes  pertama  akan dilakukan untuk memilih kemudian dapat diarahkan  dalam  memilih  target  audit. Sedangkan  untuk  tes  dua  digit  terakhir digunakan  hanya  untuk  mendeteksi kewajaran pembulatan nilai.
Pengujian  pada  model  tes  tingkat pertama  adalah  meliputi  tes  angka pertama,  tes  angka  kedua,  serta  tes  dua digit  pertama.  Tes  tingkat  pertama biasanya dijalankan pada deretan bilangan positif ataupun bilangan negatif, tetapi  kedua-duanya  tidak  masuk  dalam analisa  yang  sama.  Hal  ini  dikarenakan dalam  praktek  nyata,  tentunya  terdapat insentif yang berbeda antara niatan untuk memanipulasi  dengan  bilangan  positif ataupun  dengan  angka  yang  negatif. Misalnya  saja,  jika  sebuah  perusahaan memiliki  laba  bersih  positif,  manajemen tentunya  ingin  memanipulasi  angka  ini dan  bahkan  kemungkinan  akan  melebih- lebihkannya.  Namun  di  sisi  lain,  jika perusahaan  melaporkan  adanya  rugi bersih, maka manajemen mungkin menginginkan  agar  jumlah  ini  sedekat mungkin mendekati angka nol.
i. Tes Digit Pertama Pada  pengujian  model  tes  digit pertama akan dibandingkan distribusi  frekuensi  digit  pertama dari  suatu  set  data  aktual  dengan sebaran distribusi yang dikembangkan  oleh  Benford.  Tahap
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
ini  merupakan  tes  dengan  tingkatan yang  sederhana  dan  sifatnya  hanya untuk  mengidentifikasi  dengan  jelas anomali  yang  ada  (yaitu,  hanya dengan  mengarahkan  pengamat  ke arah pola distribusi yang semestinya). Oleh karna itu, seharusnya  tes  pada  tingkatan  ini belum dapat digunakan untuk memilih  target  dalam  pengambilan sampel,  karena  ukuran  sampel  yang ditargetkan  akan  menjadi  terlalu besar. Misalnya, perhatikan perbandingan  grafik  berikut  dari  set Benford  (digit  pertama  frekuensi sesuai  dengan  Hukum  Benford)  dan kumpulan  sampel  data  (Kumpulan Data X). Asumsikan kumpulan Data X merupakan frekuensi digit pertama dari 20.000 faktur pemasok.
Tabel 1. Contoh Penyimpangan Data pada Tes Digit Pertama
Digit Pertama Hukum Benford Data X Deviasi 1 30.10% 24.00% 0.06 2 17.61% 18.00% 0.00 3 12.49% 26.00% -0.14 4 9.69% 11.00% -0.01 5 7.90% 7.40% 0.00 6 6.70% 7.00% 0.00 7 5.80% 5.00% 0.01 8 5.12% 2.00% 0.03 9 4.58% 2.00% 0.03
Sumber : Association of Certified Fraud Examiners, USA
Grafik 1. Contoh Penyimpangan Data pada Tes Digit Pertama
Sumber : Association of Certified Fraud Examiners, USA
Merujuk  pada  grafik  di  atas,  dapat terlihat  pola  penyebaran  distribusi frekuensi digit pertama dari Data X tidaklah  sesuai  dengan  Hukum
Benford. Bahkan seperti yang dapat dilihat dalam grafik, anomali secara signifikan  terlihat  sejak  angka  3 sebagai  digit  pertama,  di  mana
jumlah faktur yang nilai
nominalnya  dimulai  dengan  angka 3  muncul  sebanyak  26%  dan  ini berbeda  jauh  dengan  persentase kemunculan  yang  dihitung  oleh Benford yakni sebesar 13%. Bentuk anomali  yang  lain  juga  terdapat dalam  penyebaran  paket  Data  X
0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00% 35.00% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Benford Actual
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
ini, di mana jumlah frekuensi aktual kali ini kurang dari yang seharusnya  seperti  yang  telah ditentukan dalam sebaran frekuensi Hukum  Benford.  Sebagai  seorang auditor,  jika  melihat  penyebaran data  seperti  contoh  di  atas  tentu akan  menarik  kesimpulan  bahwa pelaku  penipuan  cenderung  sering menggunakan  faktur-faktur  dengan pola digit tertentu dalam merekayasa  pelaporan  keuangan. Di  mana  digit-digit  tersebut  di antaranya  1,  8,  dan  9;  dengan penggunaan yang paling berlebihan pada angka 3 sebagai digit pertama. Dengan berfokus pada faktur-faktur yang  nilai  nominalnya  diawali dengan  angka  3  dan  dikarenakan paket  Data  X  terdiri  dari  20.000 faktur,  maka  artinya  auditor  perlu memeriksa  sekitar  5.200  faktur (20.000  x  0,26)  untuk  melihat kembali kewajaran distribusi frekuensi  angka  3  sebagai  digit pertama.  Namun  mengingat  bahwa usaha ini akan membutuhkan energi dan waktu yang cukup besar, maka hasil  tes  pada  tingkat  pertama  ini
sebaiknya  tidak  digunakan  sebagai pilihan  sampel  audit.  Sebaliknya, hasil  tes  digit  pertama  hanya  dapat digunakan  sebagai  patokan  awal bagi seorang auditor.

## ii. Tes Digit Kedua
Tes digit kedua juga merupakan tes tingkat  sederhana  yang  dirancang untuk  menguji  derajat  kesesuaian atau  kewajaran  sebaran  data.  Perlu diingat  bahwa  proporsi  sebaran digit  kedua  yang  diharapkan  dalam Hukum  Benford  memiliki  derajat kemiringan yang lebih kecil dibandingkan dengan proporsi digit pertama (Kellerman, 2014). Dikarenakan hasil tes ini juga akan memberikan  jumlah  sampel  yang besar,  maka  sama  seperti  tes sebelumnya  (tes  digit  pertama) pengujian  ini  tidak  disarankan untuk  digunakan  dalam  penentuan sampel  audit.  Namun,  hanya  bisa digunakan  oleh  auditor  untuk dengan cepat mengidentifikasi adanya  potensi  masalah  dalam sekumpulan data.
Tabel 2. Sebaran Proporsi Data pada Tes Digit Kedua, Digit Ketiga dan Digit Keempat
Angka Digit Pertama Digit Kedua Digit Ketiga Digit Keempat 0 0.11968 0.10178 0.10018 1 30.10% 0.11389 0.10138 0.10014 2 17.61% 0.10882 0.10097 0.10010 3 12.49% 0.10433 0.10057 0.10006 4 9.69% 0.10331 0.10018 0.10002 5 7.90% 0.09668 0.09979 0.09998 6 6.70% 0.09337 0.09940 0.09994 7 5.80% 0.09035 0.09902 0.09990 8 5.12% 0.08757 0.09864 0.09986 9 4.58% 0.08500 0.09827 0.09982 Sumber : Association of Certified Fraud Examiners, USA iii. Tes Dua Digit Pertama
Untuk  model  pengujian  tingkat berikutnya  adalah  tes  dua  digit pertama  yang  menggabungkan  dua tes sebelumnya dan mengidentifikasi penyimpangan nyata  yang  akan  diperlukan  lebih lanjut  dalam  ulasan  auditor.  Oleh karena  itu,  pengujian  tingkat  ini dapat  digunakan  untuk  memilih
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
sampel  audit  secara  lebih  efisien. Sebagai contoh, dengan menggunakan kembali sampel Data X  dalam  uji  digit  pertama  di  atas.
Banyak  sekali  faktur  yang  dimulai dengan  3  yang  telah  terdeteksi sebelumnya.  Bahkan,  berdasarkan ulasan  tersebut,  terdapat  sekitar 5.200 faktur  yang seharusnya  perlu segera diperiksa. Namun sebaliknya,  dengan  menggunakan tes  dua  digit  pertama,  auditor tidak
perlu  menggunakan  seluruh  faktur (5.200  faktur)  dalam  sampel  audit berdasarkan  uji  digit  pertama  tadi (lihat tabel dan bagan berikut).

## Catatan:
Dalam membaca grafik di bawah ini adalah dengan mengasumsikan bahwa digit pertama  dari  nomor  multi-digit  data  adalah 3.
Tabel 3. Sebaran Proporsi Data pada Tes Dua Digit Pertama
.Digit Pertama Hukum Benford Data X Deviasi 0 1.42% 1.44% -.02 1 1.38% 1.78% .40 2 1.34% 1.12% .22 3 1.30% 1.69% -.39 4 1.26% 1.29% -.03 5 1.22% 1.00% .22 6 1.19% 0.99% .10 7 1.16% 1.12% .04 8 1.13% 1.15% -.02 9 1.10% 1.05% .05
Sumber : Association of Certified Fraud Examiners, USA
Grafik 2. Contoh Penyimpangan Data pada Tes Dua Digit Pertama
Sumber : Association of Certified Fraud Examiners, USA
Dapat dilihat dalam tabel dan grafik di atas, bahwa ternyata hanya faktur yang  dimulai  dengan  dua  digit pertama  31  dan  33  sajalah  yang perlu diperiksa. Seperti yang terlihat pada  grafik,  rangkaian  angka  ini adalah  dua  digit  pertama  yang
0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Second Digit First Two Digit Benford Actual
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
frekuensi  aktualnya  paling  berbeda sendiri dibandingkan dengan frekuensi  yang  diharapkan  dalam Hukum  Benford  (yakni  masing- masing  -40  dan  -39).  Oleh  karena itu, jika auditor hanya memfokuskan  pemeriksaan  pada faktur-faktur  dengan  nilai  nominal yang dimulai dengan angka 31 atau 33,  maka  auditor  hanya  perlu meninjau  ulang  kembali  sebanyak 694  (356  +  338)  faktur.  Jumlah faktur  ini  didapat  dari  perhitungan berikut  yakni  dengan  mengalikan antara  persentase  frekuensi  aktual untuk dua digit pertama 31 (1,78%) dengan  20.000  (jumlah  faktur total) dan  menambahkannya  ke  1,69% (persentase  frekuensi  aktual  untuk dua  digit  pertama  33)  kali  20.000 (jumlah  total  faktur).  Tes  ini menghasilkan  jumlah  sampel  audit yang  lebih  sedikit  karna  berkurang sebanyak  lebih  dari  4.500  faktur dibandingkan dengan hasil pengujian  sebelumnya  (tes  digit pertama sebanyak 5.200 faktur) dan tentu  saja  lebih  efisien  serta pemeriksaan  auditor  dapat  menjadi lebih terarah.
iv. Tes Tiga Digit Pertama Model pengujian tiga digit pertama  memiliki  karakteristik tes yang sangat fokus  dan tes ini juga  digunakan  dalam  memilih serta  menentukan  jumlah  sampel audit.  Jika  sebelumnya  pada model tes dua digit yang pertama cenderung memiliki fungsi untuk menunjukkan  kategori  abnormal data  secara  lebih  terarah  (faktur dengan nilai nominal yang diawali  dengan  angka  3  disertai digit  keduanya  yakni  1  dan  3)  , maka  tes  tiga  digit  pertama cenderung untuk
mengidentifikasi  jumlah  deret angkan  yang  tidak  biasa  dan telah digandakan.
Fungsi  kedua  pengujian,  tes  dua digit pertama dan tiga digit pertama adalah  untuk  mencari  pola  digit yang terlalu sering digunakan, yang
mana  hal  ini  mengindikasikan penipuan,  atau  adanya  data  yang salah  diinput,  atau  bahkan  proses penggandaan  faktur  yang  sama untuk  digunakan  sebagai  bukti dokumen di beberapa transaksi.
v. Tes Dua Digit Terakhir
Tes  dua  digit  terakhir  digunakan untuk mengidentifikasi angka- angka yang dibuat-buat dan
dibulatkan.  Tes  ini  sangat  berguna karena  mungkin  para  auditor  perlu memilih target audit dalam populasi yang  lebih  kecil  misalnya  kurang dari  10.000.  Dikarenakan  proporsi yang diharapkan dari Hukum Benford  untuk  semua  kombinasi dua digit terakhir adalah 0,01, maka cukup mudah untuk mengidentifikasi  kelainan  melalui grafik.  Tes  ini  sangat  berguna  jika angka-angka laporan keuangan telah bulat, dengan demikian menunjukkan  bahwa  angka-angka tersebut adalah perkiraan dan bukan jumlah  aktual.  Karena  tes  ini menghasilkan  ukuran  sampel  yang kecil  dan  efisien,  maka  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi pola  yang  mungkin  tidak  terbukti saat menggunakan empat tes sebelumnya.

## Metode Statistik
Seperti  yang  dinyatakan  sebelumnya di  atas,  tes  digit  pertama  dan  digit  kedua adalah  tes  dengan  tingkat  yang  paling sederhana  dan  dapat  digunakan  untuk menilai  kewajaran  sebaran  frekuensi  data secara  umum  yang  dibandingkan  dengan kurva  Benford,  tetapi  kedua  tes  ini  tidak bisa  digunakan  untuk  memilih  sampel audit.  Selanjutnya  jika  kemudian  kedua  tes ini  menunjukkan  bahwa  data  secara signifikan  berbeda  dari  kurva  Benford, maka pemeriksaan harus dilanjutkan dengan  tahap  pengujian  dua  digit  pertama dan  tes  tiga  digit  pertama  untuk  memilih target  audit.  Tes  dua  digit  terakhir  juga dapat  digunakan  sebagai  tambahan  untuk mendeteksi  adanya  pembulatan  angka secara artifisial.
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
Tetapi  bagaimana  cara  untuk  memastikan apakah  sebaran  frekuensi  sekumpulan  data yang  akan  diaudit  telah  sesuai  dengan
Hukum Benford? Terkadang beberapa digit akan secara signifikan lebih besar penyimpangannya  dibandingkan  dengan proporsi  frekuensi  yang  diharapkan,  dan tidak  ada  tambahan  pengujian  yang diperlukan.  Namun,  kadang-kadang  tidak jelas  digit  mana  yang  secara  statistik bernilai  signifikan.  Dalam  hal  ini,  auditor perlu  menggunakan  metode  empiris  untuk menentukan  digit  mana  yang  akan  menjadi fokus  perhatian  mereka.  Berikut  ini merupakan beberapa pilihan metode statistik dalam menentukan besaran penyimpangan yang cukup signifikan.

## Z-Statistic
Pengujian  empiris  pertama  yang dapat  dilakukan  dengan  menggunakan metode Z-Statistic. Ini adalah pengujian dua arah, dengan tingkat α = 10% dan formula perhitungan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
Apabila  nilai  Z-Statistic  yang  dihasilkan dari  pengujian  mencapai  hingga  lebih dari    1.65    maka    hal  ini    merupakan indikasi    empiris  yang  menunjukan adanya    penyimpangan  data  yang signifikan  sehingga  perlu  dilakukan pemeriksaan lebih jauh.

## Chi-square Test
Jika  pada  pengujian  empiris  sebelumnya bertujuan  untuk  menguji  signifikansi nilai  deviasi  data  dengan    menggunakan z-statistic,    maka    perlu    diuji    kembali tingkat  penyebaran    deviasi    tersebut. Melalui  metode  chi-square    test,    tingkat penyebaran penyimpangan  yang  dialami dalam  sebuah  sampel  data  dapatlah diukur.  Dengan  demikian  akan  terjawab
secara empiris pertanyaan apakah penyebaran    penyimpangannya    cukup signifikan  sehingga    mengandung fraud ataukah    pola    penyebaran    deviasinya masih berada dalam tingkat kewajaran.

## Mean Absolute Deviation (MAD)
Secara  garis  besar,  MAD  ditujukan untuk menghitung    rata-rata    dari    nilai    absolute perbedaan    antara      proporsi      aktual dengan   proporsi   Hukum   Benford.
Perbedaan    absolute    kemudian    dijumlah dan    dibagi    dengan    banyaknya  sampel. Setelah itu barulah cut-off   value dihitung sebagai threshold untuk  menentukan signifikansinya,  di  mana  menurut  Nigrini (2000)  ambang  batas  yang  disarankan adalah sebagai berikut:
1.  MAD      :  0.000  -  0.004 “Close Conformity”
2.  MAD      :  0.004  -  0.008 “Acceptable
Conformity”
3. MAD      :  0.008  -  0.012 “Marginally Acceptable Conformity”
4. MAD   : > 0.012 “Non-conformity”

## Hasil dan Pembahasan
Analisa akan diawali dengan pengujian  yang  paling  sederhana,  di  mana dengan  ketentuan  tingkat confidence  level sebesar  0.10  maka  data  dengan  nilai  Z- statistics  yang  lebih  besar  dari  1.65 mengindikasikan penyimpangan yang signifikan  dari  sebaran  Hukum  Benford  - Tes  Digit  Pertama.  Pada  tabel  dan  grafik berikut ini dapat dilihat bagaimana perolehan  hasil  pengujian  yang  dilakukan pada Laporan Keuangan PT Garuda Indonesia (Persero) Tbk. Tahun 2018.
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240
Hasil Penelitian
Tabel 4. Perhitungan Penyimpangan Proporsi Data Laporan Keuangan  PT Garuda Indonesia
(Persero) Tbk. Tahun 2018 pada Tes Digit Pertama 1st Digit Count from Data % Benford's Law Difference Chi-Square Abs 1 30 0.26087 0.301029996 -0.04016043 0.005357806 0.04016043 2 22 0.191304 0.176091259 0.015213089 0.001314308 0.015213089 3 17 0.147826 0.124938737 0.02288735 0.004192701 0.02288735 4 14 0.121739 0.096910013 0.024829117 0.006361418 0.024829117 5 6 0.052174 0.079181246 -0.027007333 0.009211727 0.027007333 6 9 0.078261 0.06694679 0.01131408 0.001912092 0.01131408 7 8 0.069565 0.057991947 0.01157327 0.002309641 0.01157327 8 3 0.026087 0.051152522 -0.025065566 0.012282534 0.025065566 9 6 0.052174 0.045757491 0.006416422 0.000899754 0.006416422 SUM 115 0.04384198 0.184466659 MAD 0.001604058
Sumber : Hasil olahan penulis
Tabel 4. (Lanjutan) 1/2N Numerator Denominator SQRT of Denom Z Statistic 0.004347826 0.035812604 0.00182966 0.042774529 0.83724135 0.004347826 0.010865263 0.001261592 0.035518902 0.305900859 0.004347826 0.018539524 0.000950687 0.030833219 0.601284102 0.004347826 0.020481291 0.00076103 0.027586774 0.742431545 0.004347826 0.022659507 0.000634014 0.025179629 0.899914256 0.004347826 0.006966254 0.000543173 0.023306076 0.298902903 0.004347826 0.007225444 0.000475034 0.021795269 0.331514346 0.004347826 0.02071774 0.000422052 0.020543896 1.008462061 0.004347826 0.002068596 0.000379685 0.0194855 0.106160805
Sumber : Hasil olahan penulis
Grafik 3. Penyimpangan Proporsi Data Laporan Keuangan  PT Garuda Indonesia (Persero)
Tbk. Tahun 2018 pada Tes Digit Pertama
0 0.1 0.2 0.3 0.4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Proporsi Digit Pertama Tes Digit Pertama Actual Benford's Law
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
Seperti  yang  tergambarkan  dalam  grafik  di atas, tidak ada penyimpangan yang signifikan  atas  proporsi  data  laporan keuangan    PT Garuda  Indonesia  (Persero) Tbk.  Tahun  2018  pada  Tes  Digit  Pertama. Hampir  seluruh  digit  pertama  (angka  1  s/d 9) mengikuti pola sebaran Hukum Benford.
Hal ini juga didukung dengan bukti empiris (Tabel  4)  yang  menunjukan  nilai  rata-rata perbedaan absolut (MAD) sebesar 0.001604058,  yang  artinya  adalah “Close Conformity” atau dengan kata lain distribusi populasi mengikuti Hukum
Benford.  Sementara  itu,  perhitungan  Z- Statistic  pada  masing-masing  digit  juga mendukung  hal  tersebut  yakni  dengan berada  di  bawah  nilai cutoff sebesar  1.65 poin. Dikarenakan pengujian pada Tes Digit
Pertama tidak memberikan
hasil
penyimpangan yang signifikan maka pengolahan  data  tidak  perlu  dilanjutkan  ke
tingkat berikutnya (Tes Dua Digit Pertama, Tes  Tiga  Digit  Pertama  dan  Tes  Dua  Digit Terakhir).  Seperti  yang  telah  diterangkan sebelumnya  di  atas,  pengujian-pengujian tersebut  barulah  akan  diperlukan  untuk mengarahkan  fokus  penyelidikan  (audit) jika ditemukan adanya penyimpangan yang cukup  dominan  pada  digit  pertama. Walaupun  demikian,  pengujian  dapat  terus dilanjutkan dengan melihat pola penyimpangan  data  laporan  keuangan PT Garuda  Indonesia  melalui  Tes  Digit Kedua,  Tes  Digit  Ketiga  dan  Tes  Digit Keempat.  Pada  tabel  dan  grafik  berikut  ini dapat  dilihat  bagaimana  perolehan  hasil pengujian  yang  dilakukan  pada  Laporan Keuangan  PT Garuda  Indonesia  (Persero) Tbk. Tahun 2018 untuk Tes Digit Kedua.
Tabel 5. Perhitungan Penyimpangan Proporsi Data Laporan Keuangan  PT Garuda Indonesia
(Persero) Tbk. Tahun 2018 pada Tes Digit Kedua
2nd Digit Count from Data % Benford's Law Difference Chi- Square Abs 0 10 0.088496 0.11968 -0.031184425 0.008125571 0.031184425 1 17 0.150442 0.11389 0.036552478 0.011731352 0.036552478 2 16 0.141593 0.10882 0.03277292 0.0098701 0.03277292 3 17 0.150442 0.10433 0.046112478 0.020381104 0.046112478 4 10 0.088496 0.10331 -0.014814425 0.002124356 0.014814425 5 9 0.079646 0.09668 -0.017033982 0.003001206 0.017033982 6 13 0.115044 0.09337 0.021674248 0.005031306 0.021674248 7 8 0.070796 0.09035 -0.01955354 0.004231776 0.01955354 8 6 0.053097 0.08757 -0.034472655 0.013570446 0.034472655 9 7 0.061947 0.085 -0.023053097 0.006252298 0.023053097 SUM 113 0.084319513 0.277224248 MAD 0.002453312
Sumber : Hasil olahan penulis
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240
Hasil Penelitian
Tabel 5. (Lanjutan)
1/2N Numerator Denominator SQRT of Denom Z Statistic 0.004424779 0.026759646 0.00093236 0.030534573 0.876372036 0.004424779 0.032127699 0.000893089 0.029884596 1.075058829 0.004424779 0.028348142 0.000858214 0.029295294 0.9676688 0.004424779 0.041687699 0.000826949 0.028756723 1.449667924 0.004424779 0.010389646 0.000819797 0.028632095 0.362867129 0.004424779 0.012609204 0.000772858 0.027800327 0.453563129 0.004424779 0.017249469 0.000749133 0.027370296 0.630225876 0.004424779 0.015128761 0.000727318 0.026968825 0.560972207 0.004424779 0.030047876 0.000707093 0.026591218 1.129992468 0.004424779 0.018628319 0.000688274 0.026234983 0.710056436
Sumber : Hasil olahan penulis
Grafik 4. Penyimpangan Proporsi Data Laporan Keuangan  PT Garuda Indonesia (Persero)
Tbk. Tahun 2018 pada Tes Digit Kedua
Dapat  dilihat  pada  grafik  di  atas,  mulai nampak adanya penyimpangan (pada angka 1,  2,  3,  dan  8  untuk  digit  kedua)  atas proporsi  data  laporan  keuangan  PT Garuda Indonesia  (Persero)  Tbk.  Tahun  2018. Namun walaupun demikian, jarak penyimpangan  yang  tergambarkan  dalam grafik  ternyata  tidak  cukup  signifikan.  Hal ini  didukung  dengan  bukti  statistik  (Tabel 5) yang menunjukan nilai rata-rata perbedaan  absolut  (MAD)  antara  data aktual  dengan  Hukum  Benford  hanyalah
sebesar  0.002453312,  yang  artinya  adalah “Close  Conformity” atau  dengan  kata  lain distribusi  populasi  mengikuti  pola  Hukum Benford.
Sedangkan untuk hasil perhitungan Z-Statistic pada masing- masing digit juga tidak jauh berbeda yakni dengan  berada  di  bawah  nilai cutoff sebesar 1.65 poin, yang artinya adalah tidak ada  data  keuangan  yang  sebarannya  tidak mengikuti  konsep  probabilitas  kemunculan angka Hukum Benford.
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Pr opo rsi Digit Kedua Tes Digit Kedua Actual Benford's Law
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
Pengujian  kemudian  dilanjutkan  ke  model Tes  Digit  Ketiga,  dengan  perolehan  hasil terdapat  perbedaan  yang  signifikan  pada angka  2  (dua).  Di  mana  nilai  Mean Absolute  Deviation  yang  diperoleh  khusus untuk  angka  2  (dua)  adalah  sebesar 0.056722212 dan berindikasi “Non-
conformity” yang artinya distribusi populasi  angka  2  (dua)  pada  digit  ketiga tidak  mengikuti  pola  Hukum  Benford. Sementara itu, hasil perhitungan Z-Statistic juga  mendukung  temuan  ini  yakni  dengan berada  di  atas  ambang  batas  ketentuan tingkat confidence  level 10%  sebesar 1.845169762.  Jika  merujuk  pada  data laporan  keuangan  PT Garuda  Indonesia (Persero)  Tbk.  Tahun  2018.,  maka  dapat dilihat  bahwa    akun-akun  yang  nilai nominalnya  mengandung  angka  2  (dua) pada digit ketiga; di antaranya adalah Pajak Dibayar  Dimuka  (Kelompok  Aset  Lancar) serta  Uang  Muka  Pembelian  Peswat
(Kelompok  Aset  Tidak  Lancar).  Kedua akun  tersebut  masing-masing  memiliki porsi  kurang  dari  1%  Total  Aset  untuk Pajak Dibayar Dimuka dan porsi yang lebih besar dari 4% Total Aset untuk Uang Muka Pembelian  Pesawat,  di  mana  kondisi  ini yang  akhirnya  menyebabkan  akun-akun tersebut  menjadi  tidak  material  untuk ditinjau  lebih  lanjut.  Hal  ini  dikarenakan menurut Mihkel Tammaru dan Lehte Alver (2016), seorang auditor akan mengganggap sebuah akun bersifat material serta memiliki  resiko  audit  yang  tinggi  jika berada  dalam  jangkauan  nilai  1%  hingga 2% dari total aset. Berikut ini tampilan tabel perhitungan  dan  grafik  untuk  perolehan hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada Laporan  Keuangan  PT Garuda  Indonesia (Persero) Tbk. Tahun 2018 untuk Tes Digit Ketiga.
Tabel 6. Perhitungan Penyimpangan Proporsi Data Laporan Keuangan  PT Garuda Indonesia
(Persero) Tbk. Tahun 2018 pada Tes Digit Ketiga
3rd Digit Count from Data % Benford's Law Difference Chi-Square Abs 0 15 0.132743 0.10178 0.030963363 0.009419629 0.030963363 1 13 0.115044 0.10138 0.013664248 0.001841701 0.013664248 2 5 0.044248 0.10097 -0.056722212 0.031865003 0.056722212 3 11 0.097345 0.10057 -0.003224867 0.000103408 0.003224867 4 12 0.106195 0.10018 0.00601469 0.000361115 0.00601469 5 13 0.115044 0.09979 0.015254248 0.002331818 0.015254248 6 11 0.097345 0.0994 -0.002054867 4.24797E-05 0.002054867 7 10 0.088496 0.09902 -0.010524425 0.001118597 0.010524425 8 12 0.106195 0.09864 0.00755469 0.000578602 0.00755469 9 11 0.097345 0.09827 -0.000924867 8.70438E-06 0.000924867 SUM 113 0.04767105 8 0.14690247 8 MAD 0.001300022
Sumber : Hasil olahan penulis
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240
Hasil Penelitian
Tabel 6. (Lanjutan)
1/2N Numerator Denominator SQRT of Denom Z Statistic 0.004424779 0.026538584  0.000809034 0.028443521 0.933027375 0.004424779 0.009239469  0.000806213 0.028393894 0.325403374 0.004424779 0.052297434  0.000803319 0.028342885 1.845169762 0.004424779 -0.001199912  0.000800493 0.02829298 -0.04241022 0.004424779 0.001589912  0.000797734 0.028244189 0.056291632 0.004424779 0.010829469  0.000794973 0.028195267 0.384088193 0.004424779 -0.002369912  0.000792209 0.028146211 -0.084200019 0.004424779 0.006099646  0.000789514 0.028098285 0.217082502 0.004424779 0.003129912  0.000786815 0.028050232 0.111582377 0.004424779 -0.003499912  0.000784186 0.02800332 -0.124982022
Sumber : Hasil olahan penulis
Grafik 5. Penyimpangan Proporsi Data Laporan Keuangan  PT Garuda Indonesia (Persero)
Tbk. Tahun 2018 pada Tes Digit Ketiga
Sedangkan untuk model Tes Digit Keempat, hasil yang diperoleh sama seperti hasil  Tes  Digit  Pertama  dan  Tes  Digit Kedua, di mana tidak terdapat
penyimpangan yang signifikan atas proporsi  data  laporan  keuangan  PT Garuda Indonesia  (Persero)  Tbk.  Tahun  2018  jika dibandingkan  dengan  Hukum  Benford. Sebaran  data  pada  pengujian  Tes  Digit Keempat agak menonjol di angka 4 (empat) dan  penyimpangan  yang  terjadi  adalah
kurangnya  nilai  akun  yang  menganduang angka  4  pada  digit  keempat.  Namun penyimpangan ini dinilai masih tidak cukup signifikan  setelah  melewati  uji  empiris, dengan  perolehan  nilai  rata-rata  perbedaan absolut  (MAD)  antara  data  aktual  dengan
Hukum Benford adalah sebesar 0.001354798 yang mengindikasikan “Close Conformity” atau dengan kata lain distribusi  populasi  mengikuti  pola  Hukum Benford. Sedangkan untuk hasil
0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Proporsi Digit Ketiga Tes Digit Ketiga Actual Benford's Law
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240
Hasil Penelitian
perhitungan Z-Statistic pada masing-masing digit  juga  berada  di  bawah  nilai cutoff sebesar 1.65 poin, yang artinya adalah tidak ada  nilai  akun  yang  sebarannya  tidak mengikuti  konsep  probabilitas  kemunculan angka Hukum Benford. Berikut ini tampilan tabel perhitungan dan grafik untuk perolehan  hasil  pengujian  yang  dilakukan pada Laporan Keuangan PT Garuda Indonesia (Persero) Tbk. Tahun 2018 untuk Tes Digit Keempat.
Tabel 7. Perhitungan Penyimpangan Proporsi Data Laporan Keuangan  PT Garuda Indonesia (Persero) Tbk. Tahun 2018 pada Tes Digit Keempat 4th Digit Count from Data % Benford's Law Difference Chi-Square Abs 0 13 0.113043 0.10018 0.012863478  0.001651718 0.012863478 1 14 0.121739 0.10014 0.02159913  0.004658702 0.02159913 2 13 0.113043 0.1001 0.012943478  0.001673663 0.012943478 3 14 0.121739 0.10006 0.02167913  0.004697029 0.02167913 4 7 0.06087 0.10002 -0.039150435  0.015324501 0.039150435 5 12 0.104348 0.09998 0.004367826  0.000190817 0.004367826 6 10 0.086957 0.09994 -0.012983478  0.001686719 0.012983478 7 12 0.104348 0.0999 0.004447826 0.00019803 0.004447826 8 10 0.086957 0.09986 -0.012903478  0.001667332 0.012903478 9 10 0.086957 0.09982 -0.012863478  0.001657675 0.012863478 SUM 115 0.033406184 0.155801739 MAD 0.001354798 Sumber : Hasil olahan penulis Tabel 7. (Lanjutan) 1/2N Numerator Denominator SQRT of Denom Z Statistic 0.004347826 0.008515652 0.000783861 0.02799751 0.304157479 0.004347826 0.017251304 0.000783582 0.027992543 0.616282152 0.004347826 0.008595652 0.000783304 0.027987573 0.307123882 0.004347826 0.017331304 0.000783026 0.027982603 0.619359983 0.004347826 0.034802609 0.000782748 0.027977631 1.2439441 0.004347826 2E-05 0.00078247 0.027972657 0.000714984 0.004347826 0.008635652 0.000782191 0.027967683 0.308772532 0.004347826 1E-04 0.000781913 0.027962707 0.003576192 0.004347826 0.008555652 0.000781635 0.027957729 0.306020999 0.004347826 0.008515652 0.000781356 0.02795275 0.304644521
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240
Hasil Penelitian

## Sumber : Hasil olahan Penulis
Grafik 6. Penyimpangan Proporsi Data Laporan Keuangan  PT Garuda Indonesia (Persero)
Tbk. Tahun 2018 pada Tes Digit Keempat
Setelah melewati keempat model pengujian seperti yang dipaparkan sebelumnya di atas, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sebaran data  keuangan  pada  laporan  keuangan PT Garuda  Indonesia (Persero) Tbk.  Tahun 2018  tidak  mengalami  penyimpangan  yang signifikan jika dibandingkan dengan Hukum  Benford.,  atau  dengan  kata  lain distribusi  populasi  mengikuti  pola  Hukum Benford. Pengujian ini dilakukan atas 113 –
115  buah  akun  yang  dilaporkan  pada keempat laporan keuangan Garuda
Indonesia;  dengan  ditemukan  beberapa akun  di  antaranya  yang  berhasil  terdeteksi mengalami  penyimpangan  pada  model pengujian  Tes  Digit  Kedua  namun  akun- akun  tersebut  diabaikan  karna  tidak mengandung resiko audit yang material. Walaupun  hasil  penelitian  belum  berhasil menjawab  tujuan  dari  kajian  ilmiah  ini namun  sebenarnya  pemaparan fenomena  di atas,  sekali  lagi,  telah  menguatkan  posisi konsep  Probabilitas  Hukum  Benford  di bidang  penelitian  Akuntansi.  Hal  ini dikarenakan  Laporan  Keuangan  PT Garuda Indonesia  (Persero)  Tbk.  Tahun  2018  telah mengalami restatement atau  penyajian
ulang kembali sesuai dengan Surat Otoritas Jasa Keuangan No. S-21/PM.1/2019 perihal sanksi administratif atas pelanggaran peraturan  perundang-undangan  di  bidang pasar  modal  tertanggal  28  Juni  2019.  Oleh karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa Laporan  Keuangan  PT Garuda  Indonesia (Persero)  Tbk.  Tahun  2018  telah  benar adanya  sehingga  tidaklah  mengherankan jika  distribusi  populasi  akun-akunnya  juga mengikuti pola Hukum Benford.
Meskipunn  demikian,  kajian  penelitian akan  dilanjutkan  dengan  turut  menilai kondisi  laporan  keuangan  pada  tahun sebelumnya.  Mengapa  ini  perlu  dilakukan, karena  pada  prinsip  akuntansi  terkandung pedoman bahwa dalam penyusunan laporan keuangan,  saldo  akhir  sebuah  akun  saat penutupan  tahun  buku  akan  menjadi  saldo awal bagi akun tersebut, contoh saldo akhir Kas  dan  Setara  Kas  tahun  2017  menjadi saldo awal Kas  dan  Setara  Kas tahun  2018 (Weygandt  et.  al  2018).  Berdasarkan prinsip  inilah  maka  tidak  salah  jika  analisa penelitian  akan  dibawa  mundur  ke  periode sebelumnya  untuk  melihat  apakah  terdapat kemungkinan distribusi populasi akun-akun
0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Pr op or si Digit Keempat Tes Digit Keempat Actual Benford's Law
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
Versi Online: http://journal.ubm.ac.id/index.php/akuntansi-bisnis/ DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
yang  tidak  mengikuti  pola Hukum  Benford dan akun-akun tersebut masuk dalam daftar pilihan  akun  yang  di- restated oleh  Garuda pada tahun 2018. Berikut ini tampilan tabel perhitungan untuk perolehan hasil
pengujian  yang  dilakukan  pada  Laporan Keuangan  PT Garuda  Indonesia  (Persero)
Tbk. Tahun 2017 untuk Tes Digit Pertama.
Tabel 8. Perhitungan Penyimpangan Proporsi Data Laporan Keuangan  PT Garuda Indonesia
(Persero) Tbk. Tahun 2017 pada Tes Digit Pertama
1st Digit Count from Data % Benford's Law Difference Diff^2 Comp. Chi 2 Abs 1 29 0.243697 0.301029996 -0.05733 0.003287 0.010919236 0.0573325 2 21 0.176471 0.176091259 0.000379 1.44E-07 8.17137E-07 0.0003793 3 16 0.134454 0.124938737 0.009515 9.05E-05 0.000724644 0.009515 4 21 0.176471 0.096910013 0.079561 0.00633 0.065317143 0.0795606 5 9 0.07563 0.079181246 -0.00355 1.26E-05 0.000159249 0.003551 6 9 0.07563 0.06694679 0.008683 7.54E-05 0.001126305 0.0086835 7 2 0.016807 0.057991947 -0.04119 0.001696 0.02924928 0.0411852 8 5 0.042017 0.051152522 -0.00914 8.35E-05 0.001631617 0.0091357 9 7 0.058824 0.045757491 0.013066 0.000171 0.003731004 0.013066 SUM 119 0.112859294 0.2224089 MAD 0.001869 Sumber : Hasil olahan Penulis Tabel 8. (Lanjutan) 1/2N Numerator Denominator SQRT of Denom Z Statistic Z Score 99% 0.004202 0.05313084 0.001768159 0.042049484 1.263531 0.004202 -0.0038224 0.001219186 0.034916843 -0.10947 0.004202 0.00531336 0.000918732 0.030310584 0.175297 0.004202 0.07535889 0.000735449 0.027119168 2.778806 2.58 0.004202 -0.0006507 0.000612702 0.024752825 -0.02629 0.004202 0.00448178 0.000524915 0.022911029 0.195617 0.004202 0.03698354 0.000459066 0.021425831 1.726119 0.004202 0.00493404 0.000407865 0.020195669 0.244312 0.004202 0.00886436 0.000366922 0.019155214 0.462765 Sumber : Hasil olahan Penulis
Seperti yang dipaparkan dalam tabel di atas, terdapat  salah  satu  penyimpangan  yang signifikan  atas  proporsi  data  laporan keuangan    PT Garuda  Indonesia (Persero) Tbk.  Tahun  2017  pada  Tes  Digit  Pertama. Hampir  seluruh  digit  pertama  (angka  1  s/d 9) mengikuti pola sebaran Hukum Benford,
kecuali  untuk  angka  4.  Hal  ini  juga didukung  dengan  bukti  empiris  yang menunjukan nilai perbedaan absolut (MAD) untuk  angka  4  (empat)  pada  digit  pertama adalah  sebesar  0.0795606,  yang  artinya mendekati
“ Marginally Acceptable Conformity” atau dengan kata lain
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
distribusi populasi hampir mendekati ambang  batas  untuk  dinyatakan  tidak mengikuti  Hukum  Benford.  Sementara  itu, perhitungan  Z-Statistic  pada  angka  4  digit pertama juga mendukung hal tersebut yakni dengan  berada  di  atas  nilai cutoff bahkan untuk  batas  ketentuan  dengan  tingkat  α
paling  tinggi  ( confidence  level 99%) sebesar  2.778806  yang  lebih  tinggi  dari 2.58.  Sedangkan  untuk  sebaran  populasi data  dalam  tabel  perhitungan  di  atas  dapat dilihat dalam penyajian grafik berikut ini:
Grafik 7. Penyimpangan Proporsi Data Laporan Keuangan  PT Garuda Indonesia (Persero)
Tbk. Tahun 2017 pada Tes Digit Pertama
Jika  pembuktian  atas  penyimpangan  ini dijadikan  sebagai  pedoman  dalam  mencari petunjuk  audit  maka  dapat  dilihat  bahwa dalam laporan keuangan PT Garuda Indonesia (Persero)  Tbk.  Tahun  2017
terdapat beberapa akun yang patut dicurigai.  Akun-akun  tersebut  mengandung
nilai nominal yang diawali dengan angka 4 (empat),  berikut  ini  merupakan  tampilan tabel  kesesuaian  antara  akun-akun  yang ditemukan  menyimpang  di  tahun  2017  dan juga  masuk  dalam  daftar  untuk  disajikan ulang kembali di tahun 2018:
Tabel 9. Daftar Akun-akun yang mengalami Re-stated di Tahun 2018 dan sekaligus Menyimpang dari Distribusi Normal Hukum Benford pada Laporan Keuangan Tahun 2017
Nama Akun Re-stated OJK 2018 Melawan Hukum Benford -2017 Kesimpulan 1. Pendapatan (Beban) Lain-lain √ √
Setidaknya terdapat 4 buah akun yang mengalami keterkaitan antara tahun 2017 dan tahun 2018, di antaranya: i. Pendapatan (Beban)
Lain-lain ii. Piutang Usaha Lain- lain
2. Penerimaan Pengembalian Dana dari Pemeliharaan Pesawat X √ 3. Pembayaran Uang Jaminan X √ 4. Hasil Pelepasan Aset Tetap X √ 5. Penerimaan Dividen X √ 6. Keuntungan Selisih Kurs √ X 7. Liabilitas Tidak Lancar Lainnya X √ 8. Piutang Usaha Lain-lain √ √
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Pr opo rsi Digit Pertama Tes Digit Pertama Actual Benford's Law
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240
Hasil Penelitian
9. Aset Pajak Tangguhan √ X iii. Utang Pajak iv. Saldo Laba/Rugi yang belum dicadangkan Keempat akun tersebut memiliki pengaruh satu sama lain, yang berarti jika salah satu dari akun-akun tersebut mengalami overstated maka akan memberikan pengaruh yang sama terhadap ketiga akun yang lain, dan begitu pun sebaliknya (jika understated ).
Tentunya hal ini akan mengakibatkan adanya kerancuan informasi bagi para stakeholder. 10. Utang Pajak √ √ 11. Liabilitas Pinjaman Jangka Pendek √ X 12. Liabilitas Pinjaman Jangka Panjang √ X 13. Utang Lain-lain X √ 14. Liabilitas Pinjaman Jangka Panjang Obligasi X √ 15. Manfaat (Beban) Pajak √ X 16. Saldo Laba/Rugi yang belum dicadangkan √ √ 17. Penghasilan Komprehensif Lain X √ 18. Kepentingan Non-pengendali X √ 19. Penerimaan Kas Pelanggan X √ 20. Pengaruh  Perubahan Kurs Valutas Asing X √ Sumber : Hasil olahan Penulis Seperti  yang  kita  ketahui  bersama  bahwa untuk  mendukung  nilai  laba  yang  telah dimanipulasi, maka diperlukan juga beberapa  manipulasi  tambahan,  setidaknya beberapa  akun  di  pelaporan  neraca  dan laporan  laba  rugi.  Seperti  halnya  dalam kasus  Garuda,  yang  mencoba  untuk mengakui  pendapatan  lebih  awal  di  tahun 2018 agar dapat menutupi kondisi keuangan perusahaan  yang  telah  merugi  selama beberapa tahun terakhir. Pengakuan pendapatan yang lebih awal ini, selanjutnya berusaha diseimbangkan dengan menambah nilai  piutang  lain-lain  dan  kemudian berdampak  pada  penambahan  nilai  utang pajak.  Pada  prinsipnya  adalah  untuk menutupi sebuah kebohongan atau penipuan ( fraud ) maka diperlukan kebohongan-kebohongan lain ( fraud tambahan)  agar  semuanya  dapat  terlihat menjadi wajar.

## Kesimpulan
Hukum Benford adalah alat uji yang sangat berguna
dalam mendeteksi adanya manipulasi data keuangan. Mengapa demikian,  karena  hukum  ini  telah  terbukti memiliki beberapa kelebihan yang membuatnya  berpotensi  menjadi  alat  bantu audit dalam menguji validitas data keuangan, di antaranya: 1. Laporan Keuangan PT Garuda Indonesia (Persero) Tbk. Tahun 2018 yang  telah  mengalami restatement
atau  penyajian  ulang  kembali  sesuai dengan Surat Otoritas Jasa Keuangan No.  S-21/PM.1/2019  telah  teruji mengikuti  distribusi  data  Hukum Benford.  Oleh  karena  itu  dapat disimpulkan  pola  distribusi  angka dalam hukum ini juga sejalan dengan skema penyusunan laporan keuangan yang baik dan benar
2. Terdapat  salah  satu  penyimpangan yang  signifikan  atas  proporsi  data laporan keuangan PT Garuda Indonesia (Persero) Tbk. Tahun 2017 yakni  pada  hasil  Tes  Digit  Pertama dan  angka  ke-empat.  Jika  disimak lebih  lanjut,  penyimpangan  data  dari beberapa  akun  ini  (dengan  nilai nominal  yang  diawali  angka  empat) yang  kemudian  pada  tahun  2018 diminta untuk disajikan ulang kembali  atau  mengalami Re-stated , sesuai  dengan  permintaan  badan Otoritas Jasa Keuangan (Surat
Otoritas  Jasa  Keuangan  No.  S- 21/PM.1/2019).

## Daftar Pustaka
Association  of  Certified  Fraud  Examiners, USA  (2018).  “Using  Benford’s Law  to  Detect  Fraud”.  Final Extract. Diakses pada 12 Mei 2020, dari https://www.acfe.com/
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
Benford, F (1938). “The law of anomalous numbers”, Proceedings  of  the American  Philosophical  Society, vol.78, no. 4, hal. 551‒572.
Drake,  P.  D.,  dan  M.  J.  Nigrini.  2000.
Computer assisted
analytical procedures  using  Benford’s  Law.
Journal  of  Accounting  Education 18 (2): 127–146. Durtschi,  C.,  W.  Hillison,  and  C.  Pacini.
2004. The Effective Use of
Benford’s  Law  in  Detecting  Fraud in  Accounting  Data. Journal  of Forensic Accounting 5: 17–34. Carslaw,  C.  (1988).  “Anomalies  in income numbers: evidence of goal oriented behavior”. The  Accounting  Review, vol. 63, no. 2, hal. 321‒327.
Jerry  J.  Weygandt,  Paul  D.  Kimmel,
Donald E. Kieso. (2018). “Accounting Principles”, 13 th Edition,  ISBN:  978-1-119-41101-7
January 2018 Kellerman. (2014). “Evaluating the effectiveness of Benford’s law as an investigative tool for forensic accountants”. Dissertation May
2014. North-West University
Kristian Agung Prasetyo dan Suhut Tumpal
Sinaga.  (2014).  “Aplikasi  Benford Law untuk Mengidentifikasi Ketidakpatuhan SPT Wajib Pajak”. Kajian  Akademis  BPPK  Tahun Anggaran  2014.  Badan  Pendidikan dan Pelatihan Keuangan. Kementerian  Keuangan  Republik Indonesia. Mihkel  Tammaru  &  Lehte  Alver.  (2016). “Application  of  Benford's  Law  for Fraud Detection in Financial
Statements:  Theoretical  Review”.
Conference  Paper  January  2016.
DOI: 10.2991/icaat-16.2016.46 Newcomb,  S.  (1881).  “Note  on  the frequency  of  use  of  the  different digits in natural numbers”.
American  Journal  of  Mathematics,
Vol. 4 no. 1, hal. 39‒40. Nigrini,  M.  J.  (1996).  “A  taxpayer
compliance application
of Benford’s  law”. Journal  of  the
American  Taxation  Association, vol. 18, no. 1, hal. 72‒91.
Nigirini  M.  J.  (2000).  “Digital  Analysis Using  Benford’s  Law  tests  & statistics  for  auditors”.  Global Audit Publications hal. 278 Nigrini,  M.  J.  2011. Forensic  Analytics  – Methods and Techniques for Forensic Accounting Investigations. Hoboken,  NJ:  John Wiley & Sons. Nigrini,  M.  J.  2012. Benford’s  Law  – Applications for Forensic Accounting,  Auditing,  and  Fraud Detection. Hoboken,  NJ:  John Wiley & Sons . PSAK  72  (Pernyataan  Standar  Akuntansi Keuangan) Dewan Standar Akuntansi  Keuangan  Indonesia, Dewan Standar Akuntansi Keuangan Indonesia, Standar Akuntansi  Keuangan  -  Ikatan Akuntan  Indonesia,  2018,  Ikatan Akuntan Indonesia, Jakarta, Indonesia. Quick  dan  Wolz.  2003.  Benford's  Law  in deutschen  Rechnungslegungsdaten. Betriebswirtschaftliche  Forschung und Praxis 2: 208–224 Thomas,  J.  (1989).  “Unusual  patterns  in reported earnings”. The Accounting
Review , vol. 64, no. 4, 773‒787.
Watrin,  C.,  R.  Struffert,  dan  R.  Ullmann.
2008. Benford’s Law: an instrument  for  selecting  tax  audit targets? Review  of  Managerial Science 2: 219–237. www.cnnindonesia.com.  (2019,  24 April). Membedah Keanehan Laporan Keuangan Garuda Indonesia  2018.  Diakses  pada  10 Juni 2020, dari https://www.cnnindonesia.com/eko nomi www.cnnindonesia.com.  (2019,  30  April). Kronologi Kisruh Laporan Keuangan Garuda Indonesia. Diakses  pada  12  Juni  2020,  dari https://www.cnnindonesia.com/eko nomi
ISSN: 1979-360X
E-ISSN: 2598-6767
DOI: http://dx.doi.org/10.30813/jab.v13i2.2240 Hasil Penelitian
www.garuda-indonesia.com.
(2018).
Laporan  Keuangan  Konsolidasian untuk  Tahun  yang  Berakhir  31 Desember 2017 dan Laporan Audit Independen.  Diakses  pada  5  Juni 2020,
dari www.garuda- indonesia.com/content/dam/garuda/ files/pdf/ www.garuda-indonesia.com. (2019). Laporan  Keuangan  Konsolidasian untuk  Tahun  yang  Berakhir  31 Desember 2018 dan Laporan Audit Independen.  Diakses  pada  5  Juni 2020,
dari www.garuda-
indonesia.com/content/dam/garuda/ files/pdf/
www.garuda-indonesia.com. (2019, 26 Juli).  Paparan  Publik  Insidentil Penyajian Kembali Laporan Keuangan  Periode  FY2018  dan 1Q2019.  Diakses  pada  13  Juli 2020, dari
www.garuda-
indonesia.com/content/dam/garuda/
files/pdf/