## JABA (September 2021)
Journal of Applied Business Administration
https://jurnal.polibatam.ac.id

## SEBERAPA EFEKTIF PENDETEKSIAN KECURANGAN LAPORAN KEUANGAN DENGAN MODEL BENEISH M-SCORE PADA PERUSAHAAN SEKTOR MANUFAKTUR DI BURSA EFEK INDONESIA
Rafika Adilla 1)  , Ossi Ferli 2) 
Program Studi Manajemen, STIE Indonesia Banking School

## Info Artikel
________________ Diserahkan Maret 2021 Diterima Agustus  2021
Diterbitkan September
2021
________________
Kata Kunci:
Kecurangan Laporan Keuangan, Beneish M- Score, Kesalahan Tipe I, Kesalahan Tipe II ________ ____________

## Abstrak
___________________________________________________________________
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  model  Beneish  M-Scrore  dapat  menjelaskan kecurangan laporan keuangan pada sektor manufaktur di Indonesia periode 2014-2018. Selain itu, uji regresi logistik digunakan untuk mengetahui variabel mana yang berpengaruh signifikan terhadap kecurangan laporan keuangan di Indonesia. Sampel yang digunakan yaitu 29 perusahaan yang  melakukan kecurangan laporan keuangan dan 29 perusahaan yang tidak melakukan kecurangan sebagai matching sample. Variabel dependen pada penelitian ini merupakan dummy variable yaitu 1 untuk perusahaan yang melakukan fraud dan 0 untuk perusahaan yang tidak  melakukan kecurangan laporan keuangan. Variabel independen dalam penelitian ini adalah komponen dari model Beneish M-Score, yaitu DSRI, GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI, TATA,  dan  LVGI.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  Beneish  efektif  dalam  menjelaskan kecurangan laporan keuangan sebesar 48.2759% dengan kesalahan  Tipe I 51.7241% dan kesalahan Tipe II 41.3793%. Hasil pengujian dengan metode regresi logistik menunjukkan bahwa variabel Beneish SGI positif signifikan terhadap kecurangan laporan keuangan sedangkan DSRI, GMI, AQI,  DEPI, SGAI, TATA dan LVGI tidak berpengaruh signifikan.
© 2021 Indonesia
 Alamat Korespondensi: Jl. Kemang Raya No. 35 Jakarta Selatan 12730 STIE Indonesia Banking School E-mail: rafikaadilla23@gmail.com ossi.ferli@ibs.ac.id ISSN 2548-9909

## 1. Pendahuluan
Pasar  Modal  mempunyai  peran  yang strategis  dalam  pembangunan  nasional  sebagai salah satu sumber pembiayaan bagi dunia usaha dan wahana investasi bagi masyarakat (Undang- Undang  RI,  1995).  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) mencatatkan jumlah investor baru selama tahun 2018 sebanyak 200.935 single investor identification (SID). Jumlah investor tersebut merupakan yang tertinggi  sejak  38  tahun  diresmikannya  kembali Pasar  Modal  Indonesia  dimana  meningkat sebesar  31.97%  dibanding  jumlah  investor  yang tercatat pada akhir tahun 2017 sebanyak 628.491 SID  (Saragih,  2018).  Namun  peningkatan kepercayaan  para  investor  untuk  berinvestasi  di pasar  modal  Indonesia  tidak  diimbangi  dengan
peningkatan perlindungan dari berbagai tindakan  yang  dapat  merugikan  para  investor tersebut, salah satunya adalah tindak kecurangan (Chaerunissa, 2014). Transparency International (TI),
mengeluarkan  indeks  persepsi  korupsi  atau Corruption  Perceptions  Index  (CPI)  dimana pada  tahun  2018  Indonesia  menduduki peringkat  89  dari  180  negara  di  dunia  yang disurvei.  Peringkat  Indonesia  tersebut  masih jauh  tertinggal  dibandingkan  negara  tetangga Malaysia  (61)  dan  Brunei  (31)  (Transparency International, 2018). Sementara itu, Report to the Nations  on  Occupational  Fraud  and  Abuse yang dikeluarkan  oleh Association  of  Certified  Fraud Examiners (ACFE) menyatakan pada tahun 2018
Indonesia menduduki urutan ke-3 setelah China dan  Australia  dalam  jumlah  kasus  kecurangan terbanyak  dari  berbagai  negara  di  Asia-Pasifik yang  diteliti  (Association  of  Certified  Fraud Examiners, 2018).
Dalam  penelitiannya,  ACFE  membagi kecurangan  ( fraud )  dalam  tiga  kategori berdasarkan perbuatannya yaitu
asset misappropriation , corruption dan financial statement fraud .  Lebih  lanjut  ACFE  menjelaskan pengertian  ketiga  jenis  kecurangan  tersebut, sebagai  berikut  (1) asset misappropriation atau penyalahgunanaan  aset  merupakan  tindakan pencurian  sumber  daya  perusahaan;  (2) corruption atau  korupsi  diartikan  sebagai tindakan  penyalahgunaan  wewenang  untuk memperoleh  keuntungan;  dan  (3) financial statement fraud atau  kecurangan  laporan keuangan  merupakan  tindakan  karyawan  yang secara  sengaja  menyebabkan  salah  saji  material pada laporan keuangan.
Berdasarkan  laporan  tersebut,  hasil survei  secara  konsisten  menunjukan  bahwa kasus  kecurangan  dapat  dipecah  menjadi  tiga kategori besar dimana yang paling umum terjadi adalah  penyalahgunaan  aset;  lebih  dari  80% kasus  di  wilayah  Asia-Pasifik  melibatkan penyelewengan  aset.  Di  sisi  lain,  kategori financial  statement  fraud  menyumbang  paling kecil  kasus  kecurangan  dibandingkan  dengan asset  misappropriation  dan  corruption  yaitu sebesar 7% sampai 13% sejak tahun 2012 sampai 2018  dimana  tingkat  kasus  tersebut  semakin bertambah setiap tahunnya.
Walaupun kecurangan  laporan  keuangan  merupakan  salah satu  jenis  kategori  fraud  yang  paling  jarang terjadi, Report to the Nations on Occupational Fraud and  Abuse menjalaskan  bahwa  jenis  kecurangan laporan  keuangan  menimbulkan  kerugian finansial  terbesar,  yaitu  $700.000  pada  tahun 2018.  Kerugian  finansial  tersebut  tentu  akan merugikan banyak pihak, terutama para investor yang  menginvestasikan  dananya  di  perusahaan yang  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan (Association  of  Certified  Fraud  Examiners, 2018).
Pada  tahun  1953,  Cressey  menemukan teori  tentang fraud  triangle .  Teori  tersebut berawal  dari  mewawancarai  orang-orang  yang dihukum  akibat  melakukan  penggelapan  dana (Skousen  et  al.,  2009).  Dari  hasil  wawancara tersebut,  Cressey  (1953)  meyakini  bahwa  fraud memiliki  tiga  elemen  penting  yaitu  tekanan ( pressure ), kesempatan ( opportunity ), dan rasionalisasi  ( rationalization )  yang  kemudian dikenal dengan fraud triangle . Namun komponen fraud triangle tidak dapat diteliti  secara langsung
sehingga diperlukan pengembangan variabel dan proksi  untuk  mengukurnya  salah  satunya dengan  cara  melihat  laporan  keuangan  suatu perusahaan (Skousen et al., 2009).
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Person  (1995);  Summers,  Sweeney  (1998); Beneish  (1999);  dan  Dechow  et  al.  (2011) menjelaskan pentingnya indeks yang terintegrasi yang  bisa  menunjukkan  risiko  terjadinya kecurangan laporan keuangan yang tinggi, tetapi tingkat  akurasi  dari  model  Beneish  dalam memperkirakan  terjadinya  kecurangan  laporan keuangan  adalah  yang  tertinggi.  Hasil  dari penelitian  tersebut  menjelaskan  bahwa  tingkat akurasi model Beneish sebesar 89.5%,
sedangkan tingkat akurasi model Person adalah 71.5%,  tingkat  akurasi  model  Summers  dan Dechow  masing-masing  adalah  59.8%  dan 63.7% (Person, 1995; Summers, Sweeney, 1998; Beneish,  1999; Dechow et al., 2011). Selain itu, John  MscCarthy  (2017)  melakukan  penelitian mengenai  pendeteksian  kecurangan  laporan keuangan  pada  Enron Corporation dengan menggunakan  model  Altman  Z-Score  dan Beneish  M-Score.  Model  Altman  (1968)  atau yang  selanjutnya  dikenal  Z-Score  merupakan model  yang  dikembangkan  untuk  memprediksi kemungkinan suatu perusahaan akan mengalami kebangkrutan atau tidak, serta model tersebut  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk memeriksa kesehatan keuangan suatu perusahaan.  Penelitian  tersebut  menunjukkan hasil  bahwa  Altman  Z-score  bukan  model  yang cukup  untuk  mengungkap  kebangkrutan  pada Enron  Corp  terutama  jika  laporan  keuangan telah  dimanipulasi  dan  gagal  memprediksi gambaran  sebenarnya  yang  membuat  Enron Corp tertekan. Beneish M-model pada penelitian tersebut  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar variabel  independen  dimanipulasi  sebelum terjadi kebangkrutan (MscCarthy, 2017).
Berdasarkan  Report  to  The  Nations  on Occupational
Fraud and Abuse yang dikeluarkan oleh Association of Certified Fraud Examiners  (ACFE),  jumlah  kasus  kecurangan selama  8  tahun  terakhir  yaitu  2010-2011  20 kasus, 2012-2013 19  kasus,  2014-2015 42 kasus, dan  2016-2017  29  kasus  dimana  berdasarkan data  tersebut  terjadi  penambahan  jumlah  kasus kecurangan yang sangat tajam pada tahun 2014 sampai  2015  (Association  of  Certified  Fraud Examiners,  2018).  Sektor  manufaktur  dipilih karena menurut Indonesian Commercial Newletter  (ICN)  sektor  manufaktur  sangat sensitif  terhadap  perubahan  kondisi  ekonomi dan  paling  banyak  investornya,  sehingga memiliki  tekanan  dan  tuntutan  cukup  tinggi (Utomo, 2018).
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui  seberapa  efektif  model  Beneish  M- Score  dalam  menjelaskan  kecurangan  laporan keuangan serta mengetahui variabel mana  yang lebih  berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan di Indonesia.

## 2. Metode
2.1 Populasi dan Sampel Populasi  dari  penelitian  ini  merupakan laporan keuangan perusahaan sektor
manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  periode  2014  hingga  2018. Sampel  dalam  penelitian  ini  memiliki  kriteria sebagai berikut:
1.  Perusahaan  dalam  sektor  manufaktur  yang dikategorikan  melakukan  kecurangan  laporan keuangan  berdasarkan  data  suspensi  dari  Bursa Efek  Indonesia  dan  Otoritas  Jasa  Keuangan serta  situs  berita  media  massa  nasional  yang menyatakan  bahwa  perusahaan  tersebut  diduga atau  telah  terbukti  melakukan  pelanggaran peraturan  Otoritas  Jasa  Keuangan  yang mengandung unsur kecurangan laporan keuangan selama periode penelitian yaitu tahun 2014-2018.
2.  Perusahaan  memiliki  laporan  keuangan tahunan  yang  tersedia  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI).
3. Perusahaan yang tidak melakukan kecurangan laporan keuangan dijadikan sebagai matching  sample  dimana  memiliki  kesamaan dalam hal industri yaitu manufaktur dan jumlah aset  pada  tahun  terjadinya  kecurangan  laporan keuangan  perusahaan  pasangannya  dengan selisih  jumlah  aset  terdekat  dari  jumlah  aset perusahaan pasangannya.
Objek  pada  penelitian  ini  adalah perusahaan  manufaktur  yang  diduga  atau terbukti melakukan kecurangan laporan keuangan periode 2014-2018. Perusahaan dalam sektor  manufaktur  yang  melakukan  kecurangan secara keseluruhan selama periode berjumlah 35 perusahaan kemudian dipilih kembali menggunakan  purposive  sampling  sehingga telah  terpilih  29  perusahaan  yang  memenuhi kriteria  penelitian  ini.  Kemudian  perusahaan yang  tidak  melakukan  kecurangan  dijadikan matching sample berdasarkan kesamaan industri dan  total  aktiva  selama  periode  dengan  jumlah 29 perusahaan sehingga didapatkan total sampel sebanyak 58 perusahaan.
2.2 Metode Penelitian Beneish  M-Score  dibangun  dengan menggunakan  8  variabel  untuk  mendeteksi kecurangan  laporan  keuangan.  Secara  empiris, perusahaan  yang  menghasilkan  nilai  M-Score yang  lebih  tinggi  memiliki  kecenderungan  lebih besar untuk melakukan kecurangan (Tanusdjaja &  Kurniawan,  2018).  Model  penelitian  pada penelitian  ini  mengacu  pada  penelitian  yang dilakukan oleh Shabnam Fazli Aghghaleh et al. (2016).
Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini adalah  dummy  variable    berdasarkan  data  dari suspensi  perusahaan  di  Bursa  Efek  Indonesia (BEI),  laporan  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK), serta berbagai situs berita media massa nasional mengenai  perusahaan-perusahaan  yang  diduga atau  telah  terbukti  melanggar  peraturan  yang terkait  dengan  kecurangan  laporan  keuangan yaitu  bernilai  1  untuk  perusahaan  yang  diduga atau  terbukti  melakukan  kecurangan  laporan keuangan dan bernilai 0 untuk perusahaan yang tidak  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan menurut hasil dari persamaan model Beneish M- Score.
Klasifikasi perusahaan melakukan kecurangan laporan keuangan dengan menggunakan  nilai  M-Score  dimana  parameter ini  dihitung  dari  laporan  keuangan  perusahaan yang diterbitkan dalam dua tahun berturut-turut. Berikut klasifikasi yang digunakan:
Tabel 1. Klasifikasi Terjadinya Kecurangan Laporan Keuangan Beneish M-Score
Variabel  independen  dalam  penelitian ini  adalah  kecurangan  laporan  keuangan  yang diukur dengan menggunakan model Beneish M- Score.  Variabel  independen  dari  Beneish  M- Score  terdiri  dari  delapan  variabel  yang merupakan  komponen  dari  model  Beneish  itu sendiri.
Berdasarkan  penilitian  yang  dilakukan Aghghaleh  (2016),  model  persamaan  Beneish M-Score adalah sebagai berikut: M-Score = -4.84 + 0.92*DSRIit + 0.528*GMIit + 0.404*AQIit + 0.892*SGIit + 0.115*DEPIit – 0.172*SGAIit + 4.679*TATAit – 0.327*LVGIit Keterangan:
DSRI  : Days Sales in Receivables Index
𝐷𝑆𝑅𝐼 = ( Net Receivables(t) 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠(𝑡) ) ( 𝑁𝑒𝑡 𝑅𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠(𝑡 − 1) 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠(𝑡 − 1) )
GMI : Gross Margin Index 𝐺𝑀𝐼 = ( 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠(𝑡 − 1) − 𝐶𝑂𝐺𝑆(𝑡 − 1) 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠(𝑡 − 1) ) ( 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠(𝑡) − 𝐶𝑂𝐺𝑆(𝑡) 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠(𝑡) ) AQI : Asset Quality Index 𝐴𝑄𝐼 = (1 − 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟(𝑡) + 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝑇𝑒𝑡𝑎𝑝(𝑡) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎(𝑡) ) (1 − 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟(𝑡 − 1) + 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝑇𝑒𝑡𝑎𝑝(𝑡 − 1) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎(𝑡 − 1) ) SGI : Sales Growth Index 𝑆𝐺𝐼 = 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛(𝑡) 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛(𝑡 − 1)
DEPI  : Depreciation Index
𝐷𝐸𝑃𝐼 = ( Depresiasi(t − 1) 𝐷𝑒𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑎𝑠𝑖(𝑡 − 1) + 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝑇𝑒𝑡𝑎𝑝(𝑡 − 1) ) ( Depresiasi(t)
𝐷𝑒𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑎𝑠𝑖(𝑡) + 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝑇𝑒𝑡𝑎𝑝(𝑡) ) SGAI  :  Sales,  General  and  Administrative
Expenses Index
𝑆𝐺𝐴𝐼 = 𝑆𝐺𝐴𝐼(𝑡)
𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛(𝑡)
𝑆𝐺𝐴𝐼(𝑡 − 1)
𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛(𝑡 − 1)
TATA  : Total Accruals to Total Assets
𝑇𝐴𝑇𝐴 = 𝑊𝑜𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 (𝑡) − 𝐷𝑒𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛(𝑡) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠 (𝑡) LVGI  : Leverage Index
𝐿𝑉𝐺𝐼 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑒𝑤𝑎𝑗𝑖𝑏𝑎𝑛(𝑡) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎(𝑡) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑒𝑤𝑎𝑗𝑖𝑏𝑎𝑛(𝑡 − 1)
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎(𝑡 − 1)
Pengujian  masalah  penelitian  pada penelitian  ini  menggunakan  tipe  kesalahan (error),  yaitu  Type  Error  I  dan  Type  Error  II. Kesalahan  Tipe  I  terjadi  ketika  model  salah dalam  mengklasifikasikan  perusahaan  yang melakukan kecurangan sebagai perusahaan yang tidak melakukan kecurangan. Kesalahan Tipe II terjadi ketika model salah dalam mengklasifikasikan  perusahaan  yang  tidak melakukan kecurangan sebagai perusahaan yang melakukan kecurangan (Aghghaleh et al., 2016). Ketika  perusahaan  yang  tergolong melakukan  kecurangan  laporan  keuangan namun  menurut  hasil  dari  persamaan  Beneish M-Score  yang  kurang  dari  -2.22  (tidak melakukan  kecurangan  laporan  keuangan), maka  hasil  tersebut  merupakan  kesalahan  Tipe I. Sedangkan perusahaan matching sample yang tidak  melakukan  kecurangan  laporan  keuangan menurut data dari sumber penelitian, ketika diuji dengan  menggunakan  model  Beneish  M-Score dan  mendapatkan  nilai  klasifikasi  lebih  dari  - 2.22 (melakukan kecurangan laporan keuangan) maka  hasil  tersebut  merupakan  kesalahan  Tipe II  dimana  model  salah  mengklasifikasi
perusahaan  yang  tidak  melakukan  kecurangan menjadi perusahaan yang melakukan kecurangan laporan keuangan.
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini menggunakan  analisis  statistik  yaitu  dengan program  SPSS.  Data  dalam  penelitian  ini termasuk  ke  dalam  logistic  regression  karena menurut Ghozali (2012) salah satu syarat dalam menggunakan  regresi  logistik  adalah  variabel dependen  atau  variabel  terikatnya  dihitung menggunakan dummy variable.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan oleh Feruleva & Maria (2017) dan  Aghghaleh et al.  (2016),    kerangka  penelitian  yang menggambarkan  bagaimana  pengaruh  dari masing-masing  variabel  independen  terhadap variabel  dependen  dapat  digambarkan  pada kerangka penelitian sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Keefektifan  Model  Beneish  M-Score  dalam Menjelaskan Kecurangan Laporan Keuangan Berdasarkan jumlah sampel perusahaan yang melakukan kecurangan, terdapat kesalahan klasifikasi  pada  15  perusahaan  dan  sisanya sebanyak  14  perusahaan  dinyatakan  benar menurut  model  sebagai  perusahaan  yang melakukan  kecurangan  dari  total  29  sampel perusahaan yang diteliti.
Kesalahan  Tipe  II  terjadi  ketika  model salah  mengklasifikasi  perusahaan  yang  tidak melakukan  kecurangan  menjadi  perusahaan yang  melakukan  kecurangan.  Berdasarkan jumlah matching sample perusahaan yang tidak melakukan  kecurangan,  terdapat  kesalahan klasifikasi  pada  12  perusahaan  dan  sisanya sebanyak  17  perusahaan  dinyatakan  benar menurut  model  sebagai  perusahaan  yang  tidak
melakukan kecurangan dari total 29 perusahaan matching sample yang diteliti.
Keefektifan  model  Beneish  M-Score ditunjukkan dari persentase hasil jumlah sampel yang  dinyatakan  benar  dalam  model  sebagai perusahaan  yang  melakukan  atau  tidak melakukan  kecurangan  laporan  keuangan. Sedangkan  persentase  kesalahan  Tipe  I  dan  II merupakan  jumlah  persentase  dari  sampel  yang dinyatakan salah menurut model.
Hasil  pengujian  keefektifan  model  M- Score  dalam  mendeteksi  kecurangan  laporan keuangan ditunjukkan dalam tabel dibawah ini:
Tabel 2. Hasil Pengujian Masalah Penelitian
Dari  hasil  pengujian  keefektifan  model Beneish M-Score dalam menjelaskan kecurangan laporan keuangan di Indonesia pada sektor  manufaktur  tersebut,  dapat  dijelaskan bahwa  model  Beneish  efektif  menjelaskan kecurangan laporan keuangan sebesar 48.2759% dengan  Type  Error  I  51.7241%.  Sedangkan pengujian  pada  perusahaan  matching  sample menunjukkan  hasil  bahwa  model  Beneish  M- Score  efektif  dalam  menjelaskan  perusahaan yang  tidak  melakukan  kecurangan  sebesar 58.6207%  dengan  Type  Error  II  sebesar 41.3793%.
3.2 Regresi logistik Pengujian penilaian kelayakan keseluruhan  model  tanpa  memasukan  variable independennya dilakukan dengan
membandingkan  selisih  nilai  -2  log  likehood atau selanjutnya disebut chi square hitung. Tabel 3. Overall Model Fit (-2 Log Likelihood)
Pada tabel diatas nilai chi square hitung sebesar  39.892  dengan  nilai  koefisien  konstanta 0.208  menunjukkan  bahwa  tanpa  memasukkan variabel  independen,  model  regresi  fit  dengan data.
Pengujian  penilaian  keseluruhan  model setelah  memasukan  variabel  independennya yang  ditunjukkan  dari  hasil  uji  Omnibus  Test. Hasil pengujian Omnibus Test ditunjukkan pada tabel sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Omnibus Test of Model Coefficient
Pada  tabel  diatas  nilai  chi-square Omnibus  sebesar  17.027  dengan  probabilitas 0.030 menunjukkan bahwa setelah memasukkan variabel  independen,  model  regresi  fit  dengan data.
Hasil  dari  pengujian  Hosmer  and Lemeshow  ditunjukkan  dalam  tabel  sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Hosmer and Lemeshow Test
Pada  hasil  dari  tabel  di  atas menunjukkan  nilai  signifikansi  dari  uji  Hosmer and  Lemshow  sebesar  0.527  yang  berarti  lebih besar  dari  alpha  0.05  sehingga  dapat  dikatakan model fit dengan data.
Pengujian  koefisien  determinasi  pada regresi  logistik  dapat  dilihat  dari  nilai Negelkerke’s  R  Square.  Semakin  besar  kualitas model,  maka  semakin  besar  kemampuan variabel independen dalam menjelaskan pengaruhnya kepada variabel dependen
(Winarno, 2011).
Tabel 6. Uji Koefisien Determinasi
Berdasarkan hasil pada Tabel
menunjukkan  bahwa  hasil  nilai  Cox  &  Snell  R Square  adalah  0.444  dan  nilai  Negelkerke  R Square sebesar 0.594. Maka, dapat disimpulkan bahwa  variabel  bebas  (DSRI,  GMI,  AQI,  SGI, DEPI,  SGAI,  TATA  dan  LVGI)  dalam penelitian  ini  mampu  menjelaskan  variabel terikat  (kecurangan  laporan  keuangan)  sebesar 59.4%  sedangkan  sisanya  sebesar  40.6% dijelaskan  oleh  faktor-faktor  lain  diluar  variabel didalam penelitian ini.
Metode  penelitian  yang  dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan  regresi  logistik,  yang  terdiri  dari 29  perusahaan  yang  melakukan  kecurangan laporan  keuangan  dengan  periode  selama  5 tahun,  dengan  persamaan  regresi  sebagai berikut:
Logit(π/(1 - π))  = β 0 + β 1 DSRI it + β 2 GMI it + β 3 AQI it + β 4 SGI it + β 5DEPI it + β 6 SGAI it + β 7 TATA it + β 8 LVGI it + ε it Hasil  persamaan  tersebut  berdasarkan data sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Persamaan Regresi
Berdasarkan  hasil  regresi  penelitian, maka  diperoleh  persamaan  regresi  logistik sebagai berikut:
Logit(π /(1- π))  = -18.808  +  0.349DSRI –
0.091GMI  +  2.738AQI  +  5.803SGI  + 8.590DEPI  +  0.110SGAI  +  0.701TATA  + 1.959LVGI
3.3 Keakurasian Model
Untuk mengetahui perbandingan antara frekuensi  hasil  prediksi  kategori  perusahaan yang  melakukan  kecurangan  (fraud)  dengan kategori  model  observasi  dapat  dilihat  pada tabel klasifikasi sebagai berikut:
Tabel 8. Tabel Klasifikasi 2 x 2
Pada tabel di atas menunjukkan bahwa hasil  observasi  non-fraud  menghasilkan  10 prediksi  tepat  dalam  kategori  non-fraud  dan hanya
2 yang diprediksi
fraud
(missclasification).  Sedangkan  observasi  fraud yang  tepat  diprediksi  sebanyak  14  dan  3  yang diprediksi  non-fraud  (missclasification).  Secara keseluruhan terdapat 82.8% data observasi dapat diprediksi secara tepat oleh model hasil estimasi.
3.4 Analisis variabel Beneish M Score yang lebih berpengaruh  terhadap  kecurangan  laporan keuangan
3.4.1  Pengaruh  Varibel  Days  Sales  in Receivables Index (DSRI) Terhadap Kecurangan Laporan Keuangan Pengaruh  DSRI  terhadap  kecurangan laporan  keuangan  menunjukkan  hasil  tidak berpengaruh  signifikan.  Hasil  penelitian  ini sejalan dengan penelitian sebelumnya sebagaimana dinyatakan dalam hipotesis bahwa DSRI  tidak  berpengaruh  secara  signifikan. Kemungkinan  bahwa  model  tidak  kuat  untuk memperkirakan  sinyal  dari  prospek  perusahaan di  masa  depan  (Yavida  &  Indra,  2001).  Di  sisi lain,  hasil  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  Er  dan  Varici  (2013) dengan  menggunakan  model  regresi  logistik ditemukan  bahwa  Days  Sales  in  Receivables merupakan salah satu variabel yang memainkan peran  yang  lebih  menonjol  daripada  variabel lain  dalam  mendeteksi  kecurangan  laporan keuangan.  Selain  itu  Orellana  et  al.  (2017) melakukan penelitian pada perusahaan makanan  di  Spanyol  menyimpulkan  bahwa perusahaan  sebelum  mengalami  kebangkrutan melakukan  kecurangan  laporan  keuangan dengan  memanipulasi  variabel  DSRI  dan TATA. 3.4.2  Pengaruh  Variabel  Gross  Margin  Index (GMI) Terhadap Kecurangan Laporan Keuangan
Pengaruh  GMI  terhadap  kecurangan laporan  keuangan  menunjukkan  hasil  tidak berpengaruh signifikan. Ketika suatu perusahaan menghasilkan  GMI  yang  lebih  besar  berarti perusahaan  tidak  menghadapi  prospek  yang buruk  atau  bisa  dikatakan  mempunyai  prospek yang  baik,  sehingga  perusahaan  tersebut  akan memiliki  motivasi  yang  lebih  kecil  untuk melakukan kecurangan laporan keuangan.
3.4.3  Pengaruh  Variabel  Asset  Quality  Index (AQI) Terhadap Kecurangan Laporan Keuangan Pengaruh  AQI  terhadap  kecurangan laporan  keuangan  menunjukkan  hasil  tidak berpengaruh  signifikan.  Hasil  penelitian  ini berbeda  dengan  temuan  Skousen  et  al.  (2009) yang menyimpulkan bahwa Asset Quality Index berpengaruh positif terhadap financial statement fraud.  Tidak  berpengaruhnya  Asset  Quality Index (AQI) kecurangan laporan keuangan pada penelitian  ini  kemungkinan  disebabkan  karena manajer  menganggap  bahwa  besarnya  target Asset  Quality  Index  perusahaan  masih  dinilai wajar  dan  bisa  dicapai.  Manajer  tidak menganggap  bahwa  target  Asset  Quality  Index
tersebut  sebagai  target  keuangan  yang  sulit untuk  dicapai  sehingga  besarnya  target  Asset Quality  Index  tidak  memicu  terjadinya kecurangan  laporan  keuangan  yang  dilakukan oleh manajemen.
3.4.4  Pengaruh  Variabel  Sales  Growth  Index (SGI) Terhadap Kecurangan Laporan Keuangan Pengaruh  SGI  terhadap  kecurangan laporan keuangan menunjukkan hasil berpengaruh  positif  signifikan.  Hasil  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  J.  L. Perols,  B.  A.  Lougee  (2011)  yang  menyatakan bahwa  salah  satu  tujuan  manipulasi  laporan keuangan adalah untuk meningkatkan pendapatan  pada  laporan  keuangan.  Apabila perusahaan menginginkan pendapatannya meningkat, perusahaan bisa mengubah pendapatannya  dari  yang  sebenarnya  sehingga probabilita terjadinya kecurangan dalam laporan keuangan  semakin  tinggi  karena  perusahaan termotivasi  untuk  menarik  minat  para  investor dengan  pendapatan  yang  tinggi.  Di  sisi  lain, penelitian  yang  dilakukan  oleh  Brazel,  Jones, dan  Zimbelman  (2009)  menemukan  bahwa perusahaan yang mempunyai tingkat pertumbuhan  yang  kecil  lebih  mungkin  untuk melakukan  kecurangan  dibandingkan  dengan perusahaan yang mempunyai tingkat pertumbuhan yang besar. 3.4.5  Pengaruh  Variabel  Depreciation  Index (DEPI) Terhadap Kecurangan Laporan Keuangan Pengaruh  DEPI  terhadap  kecurangan laporan  keuangan  menunjukkan  hasil  tidak berpengaruh signifikan.
Hasil tersebut ditunjukkan  dari  nilai  probabilitas  regresi sebesar  0.242  yang  lebih  besar  dari  nilai signifikan  sebesar  0.05.  Koefisien  yang  positif menunjukkan  semakin  besar  variabel  DEPI dapat  meningkatkan  kecurangan  laporan keuangan suatu perusahaan. Hal ini disebabkan oleh suatu kebijakan penyusutan yang diterapkan dan dilakukan oleh perusahaan telah sesuai dengan kebijakan yang berlaku.
3.4.6  Pengaruh  Variabel  Sales,  General  and Administrative Expenses Index (SGAI)
Terhadap Kecurangan Laporan Keuangan Pengaruh  SGAI  terhadap  kecurangan laporan  keuangan  menunjukkan  hasil  tidak berpengaruh  signifikan.  Hal  ini  dikarenakan ketika suatu perusahaan dapat mempertahankan aktivitas  penjualannya  maka  perusahaan  tidak dapat melakukan fraud dengan cara memanfaatkan aset perusahaan untuk menghasilkan pendapatan.
3.4.7 Pengaruh Variabel Total Accruals to Total Assets  (TATA)  Terhadap  Kecurangan  Laporan Keuangan
Pengaruh  TATA  terhadap  kecurangan laporan  keuangan  menunjukkan  hasil  tidak berpengaruh  signifikan.  Adanya  keinginan manajemen untuk bisa meningkatkan pendapatan  akrual,  menyebabkan  manajemen termotivasi  untuk  melakukan  kecurangan laporan keuangan sehingga kecurangan meningkat.
3.4.8 Pengaruh Variabel Leverage Index (LVGI) Terhadap Kecurangan Laporan Keuangan Pengaruh  LVGI  terhadap  kecurangan laporan  keuangan  menunjukkan  hasil  tidak berpengaruh  signifikan.  Rasio  leverage  yang besar  akan  membuat  kreditur  memberikan persyaratan  yang  lebih  ketat  terbait  perjanjian kredit,  misalnya  dengan  meningkatkan  kinerja perusahaan. Hal tersebut mengakibatkan banyak hal  yang  harus  dipatuhi  oleh  manajemen sehingga  tidak  melanggar  perjanjian  dan tercapainya kesepakatan di awal. Ketidakmampuan  manajer  untuk  memenuhi permintaan pihak  ketiga dapat menjadi tekanan yang  dapat  memotivasi  adanya  tindakan kecurangan  laporan  keuangan  yang  dilakukan oleh  perusahaan  untuk  menjaga  kinerja perusahaan yang tetap baik.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  keefektifan  model penelitian,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  model  Beneish  M-Score  efektif  dalam menjelaskan  kecurangan  laporan  keuangan sebesar  48.2759%  dengan  kesalahan  Tipe  I sebesar  51.7241%.  Sedangkan  pengujian  pada perusahaan matching sample menunjukkan hasil bahwa  model  Beneish  M-Score  efektif  dalam menjelaskan  perusahaan  yang  tidak  melakukan kecurangan sebesar 58.6207% dengan kesalahan Tipe II sebesar 41.3793%.
Berdasarkan  analisis  regresi  logistic diperoleh kesimpulan Days Sales in Receivables (DSRI),  Gross  Margin  Index  (GMI),  Asset Quality  Index  (AQI),  Depreciation  Index (DEPI),  Sales,  General  and  Administrative Index  (SGAI),  Total  Accruals  to  Total  Assets (TATA),  Leverage  Index  (LVGI)  tidak berpengaruh  terhadap  kecurangan  laporan keuangan.  Sedangkan  hanya  satu  yang berpengaruh  terhadap  kecurangan  laporan keuangan  perusahaan  industri  manufaktur  di Indonesia yaitu Sales Growth Index (SGI) yang berpengaruh positif. Pengaruh positif menunjukkan  semakin  tinggi  SGI  maka kecurangan  laporan  keuangan  yang  dihasilkan akan  meningkat  dengan  asumsi  variabel  lain bersifat  konstan.  Pertumbuhan  penjualan  yang tinggi tidak semata-mata menyiratkan
kecurangan laporan keuangan tetapi perusahaan-perusahaan  dengan  pertumbuhan penjualan yang tinggi lebih cenderung melakukan  kecurangan  laporan  keuangan karena  posisi  dan  kinerja  keuangan  mereka dapat  memberikan  tekanan  besar  pada manajemen  perusahaan  untuk  mencapai  target penghasilan perusahaan.
Penelitian  ini  memiliki  beberapa keterbatasan  yang  diharapkan  dapat  dijadikan saran bagi penelitian sejenis selanjutnya. Berikut beberapa  keterbatasan  dan  saran  terkait  dengan penelitian ini:
1. Model pendeteksian kecurangan laporan keuangan yang digunakan terbatas pada penggunaan model Beneish M-Score. Penelitian selanjutnya  diharapkan  dapat  memasukkan model-model  pendeteksian  kecurangan  laporan keuangan  lain  yang  dapat  menjelaskan kecurangan  laporan  keuangan  perusahaan  di Indonesia,  seperti  model  Altman  Z-Score, Dechow  F-Score,  dan  model  pendeteksian kecurangan laporan keuangan lainnya.
2. Karena  berdasarkan  model  Beneish (1999) yang dibangun dengan sampel perusahaan  Amerika,  faktor-faktor  yang  diuji dalam penelitian ini mungkin saja kurang sesuai dengan karakteristik perusahaan Indonesia yang melakukan  kecurangan  laporan  keuangan. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat mengambil faktor-faktor lain dalam membangun model M-Score pada Beneish (1999) yang sesuai dengan  karakteristik  perusahaan  Indonesia, misalnya  dengan  memasukan  variabel-variabel non  keuangan  dan  variabel-variabel  berbasis pasar. Sebagai contoh Feruleva & Maria (2017) melakukan  modifikasi  terhadap  model  Beneish M-Score dengan memasukkan variabel lain yang sesuai dengan karakteristik perusahaan di Rusia, hasil  tersebut  menunjukkan  tingkat  keefektifan model Beneish M-Score lebih besar ketika model telah dimodifikasi.
3. Sampel penelitian terbatas pada perusahaan yang melakukan kecurangan berdasarkan  informasi  dari  Bursa  Efek Indonesia,  Otoritas  Jasa  Keuangan,  dan penelusuran  lebih  lanjut  melalui  situs  berita media  massa  nasional.  Penelitian  selanjutnya diharapkan dapat menambahkan data
perusahaan yang melakukan kecurangan
laporan  keuangan  dari  sumber  lain,  seperti questionnaire  dari  para  pengguna  laporan keuangan mengenai perusahaan yang diindikasikan  melakukan  kecurangan  laporan keuangan.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terimakasih  ditujukan  kepada dosen  STIE  Indonesia  Banking  School  untuk segala bentuk dukungannya pada penulis selama ini.

## Daftar Pustaka
Abdullah,  A.B.  &  Ismail,  K.N.I.K.  2008.  Disclosure of  voluntary  accounting  ratios  by  Malaysian listed  companies.  Journal  of  Financial Reporting and Accounting, 6(1): 1-20.
Aghghaleh,  Shabnam  Fazli  et  al.,  2016.  Detecting Financial  Statement  Frauds  in  Malaysia: Comparing  the  Abilities  of  Beneish  and Dechow Models. Asian Journal of Accounting and Governance, 7: 57 – 65.
Association  of  Certified  Fraud  Examiners.  2018. Report to The Nations 2018 Global Study on Occupational  Fraud  and  Abuse.  Diakses  dari https://www.acfe.com/report-to-the- nations/2018/, pada 7 Maret 2019.
Beneish, Messod D. 1999. The Detection of Earnings Manipulation.  Financial  Analysts  Journal, Vol. 55, No. 5.
Brazel, J. F., Jones, K. L., & Zimbelman, M. F. 2009.
Using  nonfinancial  measures  to  assess  fraud risk.  Journal  of  Accounting  Research,  47(5), 1135-1166. Chaerunissa. 2014. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Kemungkinan  Kecurangan Laporan  Keuangan  dengan  Model  F-Score.
Depok: Skripsi Universitas Indonesia.
Cressey,  D.  R.  1953.  Other  people’s  money:  a  study in  the  social  psychology  of  embezzlement. Glencoe, IL: The Free Press.
Dalnial,  Hawariah  et  al.,  2014.  Accountability  in
Financial  Reporting:  Detecting  Fraudulent Firms.  Journal  Social  and  Behavioral Sciences, 145: 61 – 69.
Dalnial, Hawariah et al., 2014. Detecting Fraudulent
Financial  Reporting  Through  Financian Statement  Analysis.  Journal  of  Advanced Management Science, Vol. 2, No. 1.
Dechow,  P.  M.  et  al.,  2011.  Predicting  Material Accounting  Misstatements.  Contemporary Accounting Research, 28: 17-82.
Dechow, P.M., Ge, W., Larson, C.R., Sloan, R.G. & Investors,  B.G.  2007.  Predicting  material accounting  manipulations.  Ann  Arbor  1001: 48109.
Dikmen,  B.  &  Küçükkocao ğ lu,  G.  2010.  The Detection  of  Earnings  Manipulation:  the Three-Phase  Cutting  Plane  Algorithm  Using
Mathematical  Programming.  Journal  of Forecasting, 29(5): 442-466.
Feruleva,  Natalia  V.  &  Maria  A.  Shtefan.  2017. Detecting  financial  statements  fraud:  the evidence  from  Russia.  Journal  of  Corporate Finance Research, Vol. 12.
Ghozali,  Imam.  2012.  Aplikasi  Analisis  Multivariate dengan  Program  IBM  SPSS  20.  Semarang  :
UNDIP.
Hantono.  2018.  Deteksi  Financial  Statement  Fraud
Melalui  Model  Benesih  pada  Perusahaan BUMN.  Jurnal  Manajemen  Bisnis  dan Inovasi, ISSN 2356-3966, Vol.5 No.3.
Hung,  Dang  Ngoc.  2017.  Application  of  F-Score  in Predicting  Fraud,  Errors:  Experimental Research in Vietnam. International Journal of Accounting  and  Financial  Reporting,  Vol.  7 No. 2.
Jansen,  I.P.,  Ramnath,  S.  &  Yohn,  T.L.  2012.  A Diagnostic  for  Earnings  Management  Using Changes in Asset Turnover and Profit Margin. Contemporary  Accounting  Research,  29(1):
221-251.
Lou, Y., & Wang, M. 2009. Fraud risk factor of the fraud  triangle  assessing  the  likelihood  of fraudulent  financial  reporting.  Journal  of Business & Economics Research, 7(2), 61-78.
MacCarthy,  John.  2017.  Using  Altman  Z-Score  and Beneish  M-Score  Models  to  Detect  Financial Fraud and Corporate Failure: A Case Study of Enron  Corporation.  International  Journal  of Finance and Accounting, 6(6): 159-166.
Nwoye,  U.J.,  Okoye,  E.I.  &  Oraka,  A.O.  2013.
Beneish  Model  as  Effective  Complement  to the Application of SAS No. 99 in the Conduct of  Audit  in  Nigeria.  Management  and Administrative  Sciences  Review,  2(6):  640- 655.
Orellana,  Alicia  Ramirez,  Maria  J.  Martinez,  dam Teresa  Marino.  2017.  Measuring  fraud  and earnings  management  by  a  case  of  study: Evidence  from  an  international  family business.  European  Journal  of  Family Business. 7 (1-2), 41-53.
Perols, Johan  L.  Dan  Barbara  A.  Lougrr.  2011.  The relation  between  earnings  management  and financial  statement  fraud.  Advances  in Accounting. 27 (1), 39-53.
Person, O.S. 1995. Using financial statement data to identify  factors  associated  with  fraudulent financial  reporting.  Journal  of  Applied
Business Research, vol. 11, no. 3, pp. 38 – 46.
Prevoo, L. 2007. Detecting Earnings Management: A Critical  Assessment  of  the  Beneish  Model.
Student International Business. Rizki,  Adila  Afifah.  2016.  Model  Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan pada Perusahaan  Terbuka  di  Indonesia  dengan Data  Mining.  Depok:  Skripsi  Universitas Indonesia.
Saragih,  Houtmand  P.  2018.  Rekor  Lagi!  Selama 2018  Jumlah  Investor  Tambah  200  ribu. Diakses dari https://www.cnbcindonesia.com/market/201 81122102232-17-43193/rekor-lagi-selama- 2018-jumlah-investor-tambah-200-ribu, pada 7
Maret 2019.
Skousen, C.J. et al., . 2009. Detecting and Predicting Financial Statement Fraud : The Effectiveness of  The  Fraud  Triangle  and  SAS  No.  99. Journal  of  Corporate  Governance  and  Firm Performances, Vol 13: 53-81.
Summers  S.  &  Sweeney  J.  1998.  Fraudulently misstated  financial  statements  and  insider trading: An empirical analysis. The Accounting Review, no. 1, pp. 131 – 146. Tanusdjaja, Hendang & Fanny Magdalena Kurniawan. 2018. Analisis Komparasi Metode
Altman Z-Score – Financial Ratio dan Metode Beneish M-Score Model -  Data Mining dalam Mendeteksi  Fraudulent  Financial  Reporting. Jurnal Muara Ilmu Ekonomi dan Bisnis, Vol.
2, No. 1.
Tarjo  &  Nurul  Herawati.  2015.  Application  of Beneish M-Score Models and Data Mining to Detect Financial Fraud. Procedia - Social and
Behavioral Sciences, 213 (2015) 321 – 327. Transparency International. 2018. Corruption Perceptions  Index  2018.  Diakses  dari https://www.transparency.org/cpi2018,  pada
7 Maret 2019.
Undang-Undang Republik Indonesia. 1995. Undang- Undang  No.  8  Tahun  1995  yang  Mengatur tentang Pasar Modal. diakses dari https://www.ojk.go.id/id/kanal/pasar-
modal/regulasi/undang- undang/Pages/undang-undang-nomor-8- tahun-1995-tentang-pasar-modal.aspx, pada 26 Februari 2019.
Warshavsky, M. 2012. Analyzing Earnings Quality as
a  Financial  Forensic  Tool.  Financial Valuation  and  Litigation  Expert  Journal,  39: 16-20.
Winarno, Wing Wahyu. 2011. Analisis Eknometrika dan  Statistika  dengan  Eviews,  Edisi  Ketiga.
Yogyakarta:  Unit  Penerbit  dan  Percetakan (UPP STIM YKPN). Yavida, Norim dan Indra Wijaya. 2001. Penggunaan Variabel Akuntansi Untuk Mendeteksi
Earnings  Management.  Jurnal  Akuntansi  dan Manajemen STIE YKPN Yogyakarta. Vol. 12 No. 02 Agustus 2001 hal. 13-26.