## The Effect Of Fraud Pentagon On The Financial Statement Fraud Moderated By Audit Committee

## Pengaruh Fraud Pentagon Terhadap Manipulasi Laporan Keuangan Yang Dimoderasi Oleh Komite Audit
Stella Yosephine 1* , Dewi Khornida Marheni 2 Universitas Internasional Batam 1,2 1941315.stella@uib.edu 1 , dewi@uib.ac.id 2
* Corresponding Author

## ABSTRACT
This  study  aims  to  examine  the  effect  of  the  Pentagon  Fraud  theory  on  the  manipulation  of  financial statements in manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) in 2016-2020. This study  uses  quantitative  methods  with  133  populations  and  89  samples  obtained  using  purposive sampling method. This research uses panel regression analysis method with Eviews 12 which is used as data  processor.  The  results  of  this  study  prove  that  Financial  Stability  (FSTAB)  and  Nature  of  Industry (NATURE)  have  a  significant  negative  effect  on  FSCORE  while  Audit  Change  (AUDCHANGE),  Director Change (DCHANGE) and Number of CEO Picture (CEOPIC) have no significant effect on FSCORE. Size of Audit Committee (AUDSIZE) also does not moderate the relationship of the five independent variables to FSCORE.
Keywords : Fraud Pentagon, Manipulation Of Financial Statements, Manufacturing Companies

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dibuat  untuk  mencermati  pengaruh  teori  Fraud  Pentagon  terhadap  manipulasi  laporan keuangan  pada  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  pada  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  tahun  2016- 2020. Penelitian ini memakai metode kuantitatif dengan 133 populasi dan 89 sampel yang didapatkan dengan menggunakan metode purposive sampling. Penelitian ini memakai metode analisis regresi panel dengan  Eviews  12  yang  digunakan  sebagai  aplikasi  pengolah  data..  Hasil  penelitian  ini  membuktikan bahwa  Financial  Stability  (FSTAB)  dan  Nature  of  Industry  (NATURE)  berpengaruh  signifikan  negatif terhadap FSCORE sedangkan Audit Change (AUDCHANGE), Director Change (DCHANGE) dan Number of CEO Picture (CEOPIC) tidak berpengaruh signifikan terhadap FSCORE. Size of Audit Committee (AUDSIZE) juga tidak memoderasi hubungan kelima variabel independen tersebut terhadap FSCORE.
Kata Kunci: Fraud Pentagon, Manipulasi Laporan Keuangan, Perusahaan Manufaktur

## 1. Pendahuluan
Laporan keuangan menyediakan data-data berisi informasi finansial perusahaan untuk kurun  waktu  satu  periode  akuntansi.  Menurut  (Triastuti et  al ,  2020),  laporan  keuangan mencerminkan keadaan finansial perusahaan. Laporan keuangan berpedoman pada peraturan yang sesuai dengan SAK yang ditetapkan oleh IAI. Tujuan dari pembuatan laporan ini adalah untuk  penyediaan  informasi  mengenai  laporan-laporan  akuntansi  yang  menjadi  pedoman untuk  pengguna  laporan  keuangan  dalam  pengambilan  berbagai  keputusan  ekonomi sebagaimana  tertuang  dalam  pedoman  SAK  2009.  Analisis  laporan  keuangan  perusahaan membantu  pihak-pihak  yang  memangku  kepentingan  dalam  memutuskan  suatu  keputusan. Menurut  (Lastanti,  2020),  laporan  keuangan  juga  merupakan  tanggung  jawab  manajemen perusahaan kepada para pemangku kepentingan. Pemangku kepentingan secara fundamental mengambil  keputusan  atas  dasar  laporan  keuangan.  Relevansi  dan  presisi  adalah  dua karakteristik informasi mendasar yang menggarisbawahi kerangka konseptual pelaporan suatu laporan keuangan. Laporan yang dibuat dengan tepat menampilkan informasi-informasi yang komprehensif, netral dan bebas kesalahan.
Laporan keuangan dapat dimanipulasi untuk membuat perusahaan terlihat sehat bagi para  pemangku  kepentingan.  Manipulasi  laporan  keuangan  ini  termasuk  tindakan fraud . Berdasarkan  survei  (ACFE,  2019),  manipulasi  laporan  keuangan  menduduki  peringkat  tiga besar  dalam  hal  kerugian  yang  ditimbulkan  perusahaan  (9,2%)  setelah  korupsi  (69,9%)  dan penyalahgunaan  aset  (20,9%).  Survei  ini  juga  menjelaskan  bahwa  laporan  keuangan  (38,9%) dan audit internal (23,4%) menjadi salah satu media utama ditemukannya fraud . Berdasarkan survei  yang  telah  diselenggarakan  oleh  ACFE  di  tahun  2016,  sektor  manufaktur  dalam  suatu industri  banyak  melakukan  kecurangan  karena  dalam  industri  manufaktur,  perusahaan menjalankan  berbagai  proses  untuk  produksi  dari  barang  mentah  menjadi  barang  jadi  yang merupakan  celah  dari  aspek supply (Evana et  al .,  2019).  Lastanti  (2020)  menyatakan  bahwa auditor  memiliki  tanggung  jawab  untuk  merencanakan  dan  melaksanakan  audit  untuk memperoleh  keyakinan  memadai  tentang  apakah  laporan  keuangan  bebas  dari  salah  saji material,  baik  yang  disebabkan  oleh  kesalahan  maupun  kecurangan.  Masyarakat  sangat berharap  auditor  dapat  mengurangi  tingkat  kecurangan  pada  laporan  keuangan  (Olatunji  & Adekola,  2017).  Hal  ini  menunjukkan  pentingnya  dilakukan  penelitian  mengenai  manipulasi laporan keuangan pada perusahaan manufaktur yang dimoderasi audit internal, yaitu jumlah komite  audit.  Pemakaian  variabel  moderasi  berupa  komite  audit  diharapkan  dapat memperkaya literatur mengenai fraud dan komite audit karena masih sedikit digunakan. Menurut (Pratami et al , 2019), fraud terjadi ketika tidak ada pencegahan atau upaya deteksi. Hal ini merupakan faktor pendorong munculnya beberapa metode untuk mendeteksi fraud , yaitu triangle , diamond dan pentagon . Penelitian ini menganalisis kecurangan pelaporan keuangan sektor manufaktur dengan menggunakan metode fraud pentagon . Metode ini terdiri dari  lima  faktor  utama  untuk  mendeteksi fraud ,  yaitu pressure , opportunity , rationalization , capability dan arrogance .  Penelitian  ini  memproksikan  kelima  faktor  ini  menjadi Financial Stability (FSTAB), Nature of Industry (NATURE), Audit Change (AUDCHANGE), Director Change (DCHANGE)  dan Number  of  CEO  Picture (CEOPIC),  juga Size  of  Audit  Committee (AUDSIZE) untuk  variabel  moderasinya.  Berdasarkan  teori  teori  fraud  pentagon,  manipulasi  laporan keuangan  (FSCORE)  terjadi  karena  terdapat pressure pada  manajemen, opportunity untuk melakukan  manipulasi, rationalization dalam  proses  manipulasinya, capability pihak manajemen, serta arrogance yang membuat manajemen berani melakukan tidakan tersebut. Penelitian fraud  pentagon dengan  AUDSIZE  sebagai  variabel  moderasi  ini menggunakan data laporan tahunan perusahaan manufaktur di BEI. Alasan untuk menganalisis perusahaan  manufaktur  di  BEI  adalah  saham-saham  perusahaan  tersebut  diperdagangkan secara  publik.  Perusahaan  terbuka  yang  melakukan  manipulasi  laporan  keuangan  memiliki dampak  yang  menarik  bagi  publik  (Lastanti,  2020).  Perusahaan  manufaktur  yang  target penjualannya  mengutamakan  keuntungan  yang  besar  bagi  manajemen  perusahaan  dan pemangku  kepentingan  rentan  terhadap  tindakan  manipulasi  yang  dilakukan  oleh  manajer perusahaan  karena  setiap  penurunan  penjualan  yang  menyebabkan  penurunan  laba  adalah penyebab utama manipulasi laporan keuangan. Penelitian ini berkontribusi untuk memperkaya literatur  berupa  fakta  empiris  tentang  peran  komite  audit  yang  berkaitan  dengan  korelasi antara fraud pentagon dan manipulasi laporan keuangan.

## 2. Tinjauan Pustaka

## Manipulasi Laporan Keuangan
Menurut  (Pratami et  al ,  2019),  manipulasi  laporan  keuangan  diartikan  sebagai manipulasi  yang  disengaja  oleh  manajemen  suatu  perusahaan  dengan  tidak  menyajikan laporan keuangan dengan benar yang tentu saja merugikan investor dan pihak terkait lainnya. Kecurangan  yang  dilakukan  karena  kondisi  keuangan  perusahaan  ini  dilakukan  dengan  cara membuat  kesalahan  penyajian  laporan  atau  kesalahan  lainnya  dari  angka-angka  atau
pengeluaran laporan keuangan untuk menipu para pemakainya. Menurut (Ikbal et al , 2020), kecurangan  dalam  pelaporan  keuangan  perusahaan  tentunya  melibatkan  kesengajaan, termasuk  kelalaian  pengungkapan  angka  pendapatan  dan  aset.  Kecenderungan  manajemen adalah aktor utama karena mereka memiliki kendali penuh atas laporan keuangan.
Jadi dapat ditarik kesimpulan bahwa kecurangan pada laporan keuangan merupakan kesengajaan  manajemen  perusahaan  untuk  menipu  pemakai  laporan  keuangan  dengan melakukan  kesalahan  penyajian  laporan  keuangan  dari  angka-angka  komponen  laporan keuangan yang berpotensi merugikan investor.

## Financial Stability
Menurut (Apriliana & Agustina, 2017), FSTAB merupakan kondisi finansial yang stabil di  dalam  suatu  perusahaan.  Sesuai  dengan  teori agency ,  manajemen  berupaya  menjaga kestabilan  keuangan  perusahaan  dengan  semua  cara.  Hal  ini  karena  adanya  tekanan  agar perusahaan mendapatkan banyak modal dari investor yang menyebabkan FSTAB menjadi salah satu  faktor  pendorong  manajemen  perusahaan  memanipulasi  informasi  atas  keuangan perusahaan.  Penelitan  terdahulu  menyatakan  FSTAB  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap manipulasi laporan keuangan, karena jika FSTAB perusahaan turun, perusahaan belum tentu melakukan  manipulasi  karena  perusahaan  masih  dapat  berjalan  dengan  baik  (Evana et  al ., 2019)  (Ratmono et  al .,  2020)  sedangkan  penelitian  lain  menyatakan  FSTAB    berpengaruh signifikan terhadap manipulasi laporan keuangan karena semakin besar perubahan total aset perusahaan dalam bilangan negatif, kemungkinan terjadinya tindakan manipulasi pada laporan keuangan  perusahaan  menjadi  semakin  tinggi  karena  manajer  ditekan  untuk  memanipulasi laporan keuangan saat FSTAB terancam keadaan ekonomi (Christian et al ., 2019; Apriliana & Agustina, 2017; Akbar, 2017; Lastanti, 2020)

## Nature of Industry
Menurut  (Harman  &  Bernawati,  2020),  NATURE  adalah  kondisi  yang  ideal  pada perusahaan  di  industri  tertentu.  Di  laporan  keuangan  ada  akun-akun  yang  saldonya diperkirakan  secara  eksplisit  oleh  manajemen  perusahaan;  contohnya  piutang  tak  tertagih. Penilaian subjektif diperlukan dalam mengestimasi piutang tak tertagih. Akun-akun yang perlu estimasi  menjadi  fokus  manajemen  yang  berniat  untuk  melakukan  manipulasi  laporan keuangan.  Hal  ini  mendorong  penelitian  ini  untuk  memakai  tingkat  pertumbuhan  piutang sebagai  proksi  sifat  industri  karena  rentan  dimanipulasi.  Penelitian  terdahulu  menyatakan NATURE  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  manipulasi  laporan  keuangan,  karena  sifat industri  bukan  merupakan  faktor  utama  yang  menyebabkan  perusahaan  melakukan kecurangan pelaporan  keuangan (Evana et al ., 2019; Harman & Bernawati, 2020; Akbar, 2017) sedangkan  penelitian  lain  menyatakan  NATURE  berpengaruh  signifikan  terhadap  manipulasi laporan  keuangan  karena  piutang  dapat  memberi  kesempatan  pada  manajer  untuk memanipulasi  laporan  keuangan  atas  piutang  tak  tertagih  (Christian et  al .,  2019;  Rukmana, 2018; Lastanti, 2020).

## Audit Change
Menurut (Achmad & Dapit Pamungkas, 2018), semakin sering perusahaan melakukan AUDCHANGE,  semakin  tinggi  kemungkinan  perusahaan  melakukan  manipulasi  pelaporan keuangan.  AUDCHANGE  dapat  dilakukan  untuk  untuk  mengurangi  deteksi  kecurangan pelaporan keuangan. Perusahaan yang melakukan kecurangan kemungkinan besar tidak akan ketahuan jika diaudit oleh auditor baru. Penelitian terdahulu menyatakan bahwa AUDCHANGE tidak  berpengatuh  signifikan  terhadap  manipulasi  laporan  keuangan  karena  perusahaan mengganti auditor bukan untuk mengurangi deteksi manipulasi laporan keuangan oleh auditor lama,  tetapi  karena  perusahaan  mematuhi  peraturan  pemerintah  yang  menyatakan  bahwa
jasa  audit  atas  laporan  keuangan  suatu  perusahaan  oleh  akuntan  publik  dibatasi  selama  5 tahun berturut-turut (Apriliana & Agustina, 2017; Akbar, 2017; Ratmono et al ., 2020; Triastuti et  al .,  2020)  sedangkan  penelitian  lain  menyatakan  AUDCHANGE  berpengaruh  signifikan terhadap  manipulasi  laporan  keuangan  karena  mantan  auditor  kemungkinan  besar  mampu mendeteksi  praktik  manipulasi  yang  dilakukan  oleh  manajemen.  Perubahan  auditor  berarti peningkatan praktik manipulasi yang lebih tinggi (Christian et al ., 2019; Harman & Bernawati, 2020; Lastanti, 2020).

## Director Change
Capability adalah kapasitas dan kemampuan seseorang yang dapat memicu terjadinya fraud  dalam  ruang  lingkupnya.  Pada  penelitian  ini capability diproksikan  menggunakan DCHANGE karena juga mengindikasikan adanya kecurangan karena direksi yang baru diangkat membutuhkan waktu untuk beradaptasi, hal ini menimbulkan terbukanya peluang yang akan digunakan  seseorang  untuk  melakukan  kecurangan  (Krismantara  &  Kamayanti,  2021). Penelitian terdahulu menyatakan DCHANGE tidak berpengaruh signifikan terhadap manipulasi laporan  keuangan  karena  perusahaan  melakukan  pergantian  direksi  karena  pemangku kepentingan tertinggi di perusahaan ingin meningkatkan kinerja perusahaan dengan merekrut direktur yang lebih kompeten dari direktur sebelumnya (Apriliana & Agustina, 2017; Harman & Bernawati,  2020;  Akbar,  2017;  Lastanti,  2020;  Triastuti et  al .,  2020)  sedangkan  Evana et  al . (2019) menyatakan DCHANGE berpengaruh signifikan terhadap manipulasi laporan keuangan karena  manipulasi laporan tidak terjadi jika ada orang dengan kemampuan yang tepat untuk melakukan  setiap  detail  manipulasi.  Seseorang  yang  memiliki  keahlian  yang  mumpuni tentunya  akan  dipercaya  untuk  menduduki  suatu  jabatan  penting  –  salah  satunya  dipercaya menjadi anggota direksi.

## Number of CEO Picture
Menurut (Pratami et al , 2019), CEOPIC di laporan tahunan suatu perusahaan mewakili tingkat  arogansi  dan  superioritas  CEO.  Menurut  Triastuti et  al .  (2020),  elemen  arogansi  CEO dapat  ditandai  dengan  munculnya  figur  CEO  lebih  mirip  selebriti  daripada  pengusaha. Kemungkinan  juga  bahwa  CEO  akan  melakukan  apapun  untuk  menjaga  posisinya.  Untuk menghindari  pencopotan  jabatan,  CEO  memiliki  kemungkinan  untuk  membuat  perusahaan terlihat  memiliki  kinerja  baik  dalam  masa  jabatannya.  Penelitian  terdahulu  menyatakan CEOPIC  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  manipulasi  laporan  keuangan,  karena  tingkat arrogance tidak  bisa  mutlak  diukur  dari  frekuensi  kemunculan  foto-foto  CEO.  Tingginya frekuensi  foto  CEO  pada  laporan  tahunan  perusahaan  tidak  bisa  menjadi  pemicu  manipulasi laporan  keuangan  (Harman  &  Bernawati,  2020;  Akbar,  2017;  Lastanti,  2020)  sedangkan penelitian  lain  menyatakan  CEOPIC  berpengaruh  signifikan  terhadap  manipulasi  laporan keuangan  karena  tingkat  arogansi  yang  diproksikan  dengan  jumlah  foto  CEO  pada  laporan tahunan dapat menggambarkan indikasi kecurangan. Semakin banyak foto CEO dalam laporan tahunan  menunjukkan  tingginya  tingkat  arogansi  CEO  di  perusahaan  (Apriliana  &  Agustina, 2017, Ratmono et al ., 2020; Triastuti et al ., 2020; Rukmana, 2018).

## Size of Audit Committee
Menurut  (Lastanti,  2020)  peningkatan  AUDSIZE  berarti  pemantauan  yang  lebih  ketat untuk mengurangi fraud , meskipun ada tekanan pada manajemen perusahaan. Peran komite audit pada pengendalian internal adalah untuk menilai sistem dan memberikan pemahaman tertentu tentang risiko yang akan mempengaruhi kualitas pelaporan keuangan (Ozcelik, 2020) sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  ukuran  komite  audit  adalah  penentu  kualitas  laporan keuangan yang semakin meningkat ukurannya maka berarti semakin ketat pemantauannya.

## Hipotesis
H1 = FSTAB berpengaruh signifikan negatif terhadap FSCORE H2 = NATURE berpengaruh signifikan negatif terhadap FSCORE H3 = AUDCHANGE berpengaruh signifikan positif terhadap FSCORE H4 = DCHANGE berpengaruh signifikan positif terhadap FSCORE H5 = CEOPIC berpengaruh signifikan positif terhadap FSCORE H6 = AUDSIZE memoderasi pengaruh FSTAB terhadap FSCORE H7 = AUDSIZE memoderasi pengaruh NATURE terhadap FSCORE H8 = AUDSIZE memoderasi pengaruh AUDCHANGE terhadap FSCORE H9 = AUDSIZE memoderasi pengaruh DCHANGE terhadap FSCORE H10 = AUDSIZE memoderasi pengaruh CEOPIC terhadap FSCORE

## 3. Metode Penelitian

## Objek Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode purposive  sampling .  Populasi  dari  penelitian  ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2016-2020 dengan kriteria sampel akan diteliti sebagai berikut.
1. Terdaftar pada BEI periode 2016 sampai dengan 2020.
2. Telah  menerbitkan  laporan  keuangan  dengan  menggunakan  Rupiah  (Rp)  dari  tahun  2015 sampai dengan 2020.
3. Telah  menerbitkan  laporan  tahunan  yang  terdiri  dari  daftar  profil  CEO,  profil  direksi  dan profil komite audit perusahaan dari tahun 2015 sampai dengan tahun 2020.
Model Penelitian

## Gambar 1. Model Penelitian
Operasional Variabel Manipulasi Laporan Keuangan (FSCORE)
Menurut (Lastanti, 2020), model FSCORE merupakan penjumlahan dari dua komponen variabel dalam model fraud score , yaitu kualitas akrual dan kinerja keuangan. Rumus untuk model FSCORE dapat dihitung sebagai berikut.
Accrual Quality (RSST) = (ΔWC+ΔNCO+ΔFIN)/ATS Financial Performance = Change in Receivables + Change in Inventories + Change in Cash Sales + Change in Earnings
Explanation:
WC (Working Capital) = (Current Assets – Current Liability)
NCO  (Non-Current  Operating  Accrual)  =  (Total  Assets  –  Current  Assets  –  Investment and Advances) – (Total Liabilities – Current Liabilities – Long Term Debt) FIN (Financial Accrual) = Total Investment – Total Liabilities ATS (Average Total Assets) = (Beginning Total Ass ets + Ending Total Assets):2
Sumber: Lastanti (2020)

## Financial Stability (FSTAB)
FSTAB  suatu  perusahaan  diukur  dari  peningkatan  jumlah  total  aset  setiap  tahunnya (Pratami et  al .  2019).  Dalam  penelitian  ini,  stabilitas  keuangan  diukur  dengan  melihat perubahan  aset  perusahaan  tahun  berjalan  dibandingkan  tahun  sebelumnya.  Berikut  adalah rumusan rasio perubahan aset.
Sumber: Pratami et al . (2019)
Nature of Industry (NATURE)
Akun-akun yang terkait sifat industri yang memerlukan estimasi subjektif akan menjadi fokus  manajemen  yang  berniat  untuk  melakukan  penipuan  laporan  keuangan  (Evana et  al . 2019).  Dalam  penelitian  ini,  sifat  industri  diukur  dengan  rasio  piutang  yang  dapat  dihitung sebagai berikut.
Sumber: Evana et al . (2019)

## Auditor Change (AUDCHANGE)
Semakin  sering  perusahaan  mengganti  auditor,  semakin  tinggi  kemungkinan perusahaan melakukan manipulasi pelaporan keuangan (Achmad & Dapit Pamungkas, 2018). AUDCHANGE diteliti menggunakan dummy variable , yang mana:
a. jika terjadi perubahan kantor akuntan publik selama tahun 2016-2020, penulisan kode 1; dan
b. jika tidak ada perubahan pada kantor akuntan publik selama tahun 2016-2020, ditulis kode 0.
Sumber: Achmad & Dapit Pamungkas (2018)

## Director Change (DCHANGE)
Pangkat  atau  jabatan  seseorang  bisa  menjadi  latar  belakang  terjadinya  kecurangan dalam laporan keuangan, karena itu DCHANGE tidak selalu berdampak positif bagi perusahaan (Harman & Bernawati, 2020). DCHANGE diteliti menggunakan dummy variable , yang mana:
a. jika terjadi perubahan direksi selama tahun 2016-2020, penulisan kode 1; dan
b. jika tidak ada perubahan direksi selama tahun 2016-2020, ditulis kode 0. Sumber: Harman & Bernawati (2020)

## Number of CEO Picture (CEOPIC)
Menurut  Triastuti et  al .  (2020),  elemen  arogansi  CEO  dapat  ditandai  dengan munculnya  CEOPIC  yang  membuatnya  lebih  mirip  selebriti  daripada  pengusaha.  CEOPIC dihitung sebagai berikut.
CEOPIC = Jumlah foto CEO yang muncul dalam laporan tahunan perusahaan Sumber: Triastuti et al . (2020)

## Size of Audit Committee (AUDSIZE)
Peran  AUDSIZE  pada  pengendalian  internal  adalah  untuk  menilai  sistem  dan memberikan pemahaman tertentu tentang risiko yang akan mempengaruhi kualitas pelaporan keuangan (Ozcelik, 2020). AUDSIZE dihitung sebagai berikut.
a. jika jumlah komite audit tahun 2016-2020 berjumlah lebih dari 3, penulisan kode 1; dan b. jika jumlah komite audit tahun 2016-2020 berjumlah kurang dari 3, ditulis kode 0. Sumber: Ozcelik, 2020

## Populasi dan Sampel
Perusahaan  manufaktur  di  BEI  periode  2016-2020  terdapat  133  perusahaan.  Setelah diterapkan metode purposive sampling , didapat sampel sebagai berikut.
Dari keseluruhan 133 perusahaan itu, terdapat 44 perusahaan yang tidak memenuhi kriteria sampling penelitian  sehingga  tersisa  89  perusahaan  untuk  dipakai  sebagai  sampel untuk  penelitian  ini.  Jumlah  data  penelitian  adalah  445  data  yang  diperoleh  dari  sampel perusahaan yaitu 89 perusahaan dikalikan dengan jumlah laporan tahunan yang dipakai dalam penelitian yaitu 5 tahun.

## Teknik Pengumpulan Data
Data yang diteliti dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang didapatkan dari website BEI  (www.idx.co.id).  Data  yang  diteliti  berupa  laporan  tahunan  perusahaan  sektor manufaktur dari tahun 2016-2020 yang sudah terpublikasi.

## Teknik Analisis Data Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  digunakan  untuk  meringkas  data  secara  terorganisir  dengan menggambarkan  hubungan  antar  variabel  dalam  suatu  sampel  atau  populasi.  Menghitung statistik  deskriptif  merupakan  langkah  pertama  yang  vital  ketika  melakukan  penelitian  dan
Tabel 1. Daftar Jumlah Perusahaan yang Dijadikan Sampel Keterangan Jumlah Perusahaan manufaktur terdaftar 2016-2020 133 Perusahaan tidak memenuhi kriteria (44) Perusahaan yang memenuhi kriteria 89 Jumlah data penelitian 445 Sumber: Data sekunder yang diolah (2022)
harus  selalu  dilakukan  sebelum  membuat  perbandingan  statistik.  Statistika  dapat  dibagi menjadi 2 dari cara pengolahan datanya:
a. Statistika deskriptif untuk data kuantitatif. Kuantitatif adalah data yang berbentuk angka.
b. Statistika deskriptif untuk data kualitatif. Sedangkan kualitatif adalah data yang berbentuk huruf atau bukan angka.
Hasil  yang  akan  kita  temui  dalam  statistika  deskriptif  adalah  nilai frequency ,  nilai central tendency yang  terdiri  dari mean , median ,  and mode ,  dan  nilai dispersion yang  terdiri  dari range , variance dan standard deviation (Kaur et al ., 2018).
Regresi Data Panel

## Uji Chow
Uji  Chow  atau likelihood  ratio atau  Uji  F  merupakan  uji  yang  digunakan  untuk melakukan  pemilihan  model  antara Common  Effect  Model (CEM)  dan Fixed  Effect  Model (FEM). Hipotesis dalam Uji Chow adalah : H0 : Model terbaik adalah Common Effect Model (CEM) H1 : Model terbaik adalah Fixed Effect Model (FEM) Jika nilai probabilitas (prob.) < α (α = 0.05), maka model yang terbaik adalah Fixed Effect Model (FEM)  / Random  Effect  Model (REM)  yang  akan  ditentukan  berdasarkan  hasil  uji  Hausman. Sebaliknya jika nilai probabilitas (prob.) > α (α = 0.05), maka kita menerima H0 atau artinya model  yang  terbaik  adalah Common  Effect  Model (CEM)  dan  harus  dilanjutkan  dengan  Uji Lagrange Multiplier (Sakti, 2018).

## Uji Hausman
Uji Hausman merupakan uji yang digunakan untuk melakukan pemilihan model antara Fixed Effect Model (FEM) dengan Random Effect Model (REM). Hipotesis dalam Uji Hausman adalah : H0 : Model terbaik adalah Random Effect Model (REM) H1 : Model terbaik adalah Fixed Effect Model (FEM) Jika nilai probabilitas (prob.) < α (α = 0.05), maka model yang terbaik adalah Fixed Effect Model (FEM). Sebaliknya, jika nilai probabilitas (prob.) > α (α = 0.05), maka kita menerima H0 atau artinya model yang terbaik adalah Random Effect Model (REM) / Common Effect Model (CEM), yang akan ditentukan berdasarkan hasil uji Lagrange Multiplier (Sakti, 2018).

## Uji Langrange Multiplier
Nandita et al . (2019) dalam penelitiannya menyebutkan bahwa Uji Lagrange Multiplier (LM)  adalah  uji  untuk  mengetahui  apakah  model  REM  lebih  baik  daripada  metode  CEM digunakan hipotesis sebagai berikut.
H0 : Model terbaik adalah Common Effect Model (CEM) H1 : Model terbaik adalah Random Effect Model (REM)
Jika nilai probabilitas (prob.) < α (α = 0.05), maka model yang terbaik adalah Random Effect Model (REM). Sebaliknya, jika nilai probabilitas (prob.) > α (α = 0.05), maka kita menerima H0 atau artinya model yang terbaik adalah Common Effect Model (CEM) (Sakti, 2018).

## Uji Hipotesis
Uji F
Uji  F  bertujuan  untuk  menguji  benarkah  terdapat  dampak  dari  seluruh  variabel independen  secara  bersamaan  terhadap  variabel  dependen  yang  berada  di  penelitian tersebut.  Dapat  dilihat  jika  nilai  dari  probabilitas  pada F-statistic dibawah  0,05  maka dinyatakan  bahwa  variabel-variabel  independen  pada  penelitian  tersebut  secara  simultan
berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen  namun  jika  sebaliknya  nilai  dari probabilitas pada F-statistic diatas 0,05 maka dinyatakan bahwa variabel-variabel independen pada  penelitian  tersebut  secara  simultan  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependen (Ghozali, 2016).

## Uji t
Uji  t  bertujuan  untuk  menunjukan  sejauh  mana  dampak  dari  sebuah  variabel independen  secara  individual  saat  mempengaruhi  variabel  dependen.  Dapat  dilihat  jika  nilai dari  probabilitasnya  dibawah  0,05  menunjukkan  bahwa  variabel  independen  tersebut berdampak signifikan terhadap variabel dependen, sedangkan jika nilai probabilitasnya diatas 0,05 menunjukkan bahwa variabel independen tersebut berdampak tidak signifikan terhadap variabel  dependen.  Uji  it  tersebut  dapat  diperoleh  melalui  uji  regresi  yang  dilakukan  dalam penelitian tersebut (Ghozali, 2016).

## Uji Koefisien Determinasi
Uji koefisien determinasi merupakan pengujian yang dilakukan untuk mendeskripsikan total dampak dari variabel independen yang diteliti terhadap variabel dependen pada model penelitian  yang  akan  dikaji.  Uji  koefisien  determinasi  dapat  membantu  dalam  menjelaskan tingkat  dampak  dari  variabel  independen  pada  penelitian  dan  variabel  independen  yang berada diluar penelitian terhadap variabel dependen yang akan dikaji pada penelitian tersebut. Nilai R2 yang menunjukan angka 1 mendeskripsikan bahwa variabel dependen pada penelitian tersebut dapat dijelaskan oleh seluruh variabel independen yang ada pada model penelitian tersebut.  Apabila  nilai  R2  berada  pada  nilai  antara  0  dan  1  atau  0<  R2  <1,  mendeskripsikan bahwa variabel independen pada model penelitian tersebut hanya menjelaskan sebagian dari varian  yang  berdampak  pada  variabel  dependen  tersebut  dan  terdapat  variabel  independen diluar model penelitian yang berpengaruh terhadap variabel dependen tersebut (Kilic, 2013). Uji  koefisien  determinasi  dapat  ditemukan  pada  hasil  dari  metode  regresi  yang  dilakukan dalam penelitian.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## Hasil Uji Statistik Deskriptif
Hasil uji statistik deskriptif berdasarkan data yang telah dikumpulkan adalah sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil Uji Statistik Deskriptif Variabel N Minimum Maksimum Rata-rata Standar Deviasi FSCORE 445 -476,552 41,689 -0,934 22,690 FSTAB 445 -6,675 0,905 0,039 0,355 NATURE 445 -0,425 47,854 0,113 2,269 AUDCHANGE 445 0,000 1,000 0,287 0,453 DCHANGE 445 0,000 1,000 0,411 0,492 CEOPIC 445 0,000 8,000 2,375 1,250 AUDSIZE 445 2,000 5,000 3,008 0,328 Sumber: Eviews 12, data diolah peneliti (2022)
Tabel  pengujian  data  deskriptif  statistik  di  atas  menunjukkan  bahwa  nilai  rata-rata manipulasi laporan keuangan (FSCORE) adalah -0,934 yang berarti rata-rata manipulasi laporan keuangan tergolong rendah karena nilai rata-ratanya di bawah 1. Nilai maksimumnya berada di angka  41,689  dan  nilai  minimumnya  di  angka  -476,552.  FSCORE  sampel  menunjukkan  data heterogen karena nilai rata-rata (-0,934) yang lebih kecil dari standar deviasi (22,690).
Variabel  FSTAB  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  4.2  menunjukkan  nilai  rata-rata  0,039 dengan nilai maksimumnya yang berada di angka 0,905 dan nilai minimumnya di angka -6,675. Nilai ini menunjukkan bahwa rata-rata perusahaan sampel mengalami kenaikan aset sebesar 3,9%  selama  lima  tahun  yang  diteliti  dengan  kenaikan  jumlah  aset  paling  besar  90,5%  dan penurunan  jumlah  aset  paling  besar  667,5%.  FSTAB  sampel  menunjukkan  data  heterogen karena nilai rata-rata (0,039) yang lebih kecil dari standar deviasi (0,355).
Variabel  NATURE  pada  tabel  4.2  menunjukkan  nilai  rata-rata  0,113  dengan  nilai maksimumnya  yang  berada  di  angka  47,854  dan  nilai  minimumnya  di  angka  -0,425.  Nilai  ini menunjukkan  bahwa  perusahaan  sampel  memiliki  persentase  kenaikan  persentase  piutang dari sales sebesar  11,3%  dengan  nilai  kenaikan  tertinggi  4785,4%  dan  penurunan  tertinggi 42,5%. NATURE sampel menunjukkan data heterogen karena nilai rata-rata (0,113) yang lebih kecil dari standar deviasi (2,269).
Variabel  AUDCHANGE  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  4.2  menunjukkan  nilai  rata-rata 0,287 dengan nilai maksimumnya yang berada di angka 1,000 yang berarti terdapat pergantian audit  dan  nilai  minimumnya  di  angka  0,000  yang  berarti  tidak  terdapat  pergantian  audit. Berdasarkan  nilai  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  perusahaan  sampel  sebagian  besar  tidak melakukan pergantian audit karena nilainya di bawah 0,5. Nilai 0,5 ini diambil dari nilai tengah dari 0 dan 1. AUDCHANGE sampel menunjukkan data heterogen karena nilai rata-rata (0,287) yang lebih kecil dari standar deviasi (0,453).
Variabel DCHANGE yang dapat dilihat pada tabel 4.2 menunjukkan nilai rata-rata 0,287 dengan  nilai  maksimumnya  yang  berada  di  angka  1,000  yang  berarti  terdapat  pergantian direksi  dan  nilai  minimumnya  di  angka  0,000  yang  berarti  tidak  terdapat  pergantian  direksi. Berdasarkan  nilai  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  perusahaan  sampel  sebagian  besar  tidak melakukan  pergantian  direksi  karena  nilainya  di  bawah  0,5.  Nilai  0,5  ini  diambil  dari  nilai tengah  dari  0  dan  1.  DCHANGE  sampel  menunjukkan  data  heterogen  karena  nilai  rata-rata (0,411) yang lebih kecil dari standar deviasi (0,492).
Variabel  CEOPIC  pada  tabel  4.2  menunjukkan  nilai  rata-rata  2,375  dengan  nilai maksimumnya  8,000  dan  nilai  minimumnya  0,000.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  rata-rata perusahaan  sampel  memiliki  setidaknya  dua  foto  CEO  dalam  laporan  tahunannya  dengan angka  terbanyak  yaitu  8  foto  CEO  dan  data  terkecil  yaitu  tidak  ada  foto  CEO  sama  sekali. CEOPIC  sampel  menunjukkan  data  homogen  karena  nilai  rata-rata  (2,375)  lebih  besar  dari standar deviasi (1,250).
Variabel  AUDSIZE  pada  tabel  4.2  menunjukkan  nilai  rata-rata  3,008  dengan  nilai maksimumnya  5,000  dan  nilai  minimumnya  2,000.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  rata-rata perusahaan sampel memiliki jumlah komite audit sebanyak tiga orang dengan angka terbanyak 5  orang  komite  audit  dan  jumlah  terkecil  dua  orang  komite  audit.  AUDSIZE  sampel menunjukkan  data  homogen  karena  nilai  rata-rata  (3,008)  lebih  besar  dari  standar  deviasi (0,328).

## Hasil Uji Regresi Panel Hasil Uji Chow
Hasil uji Chow berdasarkan data yang telah dikumpulkan adalah sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 0,895216 (88,346) 0,7304 Cross-section Chi-square 91,282960 88 0,3842 Sumber: Eviews 12, data diolah peneliti (2022)
Berdasarkan  dari  tabel  hasil  uji  chow  diatas,  maka  dapat  diketahui  bahwa  nilai  dari probabilitas  pada cross-section  chi-square menunjukan  nilai  0,3842.  Dimana  nilai  dari
probabilitas pada cross-section chi-square tersebut lebih dari 0,05 maka sesuai dengan kriteria pada  uji  chow  model  yang  lebih  cocok  untuk  digunakan  dalam  melakukan  pengujian  ialah common effect model .

## Hasil Uji Langrange Multiplier
Hasil  uji Langrange  Multiplier berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan  adalah sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil Uji Lagrange Multiplier Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 0,474282  0,502493  0,976775 (0,4910) (0,4784) (0,3230) Sumber: Eviews 12, data diolah peneliti (2022)
Berdasarkan dari tabel uji lagrange multiplier diatas, maka dapat diketahui bahwa nilai dari breusch-pagan pada both menunjukan nilai 0,3230. Dimana nilai dari breusch-pagan pada both tersebut  lebih  dari  0,05  maka  sesuai  dengan  kriteria  pada  uji lagrange  multiplier yang lebih cocok untuk digunakan dalam melakukan pengujian ialah common effect model .
Hasil Uji F
Hasil uji F berdasarkan data yang telah dikumpulkan adalah sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Uji F F-statistic 5713,537 Prob(F-statistic) 0,000000 Sumber: Eviews 12, data diolah peneliti (2022)
Berdasarkan dari tabel hasil uji regresi data panel diatas menggunakan common effect model ,  diketahui  nilai  dari  probabilitas  pada F-statistic menunjukan  nilai  0,000000  yang menyatakan  bahwa  FSTAB,  NATURE,  CEOPIC,  AUDCHANGE,  DCHANGE  dan  AUDSIZE  sebagai variabel  moderasi  secara  simultan  mempengaruhi  FSCORE  secara  signifikan.  Hal  tersebut disebabkan karena nilai probabilitas pada F-statistic kurang dari 0,05.

## Hasil Uji t
Hasil uji t berdasarkan data yang telah dikumpulkan adalah sebagai berikut. Tabel 6. Hasil Uji t Variabel Koefisien Prob. Kesimpulan Hipotesis FSTAB -0,5878 0,0294 Signifikan Diterima NATURE -9,9622 0,0000 Signifikan Diterima AUDCHANGE 0,3164 0,1500 Tidak Signifikan Ditolak DCHANGE -0,2320 0,2518 Tidak Signifikan Ditolak CEOPIC 0,4698 0,4097 Tidak Signifikan Ditolak M1 FSTAB 2,1672 0,6117 Tidak Signifikan Ditolak M2 NATURE 5,4905 0,7463 Tidak Signifikan Ditolak M3 AUDCHANGE -0,2022 0,8428 Tidak Signifikan Ditolak M4 DCHANGE 0,1735 0,8643 Tidak Signifikan Ditolak M5 CEOPIC -0,4589 0,7246 Tidak Signifikan Ditolak R-squared 0,9924 Mean dependent var -0,9342
Variabel Koefisien Prob. Kesimpulan Hipotesis Adjusted R-squared 0,9922 S.D. dependent var 22,69061 S.E. of regression 1,9927 Sum squared resid 1723,350 Durbin-Watson stat 1,3765 Sumber: Eviews 12, data diolah
peneliti (2022)Berdasarkan hasil regresi data panel yang menggunakan common effect model , variabel independen yang terdiri dari CEOPIC, AUDCHANGE dan DCHANGE dengan nilai probabilitas  lebih  dari  0,05  menyatakan  bahwa  variabel  independen  tersebut  tidak berpengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen yaitu FSCORE. Jika dilihat dari tabel diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  variabel  independen  tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap FSCORE.
Sama  halnya  dengan  variabel  independen,  variabel  moderasi  yaitu  AUDSIZE  yang diwakilkan dengan M1 FSTAB, M2 NATURE, M3 AUDCHANGE, M4 DCHANGE dan M5 CEOPIC dengan nilai probabilitas lebih dari 0,05 menyatakan bahwa variabel moderasi tersebut tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  pengaruh  variabel  independen  terhadap  dependen  yaitu FSTAB, NATURE, CEOPIC, AUDCHANGE dan DCHANGE terhadap FSCORE.

## H1: FTSAB berpengaruh signifikan negatif terhadap FSCORE
Berdasarkan  pengujian  yang  sudah  dilakukan,  variabel  FSTAB  memiliki  nilai probabilitas kurang dari 0,05 yaitu 0,0294. Hal ini menunjukkan bahwa variabel FSTAB memiliki pengaruh  signifikan  negatif  terhadap  FSCORE  karena  nilai  koefisien  yang  menunjukkan  nilai negatif  yaitu  -0,5878  sehingga  hipotesis  1  diterima.  Hal  tersebut  dikarenakan  penelitian  ini menggunakan  sektor  manufaktur  yang  dimana  total  aset  perusahaan  terutama  persediaan memiliki  jumlah  yang  besar.  Sesuai  dengan  teori agency ,  manajemen  berupaya  menjaga kestabilan  keuangan  perusahaan  dengan  semua  cara.  Hal  ini  karena  adanya  tekanan  agar perusahaan  mendapatkan  banyak  modal  dari  investor.  Semakin  besar asset  change perusahaan  dalam  jumlah  positif,  semakin  kecil  kemungkinan  manajemen  melakukan manipulasi laporan keuangan karena aset dengan jumlah besar sering diindikasikan baik oleh para  investor.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  terdahulu  yang  menyatakan  bahwa  FSTAB berpengaruh signifikan terhadap manipulasi laporan keuangan (Christian et al ., 2019; Apriliana & Agustina, 2017; Akbar, 2017; Lastanti, 2020) namun hasil tersebut tidak sejalan dengan hasil penelitian  lain  yang  menyatakan  FSTAB  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  manipulasi laporan keuangan (Evana et al ., 2019; Ratmono et al ., 2020).

## H2: NATURE berpengaruh signifikan negatif terhadap FSCORE
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan,  variabel  NATURE  memiliki  nilai probabilitas  kurang  dari  0,05  yaitu  0,0000.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  NATURE memiliki  pengaruh  signifikan  negatif  terhadap  FSCORE  karena  koefisien  yang  menunjukkan nilai  negatif  yaitu  -9,9622  sehingga  hipotesis  2  diterima.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa semakin kecil NATURE maka semakin besar FSCORE dan begitu juga sebaliknya. Hasil ini sesuai  dengan  penelitian  penelitian  terdahulu  yang  menyatakan  NATURE  berpengaruh signifikan  terhadap  manipulasi  laporan  keuangan  (Christian et  al .,  2019;  Rukmana,  2018; Lastanti,  2020)  namun  hasil  ini  tidak  sesuai  dengan  hasil  penelitian  lain  yang  menyatakan NATURE  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  manipulasi  laporan  keuangan  (Evana et  al ., 2019; Harman & Bernawati, 2020; Akbar, 2017).

## H3: AUDCHANGE berpengaruh signifikan negatif terhadap FSCORE
Dari  hasil  uji  yang  sudah  dilakukan,  variabel  AUDCHANGE  memiliki  nilai  probabilitas lebih  dari  0,05  yaitu  0,1500.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  AUDCHANGE  memiliki
dampak  yang  tidak  signifikan  terhadap  FSCORE  sehingga  hipotesis  3  ditolak.  Hal  tersebut karena  perusahaan  mengganti  auditor  bukan  karena  ingin  mengurangi  deteksi  manipulasi laporan  keuangan  oleh  auditor  lama,  tetapi  karena  perusahaan  mematuhi  peraturan pemerintah yang menyatakan bahwa jasa audit atas laporan keuangan suatu perusahaan oleh akuntan  publik  dibatasi  selama  5  tahun  berturut-turut.  Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian terdahulu  yang  menyatakan  bahwa  AUDCHANGE  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap manipulasi laporan keuangan (Apriliana & Agustina, 2017; Akbar, 2017; Ratmono et al ., 2020; Triastuti et al ., 2020) namun hasil ini tidak sesuai dengan hasil penelitian lain yang menyatakan bahwa AUDCHANGE berpengaruh signifikan terhadap manipulasi laporan keuangan (Christian et al ., 2019; Harman & Bernawati, 2020; Lastanti, 2020).

## H4: DCHANGE berpengaruh signifikan negatif terhadap FSCORE
Dari hasil uji yang sudah dilakukan, variabel DCHANGE memiliki nilai probabilitas lebih dari 0,05 yaitu 0,2518. Hal ini menunjukkan bahwa variabel DCHANGE memiliki dampak yang tidak  signifikan  terhadap  FSCORE  sehingga  hipotesis  4  ditolak.  Hal  tersebut  dikarenakan perusahaan melakukan pergantian direksi bukan karena  menutupi kecurangan yang dilakukan direksi  sebelumnya,  namun  pemangku  kepentingan  tertinggi  ingin  meningkatkan  kinerja perusahaan dengan merekrut direktur yang lebih kompeten dari direktur sebelumnya. Hasil ini sejalan dengan penelitian terdahulu yang menyatakan DCHANGE tidak berpengaruh signifikan terhadap  manipulasi  laporan  keuangan  (Apriliana  &  Agustina,  2017;  Harman  &  Bernawati, 2020;  Akbar,  2017;  Lastanti,  2020;  Triastuti et  al .,  2020)  namun  tidak  sesuai  dengan  hasil penelitian  dari  Evana et  al .  (2019)  menyatakan  bahwa  DCHANGE  berpengaruh  signifikan terhadap manipulasi laporan keuangan.

## H5: CEOPIC berpengaruh signifikan negatif terhadap FSCORE
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan,  variabel  CEOPIC  memiliki  nilai probabilitas lebih dari 0,05 yaitu 0,4097. Hal ini menunjukkan bahwa variabel CEOPIC memiliki dampak  yang  tidak  signifikan  terhadap  FSCORE  sehingga  hipotesis  5  ditolak.  Hal  tersebut dikarenakan  tingkat arrogance tidak  bisa  mutlak  diukur  dari  frekuensi  kemunculan  foto-foto CEO.  Tingginya  frekuensi  foto  CEO  yang  muncul  di  laporan  tahunan  perusahaan  tidak  bisa menjadi  pemicu  manipulasi  laporan  keuangan.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  terdahulu yang menyatakan CEOPIC tidak berpengaruh signifikan terhadap manipulasi laporan keuangan (Harman & Bernawati, 2020; Akbar, 2017; Lastanti, 2020) namun hasil tersebut tidak sejalan dengan  hasil  penelitian  lain  yang  menyatakan  CEOPIC  berpengaruh  signifikan  terhadap manipulasi laporan keuangan (Apriliana & Agustina, 2017; Ratmono et al ., 2020; Triastuti et al ., 2020; Rukmana, 2018).

## H6: AUDSIZE memoderasi pengaruh FSTAB terhadap FSCORE
Berdasarkan hasil pengujian yang sudah dilakukan, variabel AUDSIZE sebagai variabel moderasi antara FSTAB dan FSCORE yang diwakilkan oleh M1 FSTAB memiliki nilai probabilitas yang  lebih  dari  0,05  yaitu  0,6117.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  AUDSIZE  tidak memoderasi FSTAB terhadap FSCORE sehingga H6 ditolak. Berdasarkan  penelitian  tersebut dapat    dismpulkan    bahwa    variabel    AUDSIZE    tidak    dapat    memoderasi    FSTAB  terhadap FSCORE.  Penelitian  ini  didukung  oleh  hasil  penelitian  terdahulu  yang  menyatakan  bahwa AUDSIZE  tidak  memoderasi  FSTAB  terhadap  FSCORE  (Ayem  &  Mas  ,2022;  Indriyani  & Suryandari,  2021)  namun  tidak  sejalan  dengan  penelitian  Lastanti  (2020)  yang  menyatakan bahwa AUDSIZE memoderasi FSTAB terhadap FSCORE.

## H7: AUDSIZE memoderasi pengaruh NATURE terhadap FSCORE
Berdasarkan hasil pengujian yang sudah dilakukan, variabel AUDSIZE sebagai variabel moderasi  antara  NATURE  dan  FSCORE  yang  diwakilkan  oleh  M2  NATURE  memiliki  nilai probabilitas yang lebih dari 0,05  yaitu 0,7463. Hal ini menunjukkan bahwa variabel AUDSIZE tidak  memoderasi  NATURE  terhadap  FSCORE  sehingga  H7  ditolak.  Berdasarkan  penelitian tersebut dapat  dismpulkan  bahwa  variabel  AUDSIZE  tidak  dapat  memoderasi  NATURE terhadap  FSCORE.  Penelitian  ini  didukung  oleh  hasil  penelitian  Rianto et  al .  (2021)  yang menyatakan bahwa AUDSIZE tidak memoderasi NATURE terhadap FSCORE namun tidak sejalan dengan  penelitian  Indriyani  &  Suryandari  (2021)  yang  menyatakan  bahwa  AUDSIZE memoderasi NATURE terhadap FSCORE.

## H8: AUDSIZE memoderasi pengaruh AUDCHANGE terhadap FSCORE
Berdasarkan hasil pengujian yang sudah dilakukan, variabel AUDSIZE sebagai variabel moderasi  antara  AUDCHANGE  dan  FSCORE  yang  diwakilkan  oleh  M3  AUDCHANGE  memiliki nilai  probabilitas  yang  lebih  dari  0,05  yaitu  0,8428.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel AUDSIZE tidak memoderasi AUDCHANGE terhadap FSCORE sehingga H8 ditolak. Berdasarkan penelitian tersebut dapat  dismpulkan  bahwa  variabel  AUDSIZE  tidak  dapat  memoderasi AUDCHANGE  terhadap  FSCORE.  Penelitian  ini  didukung  oleh  hasil  penelitian  Ayem  &  Mas (2022)  yang  menyatakan  bahwa  AUDSIZE  tidak  memoderasi  AUDCHANGE  terhadap  FSCORE namun  tidak  sejalan  dengan  penelitian  Lastanti  (2020)  yang  menyatakan  bahwa  AUDSIZE memoderasi AUDCHANGE terhadap FSCORE.

## H9: AUDSIZE memoderasi pengaruh DCHANGE terhadap FSCORE
Berdasarkan hasil pengujian yang sudah dilakukan, variabel AUDSIZE sebagai variabel moderasi  antara  DCHANGE  dan  FSCORE  yang  diwakilkan  oleh  M4  DCHANGE  memiliki  nilai probabilitas yang lebih dari 0,05 yaitu 0,8643. Hal ini menunjukkan bahwa variabel AUDSIZE tidak  memoderasi  DCHANGE  terhadap  FSCORE  sehingga  H9  ditolak.  Berdasarkan  penelitian tersebut dapat  dismpulkan  bahwa  variabel  AUDSIZE  tidak  dapat  memoderasi  DCHANGE terhadap  FSCORE.  Hasil  tersebut  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Lastanti  (2020)  yang menyatakan  bahwa  AUDSIZE  tidak  memoderasi  DCHANGE  terhadap  FSCORE  namun  tidak sejalan  dengan  penelitian  Indriyani  &  Suryandari  (2021)  yang  menyatakan  bahwa  AUDSIZE memoderasi DCHANGE terhadap FSCORE.

## H10: AUDSIZE memoderasi pengaruh CEOPIC terhadap FSCORE
Berdasarkan hasil pengujian yang sudah dilakukan, variabel AUDSIZE sebagai variabel moderasi  antara  CEOPIC  dan  FSCORE  yang  diwakilkan  oleh  M5  CEOPIC  memiliki  nilai probabilitas yang lebih dari 0,05 yaitu 0,8643. Hal ini menunjukkan bahwa variabel AUDSIZE tidak  memoderasi  CEOPIC  terhadap  FSCORE  sehingga  H10  ditolak.  Berdasarkan  penelitian tersebut  dapat    dismpulkan    bahwa    variabel    AUDSIZE    tidak    dapat    memoderasi    CEOPIC terhadap  FSCORE.  Hasil  tersebut  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Lastanti  (2020)  yang menyatakan bahwa AUDSIZE tidak memoderasi CEOPIC terhadap FSCORE.

## Hasil Uji Koefisien Determinasi
Hasil  uji  koefisien  determinasi  berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan  adalah sebagai berikut. Tabel 7. Hasil Uji Koefisien Determinasi R-squared 0,992461 Adjusted R-squared 0,992288
Sumber: Eviews 12, data diolah peneliti (2022)
Berdasarkan  tabel  diatas  yang  merupakan  hasil  uji  R  dengan  menggunakan common effect model , dapat dilihat bahwa nilai adjusted r-squared yang didapatkan dari hasil pengujian tersebut  adalah  0,992288  yang  menyatakan  bahwa  variabel  independen  yang  terdiri  dari FSTAB, NATURE, AUDCHANGE, DCHANGE dan CEOPIC serta variabel moderasi yaitu AUDSIZE dapat  menjelaskan  99,2288%  variabel  dependen  yaitu  FSCORE.  Sisanya  sebesar  0,7712% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak terdapat pada model penelitian ini.

## 5. Penutup

## Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuktikan  hubungan  antara  faktor-faktor  dalam fraud pentagon terhadap FSCORE dengan AUDSIZE sebagai variabel moderasinya dengan objek penelitian  yaitu  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI  tahun  2016-2020.  Penelitian yang  telah  dilakukan  membuktikan  adanya  pengaruh  signifikan  negatif  pada  FSTAB  dan NATURE  terhadap  FSCORE.  Ditemukan  juga  bahwa  tidak  terdapat  pengaruh  signifikan  pada AUDCHANGE,  DCHANGE  dan  CEOPIC  terhadap  FSCORE.  Penelitian  ini  juga  membuktikan bahwa  AUDSIZE  tidak  memoderasi  pengaruh  FSTAB,  NATURE,  AUDCHANGE,  DCHANGE  dan CEOPIC terhadap FSCORE.

## Saran
Keterbatasan yang dialami selama penelitian salah satunya yaitu penelitian ini hanya menggunakan  satu  jenis  industri  yaitu  sektor  manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI,  sehingga kurang  mampu  menggambarkan  kondisi  perusahaan  terbuka  secara  keseluruhan.  Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan sampel yang lebih luas dari sektor lain, untuk hasil yang  lebih  umum.  Penelitian  selanjutnya  dapat  memperluas  periode  penelitian  ke  jumlah sampel yang lebih banyak dan dapat menggunakan teori lain seperti teori fraud hexagon .

## Daftar Pustaka
Achmad,  T.,  &  Dapit  Pamungkas,  I.  (2018).  Fraudulent  Financial  Reporting  Based  of  Fraud Diamond  Theory:  A  Study  of  the  Banking  Sector  in  Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Akuntansi Fakultas Ekonomi , 4 (2), 135–150.
Akbar,  T.  (2017).  The  Determination  of  Fraudulent  Financial  Reporting  Causes  By  Using Pentagon  Theory  on  Manufacturing  Companies  in  Indonesia. International  Journal  of Business, Economics and Law , 14 .
Amin, S. N. (2018). Fraud detection of financial statement by using fraud diamond perspective.
In International Journal of Development and Sustainability . 7(3). Andalia,  A.,  Amiruddin,  A.,  &  Pontoh,  G.  T.  (2021).  Analysis  of  Factors  Affecting  Fraudulent Financial  Reporting  with  Independent  Commissioners  as  Moderation  Variable. GATR Accounting and Finance Review , 5 (4), 01–12.
Antawirya, R. D. E. P., Putri, I. G. A. M. D., Wirajaya, I. G. A., Suaryana, I. G. N. A., & Suprasto, H.
B.  (2019).  Application  of  fraud  pentagon  in  detecting  financial  statement  fraud. International Research Journal of Management, IT and Social Sciences , 6 (5), 73–80. Apriliana, S., & Agustina, L. (2017). The Analysis of Fraudulent Financial Reporting Determinant through Fraud Pentagon Approach. JDA Jurnal Dinamika Akuntansi , 9 (2), Ayem,  S.,  &  Mas,  ul.  (2022).  Pengaruh  Fraud  Pentagon  Terhadap  Fraudulent  Financial Statement Dengan Komite Audit Sebagai Variabel Moderasi. Reslaj : Religion Education Social Laa Roiba Journal.
Christian,  N.,  Basri,  Y.,  &  Arafah,  W.  (2019).  Analysis  of  Fraud  Triangle,  Fraud  Diamond  and Fraud  Pentagon  Theory  to  Detecting  Corporate  Fraud  in  Indonesia. The  International Journal of Business Management and Technology .
Christian,  N.,  Zainul  Basri,  Y.,  &  Arafah,  W.  (2019).  Analysis  of  Fraud  Pentagon  to  Detecting Corporate  Fraud  in  Indonesia. International  Journal  of  Economics,  Business  and Management Research , 3 (08). www.ijebmr.com Coleman, B. D., Fuoss, R. M., & Bernard Colexan, B. D. (1955). Quaternization Kinetics. I. Some Pyridine Derivatives in Tetramethylene Sulfone. 77
Dewi,  K.,  &  Anisykurlillah,  I.  (2021).  Analysis  of  the  Effect  of  Fraud  Pentagon  Factors  on Fraudulent  Financial  Statement  with  Audit  Committee  as  Moderating  Variable. Accounting Analysis Journal , 10 (1), 39–46
Evana, E., Metalia, M., Mirfazli, E., Georgieva, D. V., & Sastrodiharjo, I. (2019). Business Ethics in  Providing  Financial  Statements:  The  Testing  of  Fraud  Pentagon  Theory  on  the Manufacturing Sector in Indonesia. Business Ethics and Leadership , 3 (3), 68–77 Ghozali,  I.  (2016).  Aplikasi  Analisis  Multivariete  IBM  SPSS  23.  In  Semarang,  Universitas Diponegoro.
Haqq,  A.  P.  N.  A.,  &  Budiwitjaksono,  G.  S.  (2020).  Fraud  Pentagon  for  Detecting  Financial Statement Fraud. Journal of Economics, Business, & Accountancy Ventura , 22 (3).
Harman,  S.  A.,  &  Bernawati,  Y.  (2020).  Determinants  of  Financial  Statement  Fraud:  Fraud Pentagon  Perspective  in  Manufacturing  Companies.  In International  Journal  of Innovation, Creativity and Change. www.ijicc.net .  13 Hidayah, E., & Saptarini, G. D. (2019). Pentagon Fraud Analysis in Detecting Potential Financial Statement Fraud of Banking Companies in Indonesia .
Ikbal,  M.,  Irwansyah,  I.,  Paminto,  A.,  Ulfah,  Y.,  &  Darma,  D.  C.  (2020).  Explores  the  specific context  of  financial  statement  fraud  based  on  empirical  from  indonesia. Universal Journal of Accounting and Finance , 8 (2), 29–40.
Indriyani,  E.,  &  Suryandari,  D.  (2021).  Detection  of  Fraudulent  Financial  Statement  Through Pentagon Theory with Audit Committee as Moderating. EAJ (Economic and Accounting Journal, 4(1).
Kaur,  P.,  Stoltzfus,  J.,  &  Yellapu,  V.  (2018).  Descriptive  statistics. International  Journal  of Academic Medicine , 4 (1), 60.
Kilic, S. (2013). Linear regression analysis. Journal of Mood Disorders , 3 (2), 90. Kothari, C. R. (2004). Research Methodology; Methods and Techniques . Krismantara,  A.  T.,  &  Kamayanti,  A.  (2021). Testing  Factors  is  Used  to  See  the  Effect  on  the Fraudulent  Financial  Reporting  in  the  perspective  Fraud  Pentagon  Theory  (Study  on Property  Sector,  Real  Estate,  and  Building  Construction  Company  Listed  on  the Indonesian Stock Exchange from the 2016-2018 periods) .
Lastanti, H. S. (2020). Role of Audit Committee in The Fraud Pentagon and Financial Statement Fraud. International Journal of Contemporary Accounting , 2 (1), 77.
Marheni,  D.  K.  (2021).  Analysis  of  Financial  Stability  Factors,  Financial  Targets,  External Pressure, Inefficient Monitoring and Rationalization of The Finanical Statements Fraud. Almana : Jurnal Manajemen Dan Bisnis .
Nanda, S. T., Zenita, R., & Salmiah, N. (2019). Fraudulent Financial Reporting: A Fraud Pentagon Analysis. GATR Accounting and Finance Review , 4 (4), 106–113.
Nandita, D. A., Alamsyah, L. B., Jati, E. P., Widodo, E., & Statistika, J. (2019). Regresi Data Panel untuk Mengetahui Faktor-Faktor yang Mempengaruhi PDRB di Provinsi DIY Tahun 2011- 2015 .
Nugroho,  A.  H.  D.,  Ardinata,  M.,  Ambarsari,  R.  Y.,  &  Alfasadun.  (2021). The  Effectiveness  of Pentagon Fraud in Detecting Fraudulent Financial Reporting: Using the Beneish Model in Manufacturing Companies on the Indonesia Stock Exchange . www.idx.co.id Olatunji,  O.  C.,  &  Adekola,  D.  R.  (2017).  The  Roles  of  Auditors  in  Fraud  Detection  and Prevention  in  Nigeria  Deposit  Money  Banks:  Evidence  from  Southwest. European Scientific Journal, ESJ , 13 (31), 290.
Ozcelik,  H.  (2020). An  Analysis  of  Fraudulent  Financial  Reporting  Using  the  Fraud  Diamond Theory Perspective: An Empirical Study on the Manufacturing Sector Companies Listed on  the  Borsa  Istanbul (pp.  131–153).  Peprah,  W.  K.  (2018).  Predictive  Relationships among  the  Elements  of  the  Fraud  Diamond  Theory:  The  Perspective  of  Accountants. International  Journal  of  Academic  Research  in  Accounting,  Finance  and  Management Sciences , 8 (3). Permata,  S.,  &  Khoiriah,  ati.  (2021). Hexagon  Fraud  Detection  of  Regional  Government Financial Statement as A Fraud Prevention on The Pandemic Crisis Era . 24 (2).
Pratami,  S.  R.,  Widowati,  Y.  S.,  &  Prapti,  L.  (2019).  Influence  Of  Fraud  Pentagon  Toward Fraudulent  Financial  Reporting  In  Indonesia  An  Empirical  Study  On  Financial  Sector Listed  In  Indonesian  Stock  Exchange. International  Journal  of  Scientific  &  Technology Research , 8 , 8.
Ratmono,  D.,  Darsono,  D.,  &  Cahyonowati,  N.  (2020a).  Financial  Statement  Fraud  Detection With  Beneish  M-Score  and  Dechow  F-Score  Model:  An  Empirical  Analysis  of  Fraud Pentagon Theory in Indonesia. International Journal of Financial Research , 11 (6), 154. Rengganis, RR. M. Y. D., Sari, M. M. R., Budiasih, I. G. A. N., Wirajaya, I. G. A., & Suprasto, H. B.
(2019).  The  fraud  diamond:  element  in  detecting  financial  statement  of  fraud. International Research Journal of Management, IT and Social Sciences , 6 (3), 1–10.
Rianto,  R.,  Irfan,  M.,  Patriandari,  P.,  &  Lisdawati,  L.  (2021).  Diamond  Fraud  Analysis  In Detecting Financial Statement Fraud With The Audit Committee As Moderating Variable (Empirical  Study  on  Sub  Construction  Companies  listed  on  the  IDX  for  the  2016-2020 period). INQUISITIVE, 2(1).
Rukmana,  H.  S.  (2018).  Pentagon  Fraud  Affect  on  Financial  Statement  Fraud  and  Firm  Value Evidence in Indonesia. South East Asia Journal of Contemporary Business, Economics and Law , 16 .
Sabrina, E., Hakiki, A., Saftiana, Y., & Kalsum, U. (2020). Fraudulent financial reporting: fraud pentagon  analysis  in  banking  and  financial  sector  companies. Issues  in  Business Management and Economics , 8 (2), 12–24. Sakti, I. (2018). Analisis Regresi Data Panel Menggunakan Eviews. Sasongko,  N.,  Nurmulina,  A.,  &  Fernandez,  D.  (2019).  Analysis  of  Fraud  Factors  in  Financial Statement Fraud. The Journal of Social Sciences Research , 54 , 918–923. Shinta,  P.  S.,  &  Khoiriah,  ati.  (2021). Hexagon  Fraud  Detection  of  Regional  Government Financial Statement as A Fraud Prevention on The Pandemic Crisis Era . 24 (2).
Situngkir, N. C., & Triyanto, D. N. (2020). Detecting Fraudulent Financial Reporting Using Fraud Score Model and Fraud Pentagon Theory : Empirical Study of Companies Listed in the LQ 45  Index. The  Indonesian  Journal  of  Accounting  Research , 23 (03). https://doi.org/10.33312/ijar.486
Sunardi,  S.,  &  Amin,  S.  N.  (2018).  Fraud  detection  of  financial  statement  by  using  fraud diamond perspective. In International Journal of Development and Sustainability (Vol. 7,
Issue 3). www.isdsnet.com/ijds Sunengsih, N., & Jaya, I. G. N. M. (2009). Kajian Analisis Regresi Dengan Data Panel .
Triastuti,  H.,  Rahayu,  S.,  &  Riana,  Z.  (2020).  Determinants  of  Fraud  Pentagon  Theory Perspective  and  Its  Effects  on  Fraudulent  Financial  Statement  in  Mining  Companies Which Is Listed In Indonesia Stock Exchange. Budapest International Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal) .
Utami, E. R., Muhammadiyah, U., Jalan, Y., Selatan, L., Tirto, T., Kasihan, B., & Pusparini, N. O.
(2019). The  Analysis  of  Fraud  Pentagon  Theory  and  Financial  Distress  for  Detecting Fraudulent Financial Reporting in Banking Sector in Indonesia (Empirical Study of Listed Banking Companies on Indonesia Stock Exchange in 2012-2017) .
Yusniarti,  V.,  &  Mulyati,  H.  (2021). Analysis  of  The  Influence  of  Pentagon  Fraud  in  Detecting Financial  Statement  Fraud  Using  Method  F-Score  (Empirical  Study  on  Manufacturing Companies Listed on Stock Exchange Indonesia 2015-2019 Period) .