## JEMASI: Jurnal  Ekonomi  Manajemen  dan  Akuntansi
Vol.  19, No. 1, Juli  2023 Website:  http://ejournal.iba.ac.id/index.php/jemasi ISSN 1858-2702, e-ISSN 2684-8732

## DETEKSI  MANAJEMEN LABA MENGGUNAKAN  M -SCORE BENEISH MODEL
Debbianita 1 ,  Vinny  Stephanie  Hidayat 2 ,  Erwan 3
1 Universitas  Kristen  Maranatha,  Bandung,  Indonesia,  debbianita@eco.maranatha.edu
2 Universitas  Kristen  Maranatha,  Bandung,  Indonesia,  vinny.sh@eco.maranatha.edu
3 Universitas  Kristen  Maranatha,  Bandung,  Indonesia,  erwan@eco.maranatha.edu

## ABSTRACT
This study aims to analyze the quality of financial reports by detecting earnings management actions  in  the  2020  financial  statements  where  the  Covid-19  pandemic  is  currently  hitting Indonesia.  The  sample  for  this  research  is  the  banking  industry,  because  apart  from  being affected by the Covid-19 pandemic, it is also affected by the implementation of  PSAK No. 71 which  is  alleged  to  erode  profits  which  can  motivate  earnings  management  actions.This research is quantitative descriptive and earnings management is measured using the M-Score Beneish Model, which is effective as a tool for detecting earnings management. The results of the  study show that there are 6 out of a total of 33 banks or around 18% of banks that are suspected  of  carrying  out  earnings  management,  this indicates that most or around 82% of banking industry managers in Indonesia do not use their power to manipulate their financial reports  even  though  economic  conditions  are  affected  by  the  Covid  19  pandemic  and  the implementation of PSAK 71 Financial Instruments.
Keywords: earnings management; M-Score Beneish Model

## PENDAHULUAN
PSAK  No.  1    tentang  Penyajian  Laporan  Keuangan  Edisi  Revisi  2009  mengatakan bahwa  laporan  keuangan  adalah  suatu  penyajian  terstruktur  dari  posisi  keuangan  suatu  entitas dan  tujuan  laporan  keyangan  adalah  memberikan  informasi  mengenai  posisi  keuangan, kinerja  keuangan,  dan  arus  kas  entitas  yang  bermanfaar  bagi  Sebagian  besar  kalangan pengguna  laporan  dalam  pembuatan  keputusan  ekonomi.  Kualitas  laporan  keuangan merupakan  salah  satu  tolak  ukur  dari  kinerja  perusahaan,  laporan  keuangan  yang  berkualitas seharusnya  diungkapkan  sesuai  fakta  serta  terhindar  dari  rekayasa  (Wicaksono  &  Yuyyeta, 2013).  Dalam  laporan  keuangan,  informasi  mengenai  laba  seringkali  menjadi  pertimbangan dalam  pengambilan  keputusan  (Mulyadi,  2009).  Oleh  karena  itu,  manajemen  seringkali melakukan  tindakan  manipulatif  laba  atau  manajemen  laba  yang  bertujuan  agar  laba perusahaan  terlihat  baik  oleh  para pemakai  laporan  keuangan  (Bartov,  1993).
Pandemi  Covid  19  yang  melanda  dunia  dan  juga  Indonesia  sedikit  banyak  pasti memliki  keterkaitan  dengan  kinerja  perusahaan  terutama  dalam  hal  kemampuan  perusahaan dalam  menghasilkan  laba. Center  for  Accounting  Studies Unpad  (CAS  Unpad)  berpendapat bahwa  laporan  keuangan  yang  diterbitkan  pada  masa  ketidakpastian  akibat  pandemi  Covid  19
harus  mencerminkan  ketidakpastian  tersebut  di  dalam  laporan  keuangan.  Perusahaan  tidak dapat  melakukan  kegiatan  manajemen  laba  dan  membuat  representasi  yang  tidak  tepat  atas fenomena  ekonomik  perusahaan  yang  terkena  dampak  dari  pandemi  ini.  Misalnya  apabila perusahaan  mengalami  penurunan  penjualan  signfikan  pada  kuartal  pertama  tahun  2020, maka  kenyataan  tersebut  harus  tercermin  dalam  laporan  keuangan  interim  pertama  2020.
Banyak  perusahaan  yang  mengkhawatirkan  laporan  keuangan  tahun  2020  karena perlambatan  ekonomi  yang  disebabkan  pandemi  Covid-19.  Pandemi  ini  memiliki  dampak yang  signifikan  terhadap  laporan  keuangan  tahun  2020  terutama  dalam  berbagai  aspek  (CAS Unpad,  2020)  yaitu  pendapatan  perusahaan  yang  akan  menurun  akibat  daya  beli  masyarakat yang  melemah  dan  kemungkinan  inflasi.  Kemudian  pengukuran  persediaan.  Pandemi  virus corona  ini  sangat  mempengaruhi  rantai  pasokan  (supply  chain)  perusahaan  terutama  yang mendapatkan  bahan  baku  dari  China.  Harga  bahan  baku  melambung  tinggi  karena kelangkaan  barang  yang  dapat  meningkatkan  harga  pokok  penjualan.  Dilain  pihak  banyak perusahaan  yang  sudah  memproduksi  barang  atau  membeli  bahan  baku  untuk  persiapan kenaikan  permintaan  di  bulan  Ramadhan  dan  Idul  Fitri.  Melihat  kebijakan  pemerintah  yang melarang  mudik  lebaran,  kemungkinan  besar  permintaan  barang  tidak  sebesar  prediksi  awal perusahaan.  Perusahaan  yang  sudah  terlanjur  memiliki  persediaan  besar  saat  ini  perlu mempertimbangkan  kerugian  akibat  keusangan  barang  persediaan  atau  kerusakan  bahan  baku yang  melewati  masa  kadaluarsa.
Aspek lain yaitu pengukuran imbalan  kerja.  Beberapa  perusahaan  mungkin memutuskan  untuk  mengurangi  jumlah  tenaga  kerja  untuk  menyeimbangkan  aktivitas  yang menurun.  Hal  ini  akan  berdampak  pada  pengukuran  imbalan  kerja  perusahaan.  Ditengah likuiditas  yang  semakin  ketat,  perusahaan  juga  harus  membayar  Tunjangan  Hari  Raya sebentar  lagi  pada  kisaran  bulan  Mei.  Pengukuran  liabilitas  imbalan  kerja  pada  PSAK  24 perlu  memperhitungkan  dampak  pandemi  corona  ini.  Selain  itu  adanya  dampak  perubahan kurs  pada  laporan  keuangan.  Kurs  rupiah  yang  melemah  terhadap  dolar  selama  pandemi corona  ini  dapat  mempengaruhi  laporan  keuangan  apabila  perusahaan  memiliki  terpapar risiko  kurs  terutama  bila  perusahaan  memiliki  utang/piutang  dalam  mata  uang  dollar  dan tidak  melakukan  lindung  nilai.
Berikutnya  adalah  pengukuran  cadangan  perusahaan.  Perusahaan  memilki  cadangan- cadangan  yang  biasanya  menggunakan  asumsi  bisnis  normal.  Misalnya  cadangan  piutang, cadangan  atas  klaim  garansi  produk,  cadangan  untuk  persediaan  yang  rusak/usang,  atau cadangan  lainnya.  Perusahaan  harus  mempertimbangkan  dampak  virus  corona  ini  terhadap cadangan  perusahaan  terutama  untuk  laporan  keuangan  interim  pada  paruh  pertama  2020. Perusahaan  perlu  mempertimbangan  dampak  pandemi  corona  ini  didalam  risk  management perusahaan.  Laba  perusahaan  mungkin  akan  menurun  pada  tahun  2020  akibat  pandemi corona.  CAS  Unpad  menghimbau  para  pemangku  kepentingan  terutama  pemilik  modal  untuk mempertimbangkan  target  kinerja  selain  Laba  perusahaan  untuk  menghitung  bonus  tahunan manajemen.
Selain  pandemi  Covid  -19  yang  berdampak  besar  terhadap  laporan  keuangan  tahun 2020,  PSAK  71  (Instrumen  Keuangan)  yang  mulai  diterapkan  pada  1  Januari  2020  juga memiliki  dampak  yang  signifikan  khususnya  untuk  institusi  keuangan  seperti  perbankan  dan perusahaan  pembiayaan  yang  harus  menerapkan  standar  akuntansi  ini.  Dalam  artikel kontan.co.id  yang  diterbitkan  tanggal  14  Maret  2019  dikatakan  bahwa  implementasi  PSAK
71  akan  berpotensi  menggerus  laba  perbankan  karena  bank  harus  mempersiapkan  Cadangan Kerugian  Penurunan  Nilai  (CKPN)  lebih.  Perhitungan  CKPN  menggunakan  model  kerugian kredit  ekspetasian  (Expected  Credit  Loss/ECL)  di  mana  entitas  harus  menghitung  cadangan kerugian  nilai  bukan  hanya  dari  data  masa  lalu  tapi  juga  data-data  di  masa  depan  dan  CKPN hatus  disiapkan  sejak  kredit  diberikan.  Namun  demikian,  OJK  mengeluarkan  relaksasi  bagi perbankan  mengenai  penilaian  kualitas  kredit  dan  restrukturisasi  utang  bermasalah  (PO  OJK NO  11/2020).  Dengan  adanya  relaksasi  ini  diharapkan  entitas  bisnis  dapat  bertahan  lebih lama  menghadapi  kelesuan  bisnis  akibat  pandemi  corona  ini.
Pemodelan  PSAK  71  yang  dilakukan  di  awal  tahun  2020  mungkin  tidak memperhitungkan  dampak  dari  pandemi  corona  (dan  juga  peraturan  relaksasi  pemerintah)  ke dalam  model  pencadangan.  CAS  Unpad  merekomendasikan  perusahaan  khususnya  institusi keuangan  yang  terkena  dampak  signifikan  atas  penerapan  PSAK  71  juga  mempertimbangkan fakta-fakta  yang  berkembang  dalam  tiga  bulan  terakhir.  Apabila  setelah  mempertimbangkan fakta-fakta  tersebut,  entitas  meningkatkan  cadangan  kerugiannya,  maka  hal  tersebut  akan mempengaruhi  laba  rugi  laporan  keuangan  tahun  2020.  Kerugian  tersebut  tidak  dapat  diakui dalam  laporan  keuangan  tahun  2019  dengan  alasan  transisi  penerapan  PSAK  71.  Entitas  yang menerapkan  PSAK  71  tidak  dapat  mengakui  kerugian  akibat  corona  sebagai  bagian  dari transisi  sehingga  dapat  diakui  dalam  saldo  laba  tahun  2019.  Hal  ini  bertentangan  dengan ketentuan  transisi  PSAK  71  dimana  entitas  hanya  mempertimbangkan  informasi  yang tersedia  pada  tanggal  penerapan  awal  standar  yaitu  1  Januari  2020.  Dampak  pandemi  corona di Indonesia  baru mulai  setelah  tanggal  1 Januari  2020.
Penelitian  Kara,  et  al  (2015)  juga  melakukan  identifikasi  manipulasi  akuntansi menggunakan Beneish  Model pada  industri  manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Istanbul, hasil  regresi  logistik  menyatakan bahwa  Working  Capital/Total  Assets (WC/TA), Working Capital/Sales (WC/Sales)  dan Natural  Logaritma  Total  Debt (NLTD)  sangar  efektif  dalam mengidentifikasi  manipulasi  dalam  akuntansi.Penelitian  Talab,  et  al  pada  tahun  2018 mengenai  peran M-Score  Beneish  Model dalam  mendeteksi  praktik  manajemen  laba  pada Bank  yang  terdaftar  dalam  Bursa  Efek  Irak  memberikan  hasil  bahwa  ditemukan  praktik manajemen  laba  pada  sebagian  besar  bank  yaitu  15  bank  dari  total  23  bank.  Holda  (2020) melakukan  penelitian  dengan  sampel  8  perusahaan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Warsawa (Polandia)  dengan  menggunakan Beneish  Model 8  faktor  dan  5  faktor  dan  diperoleh  hasil menunjukkan  bahwa Beneish  Model 8  faktor  terbukti  lebih  baik  dibandingkan  5  faktor  dan Beneish  Model yang  digunakan  berhasil  mendeteksi  perusahaan  manipulator.  Penelitian  Akra &  Chaya  (2020)  menggunakan  Altman  dan  Beneish  Model  untuk  mendeteksi  kemungkinan kesulitan  keuangan  dan  manipulasi  laba  dengan  mengambil  sampel  perusahaan  di  Pasar Saham  Kuwait.  Hasil  menunjukkan  bahwa  Altman  memiliki  kekuatan  prediktif  yang  lebih kecil  dalam  konteks  perusahaan  industri  dan  real  estat  sementara  Beneish  memiliki  kekuatan prediksi  yang  kuat untuk  mengungkap  kemungkinan  manipulasi  laba.

## TINJAUAN  PUSTAKA
Tolak  ukur  yang  digunakan  oleh  pemegang  saham  untuk  menilai  kinerja  dan  posisi keuangan  suatu  perusahaan  ialah  basis  penghasilan  dan  laba  (Tang,  at  al  2016).  Perusahaan yang  memiliki  kenaikan  laba  secara  terus  menerus,  sahamnya  akan  bernilai  premium  dan sebaliknya  Barth  (1999a,  1999b).  Schipper  (1989)  mengemukakan  bahwa  manajemen  laba
merupakan  campur  tangan  manajemen  dengan  suatu  maksud  yang  dilakukan  secara  sengaja. Perilaku  menghindari  kerugian  dan  tidak  melaporkan  penurunan  laba  akan  mengaburkan hubungan  antara  laba  akuntansi  yang  merepresentasikan  kinerja  ekonomi,  akibatnya  akan mengurangi  kualitas  laporan  keuangan  (Tang,  et  al  2016).  Manajemen  laba  muncul  dari adanya  konflik  kepentingan  antara  manajemen  dan  pemilik,  manajemen  melakukan manajemen  laba  agar  kepentingannya  sendiri  dan  kepentingan  dapat  tercapai.  Manajemen laba  yang  dilakukan  cenderung  bersifat  opportunis  yang  bertujuan  meningkatkan  angka  laba yang  dilaporkan  sehingga  dapat menarik  investor  dan kinerja  manajemen  pun  terlihat  bagus.

## Model Pengukuran  Manajemen  Laba
Dalam  penelitian  mengenai  manajemen  laba,  banyak  sekali  pengukuran  yang  digunakan untuk  melakukan  deteksi  adanya  Tindakan  manajemen  laba  dalam  suatu  perusahaan.  Berikut beberapa pengukuran  manajemen  laba  dari  tahun  ke tahun  (Talab,  et al  2018):
Model De Angelo (1986)
NDA t = TA t - 1/A t – 2

## Model Healy (1989)
Model  Healy  untuk  piutang  opsional  NDAt  artinya  total  piutang  di  ukur  dengan  total  aset  A t - 2 pada periode  estimasi,  sehingga  piutang  opsional  di ukur  menggunakan  persamaan  berikut:
NDA t = 1/ n S(TA y /A y - 2)

## Jones model 1991
Tujuan  utama  dari  model  Jones  adalah  mengontrol  dampak  perubahan  keadaan  perusahaan saat menghitung  piutang  non-opsional  yang  dapat dihitung  dengan  persamaan  berikut:
NDA t = a1(1/A t - 1) + a2(DREV t /A t - 1) + a3(PPE t /A t - 1)

## Model Jones Rectifier
Untuk  mengecualikan  bias  intuitif  dalam  pengukuran  hak  opsional  dalam  Model  Jones  dan untuk  mengurangi  kesalahan  hak  opsional  dengan  lebih  hati-hati.  Model  dihitung  dengan persamaan  berikut:
NDA t = a1(1/A t - 1) + a2[(DREV t - DREC t )/A t - 1] + a3(PPE t /A t - 1)
Dechow, S loan  and S weeney model,  1995
Model  ini diformulasikan  berdasarkan  hak opsional  untuk  Jones (1991), seperti  yang ditunjukkan  di  bawah  ini:
TA t = (DCA t - DCL t - DCash + DSTD t - Dep t )/(A t - 1)
Model  M-score  model  merupakan  model  matematis  yang  dibuat  oleh  Professor  Messod Beneish.  Dengan  menggunakan  8  variabel  yang  terkairt  rasio  keuangan,  Beneish  (1999)
mengembangkan  suatu  alat  yang  cukup  kuat  untuk  mendeteksi  adanya  manipulator  laba  atau tidak.  Sejak  dipekenalakannya  M-Sore,  model  ini  banyak  digunakan  dalam  berbagai penelitian  mengenai  laporan  keuangan  oleh  akademisi,  artikel  yang  ditujukan  kepada  para auditor, certified fraud examiners dan para professional  investasi  (Anh  & Linh,  2016).
Beneish,  (1999)  membangun  8  indikator  (DSRI,  GMI,  AQI,  SGI,  DEPI,  SGAI,  LVGI &  TATA)  yang  memungkinkan  kita  untuk  mengidentifikasi  kemungkinan  dari  Tindakan manajemen  laba  (Francesco  &  Magazzino,  2014).  Modelnya  diukur  menggunakan  persamaan sebagai  berikut:
M-score = -4.84 + 0.920*DSRI + 0.528*GMI + 0.404*AQI + 0.892*SGI + 0.115*DEPI  - 0.172*SGAI + 4.679*TATA  - 0.327*LVGI
Model  M-score  model  dan  8  indikatornya  sebagai  berikut  (Beneish,  1999;  Omar,  Koya  & Sanusi,  2014; Anh  & Linh,  2016):
 Days  Sales  in  Receivables  Index  (DSRI)
 Gross Margin  Index  (GMI)
 Asset  Quality  Index  (AQI)
 Sales  Growth  Index  (SGI)
 Depreciation  Index  (DEPI)
 Sales  General  and  Administrative  Expenses  Index  (SGAI)
 Leverage  Index  (LVGI)
 Total  Accruals  to Total  Assets  (TATA)

## METODE PENELITIAN
Sampel  dalam  penelitian  ini  adalahan  industri  perbankan  yang  terdaftar  dalam  Bursa Efek  Indonesia.  Alasan  pemilihan  industri  perbankan  dikarenakan  industri  ini  selain terdampak  pandemi  Covid-19  juga  terdampak  implementasi  PSAK  71  (Instrumen  Keuangan) yang  mulai  diterapkan  pada  1  Januari  2020.  Sampel  diambil  dengan  menggunakan  teknik purposive  sampling dengan  kriteria  perusahaan  yang  memiliki  data  yang  dibutuhkan  dalam penelitian  ini  dan  data  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yaitu  laporan  keuangaan tahun  2020 yang  diperoleh  melalui  database Bursa  Efek  Indonesia.
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif  kuantitatif,  yang  merupakan  salah  satu jenis  dari  penelitian  kuantitatif  yang  bertujuan  untuk  mengungkapkan  fenomena  dengan angka-angka.
Model  M-score  model  merupakan  model  matematis  yang  dibuat  oleh  Professor  Messod Beneish.  Dengan  menggunakan  8  variabel  yang  terkairt  rasio  keuangan,  Beneish  (1999) mengembangkan  suatu  alat  yang  cukup  kuat  untuk  mendeteksi  adanya  manipulator  laba  atau tidak.  Sejak  dipekenalkannya  M-Sore,  model  ini  banyak  digunakan  dalam  berbagai  penelitian mengenai  laporan  keuangan  oleh  akademisi,  artikel  yang  ditujukan  kepada  para  auditor, certified fraud examiners dan para professional  investasi  (Anh  & Linh,  2016).
Beneish  (1999)  membangun  8  indikator  (DSRI,  GMI,  AQI,  SGI,  DEPI,  SGAI,  LVGI &  TATA)  untuk  mengidentifikasi  kemungkinan  adanya  tindakan  manajemen  laba  (Francesco & Magazzino,  2014).
Model  M-score  model  dan  8  indikatornya  dijelaskan  dan  dihitung  sebagai  berikut (Beneish,  1999; Omar,  et al,  2014; Anh  & Linh,  2016):

## Days Sales in Receivables Index (DSRI)
DSRI  mengukur  rasio  dari  piutang  usaha  di  bagi  tingkat  penjualan  untuk  tahun t yang  di bandingkan  dengan  tahun  ( t -  1).  Jika  DSRI  lebih  dari  1,  persentase  dari  piutang  usaha  dibagi penjualan  tahun  ini  lebih  besar  dibanding  tahun  sebelumnya.  Peningkatan  pada day’s  sales  in receivables yang  tidak  normal  dapat  menjadi  akibat  dari  inflasi  pendapatan.  Ekpektasi  indeks: peningkatan  besar  dalam  DSRI  akan  dipengaruhi  oleh  kemungkinan  yang  lebih  tinggi  bahwa pendapatan/  laba overstated .
DSRI = (Net Receivables t /Sales t )/Net  Receivables t  - 1 /Sales t - 1 )

## Gross Margin  Index (GMI)
GMI  mengukur  rasio  gross  margin  tahun  ( t -  1)  terhadap  gross  margin  tahun t .  Jika  GMI  lebih besar  dari  1,  berarti  gross  margin  memburuk  dan  memberikan  sinyal  negatif  mengenai prospek  perusahaan.  Ekspektasi  indeks:  terdapat  hubungan  positif  antara  GMI  and manajemen  laba.
GMI = [(Sales t -1 -Cost of Goods Sold t -1 )/Sales t -1 ]/
[(Sales t - Cost of Goods Sold t )/Sales t ] Or
Gross margin  (GMI) = (Sales  - Cost of goods sold)/Sales

## Asset Quality Index (AQI)
Jika  AQI  lebih  besar  dari  1,  perusahaan  berpotensi  meningkatkan  keterlibatananta  dalam penangguhan  biaya.  Peningkatan  dalam  risiko  realisasi  asset  dapat  mengindikasikan  bahwa peningkatan    cenderung  untuk  memanfaatkan  dan  menunda  biaya  yang  merupakan  tanda bahwa  adanya  tindakan  manajemen  laba.  Oleh  karena  itu,  Beneish  mengekpekspektasikan hubungan  positif  antaraAQI  dan Tindakan  manajemen  laba.
AQI = [1 - (Current  Assets t + Plant,  Property  & Equipment t )/Total  Assets t ]/[1  - (Current Assets t-1 + Plant,  Property  & Equipment t-1 )/Total  Assets t-1 )]

## S ales Growth  Index ( S GI)
Matriks  yang  mengukur  pertumbuhan  pendapatan  dalam  satu  tahun  dibandingkan  dengan tahun  sebelumnya.  Jika  indeks  melebihi  dari  1  menunjukkan  pertumbuhan  positif  sedangkan kurang  dari  1 menunjukan  pertumbunhan  yang  negatif  pada tahun  yang  diteliti.
SGI = Sales t /Sales t-1

## Depreciation  Index (DEPI)
DEPI  lebih  besar  dari  1  mengindikasikan  bahwa  tinglat  depresiasi  asset  berwujud  melambat yang  meningkatkan  kemungkinan  bahwa  perusahaan  telah  melakukan  revisi  kenaikan taksiran  masa  mandfaat  asset  atau  mengadopsi  metode  baru  yang  dapat  meningkatkan  laba (Beneish,  1999).  Beneish  menghipoitesiskan  hubungan  positif  antara  kemungkinan  adanya tindakan  manajemen  laba  dan DEPI.
DEPI  = (Depreciation t-1 /(Plant,  Property  & Equipment t-1 + Depreciation t-
1 ))/(Depreciation t /(Plant,  Property  & Equipment t + Depreciation t ))
S ales General and  Administrative  Expense Index (SGAI)
Indeks  yang  mengukur  rasio  SGAI  terhadap  penjualan    dalam  tahun  ini  di  bandingkan  dengan tahun sebelumnya. Dibandingkan dengan SGAI, peningkatan penjulan  yang  tidak proporsional  akan menjadi  indikasi  negated  mengenai  proses masa  depan perusahaan.
SGAI = (Selling  General  & Administrative  Expense t /Sales t )/(Selling  General  & Administrative  Expense t-1 /Sales t-1 )

## Leverage Index (LVGI)
Rasio  dari  total  hutang  di  bagi  total  aset  yang  diukur  menggunakan  indeks  leverage. Peningkatan  gearing  perusahaan  yang  mengarak  pada  ekposur  manipulasi  diartikan  sebagai indeks  yang  lebih  besar dari  1.
LVGI  = [(Current  Liabilities t +Total  Long  Term  Debt t )/Total  Assets t ]/[(Current  Liabilities t- 1 +Total  Long  Term  Debt t-1 )/Total  Assets t-1 ]
Or
LVGI  = Leverage t /Leverage t-1

## Leverage  = Debts/Assets

## Total Accruals  to Total  Assets (TATA)
Total  akrual  dihitung  sebagai  perubahan  modal  kerja cash  less  depreciation .  Total  akrual seringkali  digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya  untuk  menilai  sejauh  mana  manajer membuat  diskresi  untuk  mengubah  laba.  Total  akrial  terhadap  total  asset  mewakili  sejauh mana  kas  mendasari  laba  yang  dilaporkan  dan  mengekspektasikan  akrual  positif  yang  lebih tinggi.
TATA  = ΔCurrent  Assets- ΔCash-(ΔCurrent  liabilities-ΔCurrent  maturities  of  LTD-ΔIncome Tax  payable)-Depreciation  &Amortization t

## Beneish M-score model calculate
Model  M score diukur  menggunakan  persamaan  sebagai  berikut:
M-score = -4.84 + 0.920*DSRI + 0.528*GMI + 0.404*AQI + 0.892*SGI + 0.115*DEPI  - 0.172*SGAI + 4.679*TATA  - 0.327*LVGI
Jika  hasilnya  lebih  besar  dari  -2.22,  maka  di  indikasikan  adanya  kemungkinan  tindakan manajemen  laba.

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  laporan  keuangan  tahun  2020  dari  33  bank  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia.  Untuk  mengidentifikasi  adanya  tindakan  manajemen  laba dari  sampel  maka  digunakan  Model  M-score  dengan  8  indikator  (Beneish,  1999)  yaitu    DSRI,
GMI,  AQI,  SGI,  DEPI,  SGAI,  LVGI    &  TATA.  Namun,  dalam  penelitian  ini  tidak  digunakan indikator  DEPI  karena  tidak  ditemukan  data  mengenai  depresiasi  dalam  perusahaan  yang menjadi  sampel  dalam  penelitian  ini.  Berikut  penjelasan  dan  perhitungan  dari  masing-masing indikator   (Beneish,  1999; Omar,  et al,  2014; Anh  & Linh,  2016):

## Days Sales in Receivables Index (DSRI)
DSRI  mengukur  rasio  dari  piutang  usaha  di  bagi  tingkat  penjualan  untuk  tahun t yang  di bandingkan  dengan  tahun  ( t -  1).  Indeks  ini  mengukur  apakah  piutang  usaha  dan  pendapatan berada  dalam  posisi  yang  seimbang  selama  dua  tahun  berturut-turut.  Jika  DSRI  lebih  dari  1, persentase  dari  piutang  usaha  dibagi  penjualan  tahun  ini  lebih  besar  dibanding  tahun sebelumnya.  Peningkatan  pada day’s  sales  in  receivables yang  tidak  normal  dapat  menjadi akibat  dari  inflasi  pendapatan  atau  dengan  kata  lain  ada  kemungkinan  tindakan  secara  sengaja meningkatkan  angka  pendapatan  (Beneish,  1999).
Rumus  Perhitungan
DSRI = (Net Receivables t /Sales t )/(Net  Receivables t-1 /Sales t-1 ) Kriteria  Indikator  DSRI Indeks Keterangan ≤1,031 Non-Manipulators 1,031 < Indeks  < 1,465 Grey ≥ 1,465 Manipulators Sumber:  Beneish  (1999) Tabel 1. Days Sales in Receivables Index (DSRI) No Kode DSRI Ket 1 AGRO 0.006314058 Non-Manipulators 2 BABP 0.074824824 Non-Manipulators 3 BACA 0.429785602 Non-Manipulators 4 BBCA 1.19474219 Grey 5 BBHI 0.648190596 Non-Manipulators 6 BBKP 1.075865058 Grey 7 BBMD 21.78926272 Manipulators 8 BBNI 0.915185195 Non-Manipulators 9 BBRI 0.974183929 Non-Manipulators 10 BBTN 1.148484385 Grey 11 BCIC 1.639760646 Manipulators 12 BDMN 1.14087603 Grey 13 BEKS 0.803025569 Non-Manipulators 14 BINA 0.488073237 Non-Manipulators 15 BJBR 1.40036174 Grey 16 BJTM 0.842291475 Non-Manipulators 17 BKSW 1.414436842 Grey 18 BMAS 0.617968052 Non-Manipulators 19 BMRI 0.944779879 Non-Manipulators
20 BNBA 1.317919419 Grey 21 BNGA 1.15145415 Grey 22 BNII 1.113269043 Grey 23 BNLI 1.228057266 Grey 24 BSIM 0.1954305 Non-Manipulators 25 BSWD 0.304260133 Non-Manipulators 26 BTPN 0.925878529 Non-Manipulators 27 BTPS 0.685410147 Non-Manipulators 28 MCOR 9.618899403 Manipulators 29 MEGA 1.036727377 Grey 30 NISP 0.986978308 Non-Manipulators 31 PNBN 1.161204338 Grey 32 PNBS 1.459493816 Grey 33 SDRA 0.953089965 Non-Manipulators
Sumber:  Data Diolah
Tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  hanya  3  perusahaan  yang  di  indikasi  melakukan  tindakan manajemen  laba  dilihat  dari  perbandingan  antara  piutang  usaha  di  bagi  tingkat  penjualan tahun  2020  dan  tahun  2019.  Jika  indeks  DSRI  ≥  1,465  maka  ada  kemungkinan  bahwa pendapatan/laba overstated.

## Gross Margin  Index (GMI)
GMI  mengukur  rasio  gross  margin  tahun t ,  jika  hasilnya  lebih  besar  dari  1,  berarti  gross margin  memburuk  dan  memberikan  sinyal  negatif  mengenai  prospek  perusahaan  (Lev  & Thiagarajan  (1993).  Perusahaan  dengan  prospek  yang  lebih  buruk  lebih  mungkin  untuk terlibat  dalam  tindakan  manipulatif  pendapatan.
Rumus  Perhitungan
Gross margin  (GMI) = (Sales t - Cost of Goods Sold t )/Sales t Kriteria  Indikator  GMI Indeks Keterangan ≤1,014 Non-Manipulators 1,014< Indeks<1,193 Grey ≥ 1,193 Manipulators
Sumber:  Beneish  (1999)
Tabel 2. Gross Margin  Index (GMI) No Kode GMI Ket 1 AGRO 0.323389892 Non-Manipulators 2 BABP 0.380017612 Non-Manipulators 3 BACA 0.041162655 Non-Manipulators 4 BBCA 0.82811395 Non-Manipulators 5 BBHI 0.293539717 Non-Manipulators 6 BBKP 0.103997351 Non-Manipulators 7 BBMD 0.708950276 Non-Manipulators 8 BBNI 0.661386277 Non-Manipulators
9 BBRI 0.677398575 Non-Manipulators 10 BBTN 0.352583917 Non-Manipulators 11 BCIC 0.02670327 Non-Manipulators 12 BDMN 0.683192305 Non-Manipulators 13 BEKS 0.090658743 Non-Manipulators 14 BINA 0.392099122 Non-Manipulators 15 BJBR 0.514811011 Non-Manipulators 16 BJTM 0.665574848 Non-Manipulators 17 BKSW 0.212476441 Non-Manipulators 18 BMAS 0.36346266 Non-Manipulators 19 BMRI 0.647130167 Non-Manipulators 20 BNBA 0.452806851 Non-Manipulators 21 BNGA 0.602350305 Non-Manipulators 22 BNII 0.565992782 Non-Manipulators 23 BNLI 0.548633998 Non-Manipulators 24 BSIM 0.656144716 Non-Manipulators 25 BSWD 0.381804174 Non-Manipulators 26 BTPN 0.64769342 Non-Manipulators 27 BTPS 0.876776668 Non-Manipulators 28 MCOR 0.438446701 Non-Manipulators 29 MEGA 0.486366706 Non-Manipulators 30 NISP 0.531882328 Non-Manipulators 31 PNBN 0.54413172 Non-Manipulators 32 PNBS 0.173211751 Non-Manipulators 33 SDRA 0.514193436 Non-Manipulators
Sumber:  Data Diolah
Dari  tabel  diatas  terlihat  bahwa  seluruh  perusahaan  memiliki  nilai  GMI  dibawah  1  yang artinya  gross  margin  dari  seluruh  perusahaan  cukup  baik  dan  memberikan  sinyal  positif mengenai  prospek perusahaan.

## Asset Quality Index (AQI)
AQI  merupakan  rasio  asset  tetap  selain  PPE  dibagi  dengan  total  asset,  jika  AQI  lebih  besar dari  1  perusahaan  berpotensi  meningkatkan  keterlibatannya  dalam  penangguhan  biaya. Peningkatan  dalam  risiko  realisasi  asset  dapat  mengindikasikan  adanya  peningkatan kecenderungan  untuk  memanfaatkan  dan  menunda  biaya  yang  merupakan  tanda  bahwa adanya  tindakan  manajemen  laba.
Rumus  Perhitungan AQI = [1 - (Current  Assets t + Plant,  Property  & Equipment t )/Total  Assets t ]/[1  - (Current Assets t-1 + Plant,  Property  & Equipment t-1 )/Total  Assets t-1 )]
Kriteria  Indikator  AQI Indeks Keterangan ≤1,039 Non-Manipulators 1,039< Indeks<1,254 Grey ≥ 1,254 Manipulators
Sumber:  Beneish  (1999)
Tabel 3. Asset Quality Index (AQI) No Kode AQI Ket 1 AGRO 27.871 Manipulators 2 BABP 1.278 Manipulators 3 BACA 4.487 Manipulators 4 BBCA 3.905 Manipulators 5 BBHI 3.981 Manipulators 6 BBKP 0.672 Non-Manipulators 7 BBMD 1.569 Manipulators 8 BBNI 1.076 Grey 9 BBRI 1.095 Grey 10 BBTN 3.519 Manipulators 11 BCIC 1.618 Manipulators 12 BDMN 1.593 Manipulators 13 BEKS 1.718 Manipulators 14 BINA 0.516 Non-Manipulators 15 BJBR 0.780 Non-Manipulators 16 BJTM 27.595 Manipulators 17 BKSW 1.005 Non-Manipulators 18 BMAS 2.428 Manipulators 19 BMRI 1.142 Grey 20 BNBA 0.813 Non-Manipulators 21 BNGA 1.997 Manipulators 22 BNII 0.838 Non-Manipulators 23 BNLI 1.025 Non-Manipulators 24 BSIM 1.570 Manipulators 25 BSWD 1.514 Manipulators 26 BTPN 0.941 Non-Manipulators 27 BTPS 0.872 Non-Manipulators 28 MCOR 0.726 Non-Manipulators 29 MEGA 1.690 Manipulators 30 NISP 1.294 Manipulators 31 PNBN 0.964 Non-Manipulators 32 PNBS 1.095 Grey 33 SDRA 1.025 Non-Manipulators Sumber:  Data Diolah
Dari  tabel  diatas,  dari  33  perusahaan  terdapat  17  perusahaan  yang  terindikasi  melakukan Tindakan  manajemen  laba  melalui  pemanfaatan  asset atau penundaan  biaya.

## S ales Growth  Index ( S GI)
Matriks  yang  mengukur  pertumbuhan  pendapatan  dalam  satu  tahun  dibandingkan  dengan tahun  sebelumnya.  Pertumbuhan  pendapatan  tidak  menggambarkan  adanya  manipulasi,  tetapi perusahaan  yang  sedang  berkembang  dianggap  lebih  mungkin  untuk  melakukan  tindakan manajemen  laba  karena  adanya  tekanan  dalam  pencapaian  target.  Jika  indeks  melebihi  dari  1 menunjukkan  pertumbuhan  positif  sedangkan  kurang  dari  1  menunjukan  pertumbuhan  yang negative  pada tahun  yang  diteliti.
Rumus  Perhitungan
SGI = Sales t /Sales t-1 Kriteria  Indikator  SGI Indeks Keterangan ≤1,134 Non-Manipulators 1,134< Indeks<1,607 Grey ≥ 1,607 Manipulators
Sumber:  Beneish  (1999)
Tabel 4. Sales Growth  Index (Sgi) No Kode SGI Ket 1 AGRO 0.939989 Non-Manipulators 2 BABP 0.9054669 Non-Manipulators 3 BACA  0.7601278 Non-Manipulators 4 BBCA 1.024521 Non-Manipulators 5 BBHI 0.7292327 Non-Manipulators 6 BBKP 0.6836398 Non-Manipulators 7 BBMD  1.0601456 Non-Manipulators 8 BBNI 0.9596889 Non-Manipulators 9 BBRI 0.9603818 Non-Manipulators 10 BBTN 0.9860696 Non-Manipulators 11 BCIC 0.8644734 Non-Manipulators 12 BDMN  0.9143115 Non-Manipulators 13 BEKS 0.6720139 Non-Manipulators 14 BINA 1.2170661 Grey 15 BJBR 1.0437705 Non-Manipulators 16 BJTM 1.0477116 Non-Manipulators 17 BKSW  0.8801952 Non-Manipulators 18 BMAS  1.0591718 Non-Manipulators 19 BMRI 0.9540675 Non-Manipulators 20 BNBA  0.9705928 Non-Manipulators 21 BNGA  0.9545223 Non-Manipulators
22 BNII 0.8286041 Non-Manipulators 23 BNLI 1.0154756 Non-Manipulators 24 BSIM 0.9465199 Non-Manipulators 25 BSWD 0.800972 Non-Manipulators 26 BTPN 0.8780848 Non-Manipulators 27 BTPS 0.905801 Non-Manipulators 28 MCOR 0.987486 Non-Manipulators 29 MEGA 1.079424 Non-Manipulators 30 NISP 0.9230992 Non-Manipulators 31 PNBN  0.9131553 Non-Manipulators 32 PNBS 1.0792714 Non-Manipulators 33 SDRA 0.994376 Non-Manipulators
Sumber:  Data Diolah
Dari  tabel  diatas,  tidak  ada  perusahaan  yang  memiliki  nilai  >1,607  dan  tidak  ada  juga perusahaan  yang  pertumbuhannya  negative  atau  dengan  kata  lain  setiap  perusahaan mengalami  pertumbuhan  namun  pertumbuhannya  tidak  terlalu  tinggi.

## Sales General and  Administrative  Expense Index (SGAI)
Indeks  yang  mengukur  rasio  SGAI  terhadap  penjualan    dalam  tahun  ini  di  bandingkan  dengan tahun  sebelumnya.  Peningkatan  penjualan  yang  tidak  proporsional  akan  menjadi  sinyal negatif  mengenai  prospek masa  depan perusahaan.
Rumus  Perhitungan
SGAI = (Selling  General  & Administrative  Expense t /Sales t )/(Selling  General  & Administrative  Expense t-1 /Sales t-1 ) Kriteria  Indikator  SGAI Indeks Keterangan ≤1,041 Non-Manipulators 1,041< Indeks<1,054 Grey ≥ 1,054 Manipulators Sumber:  Beneish  (1999) Tabel 5. Sales General and  Administrative  Expense Index (SGAI) No Kode SGAI Ket 1 AGRO 1.090882 Manipulators 2 BABP 1.1311028 Manipulators 3 BACA  1.5796965 Manipulators 4 BBCA  0.8974481 Non-Manipulators 5 BBHI 1.2659891 Manipulators 6 BBKP 1.5967199 Manipulators 7 BBMD  1.0536491 Grey 8 BBNI 1.0913988 Manipulators 9 BBRI 1.1702062 Manipulators
10 BBTN 1.0028538 Non-Manipulators 11 BCIC 1.2536112 Manipulators 12 BDMN  0.8961297 Non-Manipulators 13 BEKS 1.4579566 Manipulators 14 BINA 0.9813342 Non-Manipulators 15 BJBR 1.0494221 Grey 16 BJTM 0.9548226 Non-Manipulators 17 BKSW  1.0273517 Non-Manipulators 18 BMAS  1.0720723 Manipulators 19 BMRI 1.1064935 Manipulators 20 BNBA  1.0141333 Non-Manipulators 21 BNGA  0.9923503 Non-Manipulators 22 BNII 1.072098 Manipulators 23 BNLI 1.1573888 Manipulators 24 BSIM 1.3414029 Manipulators 25 BSWD  1.0883111 Manipulators 26 BTPN 1.1899188 Manipulators 27 BTPS 1.0693857 Manipulators 28 MCOR  1.0490314 Grey 29 MEGA  0.8279126 Non-Manipulators 30 NISP 1.1255544 Manipulators 31 PNBN  1.0727596 Manipulators 32 PNBS 0.9290799 Non-Manipulators 33 SDRA 1.0644179 Manipulators Sumber:  Data Diolah

## Leverage Index (LVGI)
Rasio  dari  total  hutang  di  bagi  total  aset  yang  diukur  menggunakan  indeks  leverage.  Indeks ini  untuk  menangkap  adanya  insentif  dari kontrak  hutang  untuk  memanipulasi  laba.
Rumus  Perhitungan
LVGI  = [(Current  Liabilities t +Total  Long  Term  Debt t )/Total  Assets t ]/[(Current  Liabilities t- 1 +Total  Long  Term  Debt t-1 )/Total  Assets t-1 ] Kriteria  Indikator  LVGI Indeks Keterangan ≤1,037 Non-Manipulators 1,037< Indeks<1,111 Grey ≥ 1,111 Manipulators
Sumber:  Beneish  (1999)
Tabel 6. Leverage Index (LVGI) No Kode LVGI Ket 1 AGRO  1.0150108 Non-Manipulators 2 BABP 1.016282 Non-Manipulators 3 BACA  0.9999868 Non-Manipulators 4 BBCA  1.0223691 Non-Manipulators 5 BBHI 0.9823479 Non-Manipulators 6 BBKP 0.9812422 Non-Manipulators 7 BBMD  0.9817233 Non-Manipulators 8 BBNI 1.028263 Non-Manipulators 9 BBRI 1.0125276 Non-Manipulators 10 BBTN 1.0294819 Non-Manipulators 11 BCIC 1.0084432 Non-Manipulators 12 BDMN  1.0232057 Non-Manipulators 13 BEKS 0.7991258 Non-Manipulators 14 BINA 1.1143152 Manipulators 15 BJBR 1.0152199 Non-Manipulators 16 BJTM 0.99934 Non-Manipulators 17 BKSW  0.9735643 Non-Manipulators 18 BMAS  1.0421764 Grey 19 BMRI 1.0351368 Grey 20 BNBA  1.0033157 Non-Manipulators 21 BNGA  1.0137883 Non-Manipulators 22 BNII 1.0007877 Non-Manipulators 23 BNLI 0.9665253 Non-Manipulators 24 BSIM 1.0111911 Non-Manipulators 25 BSWD  1.0084729 Non-Manipulators 26 BTPN 0.9893207 Non-Manipulators 27 BTPS 1.0103773 Non-Manipulators 28 MCOR  0.8937927 Non-Manipulators 29 MEGA  0.9904187 Non-Manipulators 30 NISP 1.0100343 Non-Manipulators 31 PNBN  0.9907515 Non-Manipulators 32 PNBS 1.0143749 Non-Manipulators 33 SDRA 0.9959392 Non-Manipulators Sumber:  Data Diolah

## Total Accruals  to Total  Assets (TATA)
Total  akrual  dihitung  sebagai  perubahan  modal  kerja cash  less  depreciation .  Total  akrual seringkali  digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya  untuk  menilai  sejauh  mana  manajer membuat  diskresi  untuk  mengubah  laba.  Total  akrual  terhadap  total  asset  mewakili  sejauh mana  kas  mendasari  laba  yang  dilaporkan  dan  mengekspektasikan  akrual  positif  yang  lebih tinggi.
Rumus  Perhitungan
TATA  = Current  Assets t -Cash t -Current  liabilities t -Current  maturities  of LTD t -Income  Tax payable t - Depreciation  &Amortization t )/Total  Assets t Kriteria  Indikator  TATA Indeks Keterangan ≤0,018 Non-Manipulators 0,018< Indeks<0,031 Grey ≥0,031 Manipulators Sumber:  Beneish  (1999) Tabel 7. Total  Accruals  to Total  Assets (TATA) No Kode TATA Ket 1 AGRO 0.0254835 Grey 2 BABP 0.0167206 Non-Manipulators 3 BACA -0.1185078 Non-Manipulators 4 BBCA -0.0761728 Non-Manipulators 5 BBHI -0.3333186 Non-Manipulators 6 BBKP -0.0329074 Non-Manipulators 7 BBMD -0.1921975 Non-Manipulators 8 BBNI -0.0010109 Non-Manipulators 9 BBRI 0.0823609 Manipulators 10 BBTN -0.0938998 Non-Manipulators 11 BCIC 0.0434215 Manipulators 12 BDMN 0.0173179 Non-Manipulators 13 BEKS 0.1011155 Manipulators 14 BINA 0.1162021 Manipulators 15 BJBR 0.0467663 Manipulators 16 BJTM 0.0913103 Manipulators 17 BKSW 0.073029 Manipulators 18 BMAS 0.0402244 Manipulators 19 BMRI -0.0018334 Non-Manipulators 20 BNBA 0.0746427 Manipulators 21 BNGA -0.140363 Non-Manipulators 22 BNII -0.4545287 Non-Manipulators 23 BNLI 0.0093443 Non-Manipulators 24 BSIM -0.0104963 Non-Manipulators 25 BSWD 0.1752996 Manipulators 26 BTPN 0.1665544 Manipulators 27 BTPS 0.7187391 Manipulators 28 MCOR 0.1755239 Manipulators 29 MEGA -0.1411068 Non-Manipulators 30 NISP -0.0724422 Non-Manipulators 31 PNBN 0.118139 Manipulators 32 PNBS 0.8258332 Manipulators
33 SDRA 0.0841539 Manipulators Sumber:  Data Diolah

## Beneish M-Score Model Calculate
Model  M score diukur  menggunakan  persamaan  sebagai  berikut:
M-score = -4.84 + 0.920*DSRI + 0.528*GMI + 0.404*AQI + 0.892*SGI + 0.115*DEPI  - 0.172*SGAI + 4.679*TATA  - 0.327*LVGI
Jika  hasilnya  lebih  besar  dari  -2.22,  maka  di  indikasikan  adanya  kemungkinan  tindakan manajemen  laba.
Tabel 8. Beneish M-Score Model NO  KODE DSRI GMI AQI SGI SGAI LVGI TATA M-SCORE KETERANGAN 1 AGRO  0.006314058  0.323389892  27.871 0.939989 1.090882  1.0150108  0.0254835 7.034708786 Manipulators 2 BABP 0.074824824  0.380017612 1.278 0.9054669  1.1311028  1.016282 0.0167206 -3.695011648  Non-Manipulators 3 BACA  0.429785602  0.041162655 4.487 0.7601278  1.5796965  0.9999868  -0.1185078  -3.085459932  Non-Manipulators 4 BBCA 1.19474219 0.82811395 3.905 1.024521 0.8974481  1.0223691  -0.0761728  -1.657188979 Manipulators 5 BBHI 0.648190596  0.293539717 3.981 0.7292327  1.2659891  0.9823479  -0.3333186  -3.928469356  Non-Manipulators 6 BBKP 1.075865058  0.103997351 0.672 0.6836398  1.5967199  0.9812422  -0.0329074  -3.663433745  Non-Manipulators 7 BBMD  21.78926272  0.708950276 1.569 1.0601456  1.0536491  0.9817233  -0.1921975 15.75824574 Manipulators 8 BBNI 0.915185195  0.661386277 1.076 0.9596889  1.0913988  1.028263 -0.0010109  -2.886820647  Non-Manipulators 9 BBRI 0.974183929  0.677398575 1.095 0.9603818  1.1702062  1.0125276  0.0823609 -2.433908318  Non-Manipulators 10 BBTN 1.148484385  0.352583917 3.519 0.9860696  1.0028538  1.0294819  -0.0938998 -2.24428842 Non-Manipulators 11 BCIC 1.639760646 0.02670327 1.618 0.8644734  1.2536112  1.0084432  0.0434215 -2.234549615  Non-Manipulators 12 BDMN 1.14087603 0.683192305 1.593 0.9143115  0.8961297  1.0232057  0.0173179 -2.378256847  Non-Manipulators 13 BEKS 0.803025569  0.090658743 1.718 0.6720139  1.4579566  0.7991258  0.1011155 -2.798877603  Non-Manipulators 14 BINA 0.488073237  0.392099122 0.516 1.2170661  0.9813342  1.1143152  0.1162021 -2.879257617  Non-Manipulators 15 BJBR 1.40036174 0.514811011 0.780 1.0437705  1.0494221  1.0152199  0.0467663 -2.32754039 Non-Manipulators 16 BJTM 0.842291475  0.665574848  27.595  1.0477116  0.9548226 0.99934 0.0913103 8.305616884 Manipulators 17 BKSW  1.414436842  0.212476441 1.005 0.8801952  1.0273517  0.9735643 0.073029 -2.388861929  Non-Manipulators 18 BMAS  0.617968052 0.36346266 2.428 1.0591718  1.0720723  1.0421764  0.0402244 -2.490787304  Non-Manipulators 19 BMRI 0.944779879  0.647130167 1.142 0.9540675  1.1064935  1.0351368  -0.0018334  -2.853975986  Non-Manipulators 20 BNBA  1.317919419  0.452806851 0.813 0.9705928  1.0141333  1.0033157  0.0746427 -2.347303034  Non-Manipulators 21 BNGA 1.15145415 0.602350305 1.997 0.9545223  0.9923503  1.0137883 -0.140363 -2.963442724  Non-Manipulators 22 BNII 1.113269043  0.565992782 0.838 0.8286041 1.072098  1.0007877  -0.4545287  -5.077526052  Non-Manipulators 23 BNLI 1.228057266  0.548633998 1.025 1.0154756  1.1573888  0.9665253  0.0093443 -2.572054377  Non-Manipulators 24 BSIM 0.1954305 0.656144716 1.570 0.9465199  1.3414029  1.0111911  -0.0104963  -3.445793067  Non-Manipulators 25 BSWD  0.304260133  0.381804174 1.514 0.800972 1.0883111  1.0084729  0.1752996 -2.729273214  Non-Manipulators
26 BTPN 0.925878529 0.64769342 0.941 0.8780848  1.1899188  0.9893207  0.1665544 -2.231538375  Non-Manipulators 27 BTPS 0.685410147  0.876776668 0.872 0.905801 1.0693857  1.0103773  0.7187391 0.262523798 Manipulators 28 MCOR  9.618899403  0.438446701 0.726 0.987486 1.0490314  0.8937927  0.1755239 5.763680159 Manipulators 29 MEGA  1.036727377  0.486366706 1.690 1.079424 0.8279126  0.9904187  -0.1411068  -3.110223156  Non-Manipulators 30 NISP 0.986978308  0.531882328 1.294 0.9230992  1.1255544  1.0100343  -0.0724422  -3.167931959  Non-Manipulators 31 PNBN  1.161204338 0.54413172 0.964 0.9131553  1.0727596  0.9907515 0.118139 -2.236203997  Non-Manipulators 32 PNBS 1.459493816  0.173211751 1.095 1.0792714  0.9290799  1.0143749  0.8258332 1.371865525 Non-Manipulators 33 SDRA 0.953089965  0.514193436 1.025 0.994376 1.0644179  0.9959392  0.0841539 -2.505426163  Non-Manipulators
Dari  tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa  terdapat  6  bank  (18%)  dari  total  33  bank  yang  diduga melakukan  manajemen  laba,  hal  ini  mengindikasikan  bahwa  Sebagian  besar  (82%)  para manajer  ndustri  perbankan  di  indonesia  tidak  menggunakan  kekuasaan  mereka  untuk memanipulasi  laporan  keuangan  mereka  meskipun  kondisi  ekonomi  sedang  terdampak pandemic  Covid   19 dan juga  adanya  penerapan  PSAK 71 Instrumen  Keuangan.

## KESIMPULAN  DAN SARAN
Dalam  laporan  keuangan,  informasi  mengenai  laba  seringkali  menjadi  pertimbangan dalam  pengambilan  keputusan  (Mulyadi,  2009).  Oleh  karena  itu,  manajemen  seringkali melakukan  tindakan  manipulatif  laba  atau  manajemen  laba  yang  bertujuan  agar  laba perusahaan  terlihat  baik  oleh  para  pemakai  laporan  keuangan  (Bartov,  1993).  Pandemi  Covid 19  yang  melanda  dunia  dan  juga  Indonesia  sedikit  banyak  pasti  memliki  keterkaitan  dengan kinerja  perusahaan  terutama  dalam  hal  kemampuan  perusahaan  dalam  menghasilkan  laba. Selain  pandemi  Covid  -19  yang  berdampak  besar  terhadap  laporan  keuangan  tahun  2020, PSAK  71  (Instrumen  Keuangan)  yang  mulai  diterapkan  pada  1  Januari  2020  juga  disinyalir akan  menggerus  laba.  Dari  perhitungan  menggunakan M-Score  Beneish  Model menghasilkan bahwa  hanya  sekitar  18%  atau  6  dari  33  bank  di  Indonesia  yang  diduga  melakukan  tindakan manajemen  laba.  Hal  ini  berarti  pandemic  Covid-19  dan  penerapan  PSAK  71  tidak memotivasi  manajer  untuk  memanipulasi  angka  laba  di  laporan  keuangan.  Untuk  penelitian selanjutnya,  sebaiknya  dapat  meneliti  seluruh  perusahaan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  agar  hasilnya  lebih  menggambarkan  perusahaan  di  Indonesia  bukan  hanya  sektor/ industry  tertentu.

## REFERENSI
Akra,  Raif  M.  &    Chaya,  Jamil  K.  (2020).  Testing  the  Effectiveness  of  Altman  and  Beneish Models  in  Detecting  Financial  Fraud  and  Financial  Manipulation:  Case  Study  Kuwaiti Stock Market.   International  Journal  of Business  and Management;  Vol.  15, No. 10.
Anh,  N.  H.,  &  Linh,  N.  H.  (2016).  Using  the  M-score  Model  in  Detecting  Earnings Management:  Evidence  from  Non-Financial  Vietnamese  Listed  Companies. VNU Journal of Science: Economics and Business ,  32(2).
Barth,  M.E.,  Beaver,  W.H.,  Hand,  J.R.M.  and  Landsman,  W.R.  1999a  Accruals,  cash  flows, and equity  value. Review of Accounting Studies . 4(3):  205-229.
Barth,  M.E.,  Elliott,  J.A.  and  Finn,  M.W.  1999b  Market  rewards  associated  with  patterns  of increasing  earnings .  Journal of Accounting Research . 37(2):  387-413. Bartov,  E.  1993  The  Timing  of  Asset  Sales  and  Earnings  Manipulation. The  Accounting Review . Vol.  68 (4):  840-855.
Beneish,  M.  D.  (1999).  The  detection  of  earnings  manipulation. Financial  Analysts  Journal , 55(5), 24-36.
Center for Accounting Studies Unpad (CAS Unpad). 2020. Focus Group Discussion “Dampak  Pandemi  Virus  Corona  terhadap  Laporan  Keuangan  Perusahaan dan Praktik  Bisnis  di  Indonesia”.
Dechow,  P.  M.,  Sloan,  R.  G.,  &  Sweeney,  A.  P.  (1995).  Detecting  earnings  management. Accounting review , 193-225.
Franceschetti,  B.  M.,  &  Koschtial,  C.  (2013).  Do  bankrupt  companies  manipulate  earnings more  than  the  non-bankrupt  ones?. Journal of Finance and Accountancy , 12, 1.
Healy,  P.M.  (1985).  The  effect  of  bonus  schemes  on  accounting  decisions. Journal  of accounting and economics, 7(1-3), 85-107.
Hołda,  Artur  (2020).  Using  the  Beneish  M-score  model:  Evidence  from  nonfinancial companies  listed  on the  Warsaw Stock Exchange.  Investment  Management  and Jones,  J.  J.  (1991).  Earnings  management  during  import  relief  investigations. Journal  of accounting research , 193-228.
Mulyadi.  2009. Auditing . Jakarta:  Salemba  Empat.
Omar,  N.,  Koya,  R.  K.,  Sanusi,  Z.  M.,  &  Shafie,  N.  A.  (2014).  Financial  statement  fraud:  A case  examination  using  Beneish  Model  and  ratio  analysis. International  Journal  of Trade, Economics and Finance , 5(2), 184. PSAK  No.  1    tentang  Penyajian  Laporan  Keuangan  Edisi  Revisi  2009. Standar  Akuntansi Keuangan . Jakarta:  Salemba  Empat PSAK  No.  71    tentang  Instrumen  Keuangan.  2020 Standar  Akuntansi  Keuangan .  Jakarta: Salemba  Empat.
Tang,  Q.,  Chen,  H.,  &  Lin,  Z.  2016.  How  To  Measure  Country-Level  Financial  Reporting Quality?. Journal of Financial Reporting and Accounting . 14(2):  230-265. Wicaksono,  A.  B.,  &  Yuyetta,  E.  N.  2013.  Pengaruh  Kecakapan  Manajerial  Terhadap  Praktik Manajemen  Laba  Dengan  Corporate  Governance  Sebagai  Variabel  Pemoderasi. Diponegoro Journal Of Accounting . 2(4):  1.