Analisis Financial Statement Fraud Menggunakan Beneish M-Score Model Pada Perusahaan Pertambangan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia
( Analysis of Financial Statement Fraud Using Beneish M-Score Model for Mining Companies Listed in Indonesian Stock Exchange)
Fitri Aulia Rachmi * , Djoko Supatmoko, Bunga Maharani Jurusan Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jember (UNEJ) Jln. Kalimantan 37, Jember 68121 E-mail : fitrirachmi82@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan menguji dan menganalisis penggunaan model Beneish M-Score untuk mendeteksi financial statement fraud. Data yang digunakan adalah data sekunder berupa laporan  keuangan  perusahaan  pertambangan   terbuka di Indonesia. Metode   penelitian   yang   digunakan   adalah   metode   kuantitatif   dengan   analisis   diskriminan.   Metode   analisis   diskriminan digunakan untuk menganalisa hubungan antara model Beneish M-Score dengan financial statement fraud dengan cara melihat faktor atau variabel mana yang secara nyata dapat mempengaruhi variabel dependen. Pengaplikasian analisis diskriminan dilakukan untuk menguji variabel independen manakah yang secara akurat  dapat  membedakan sampel laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan laporan keuangan yang diduga tidak dimanipulasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang mampu membedakan sampel laporan keuangan yang diduga telah  dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi adalah variabel Days Sales Receivable Index (DSRI), Gross Margin Index (GMI), Sales Growth Index (SGI), dan Total Accrual to Total   Asset (TATA)   sementara   variabel Asset   Quality   Index (AQI), Depreciation   Index (DEPI), Sales   and   General Administration Expenses Index (SGAI) , Leverage Index (LVGI) terbukti tidak mampu membedakan laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
Kata Kunci: Model Beneish M-Score, financial statement fraud .

## Abstract
This research aimed to test and analyse Beneish M-Score model to detect financial statement  fraud. The data used are secondary data from financial report of mining companies in Indonesia. The method used in this research was quantitative method with discriminant analysis. Discriminant analysis method is used to analyse the relationship between Beneish M-Score models and financial statement fraud by observing which factors or variables can significantly affect the dependent variable. The application of discriminant analysis is carried out to test which independent variables can accurately distinguish samples of financial statements that are allegedly manipulated and financial statements that are allegedly not manipulated were the variable Days Sales Receivable Index (DSRI), Gross Margin Index (GMI), Sales Growth Index (SGI), and Total Accrual to Total   Asset   (TATA)   while   the   variable   Asset   Quality   Index   (AQI),   Depreciation   Index   (DEPI),   Sales   and   General Administration Expenses Index (SGAI), Leverage Index (LVGI) proved unable to distinguish financial statements that are allegedly manipulated and financial statements that are allegedly not manipulated .
Keywords: Beneish M-Score model, financial statement fraud .

## Pendahuluan
Kecurangan   laporan   keuangan   adalah   tindakan   kekeliruan secara   disengaja   berupa   penyajian   yang   salah   terhadap jumlah   dan   pengungkapan   dalam   laporan   keuangan   untuk memperoleh keuntungan pribadi dan menyesatkan pengguna laporan keuangan Priantara (2013:35).
Berbagai   kasus   skandal   akuntansi   yang   terjadi   baik   pada perusahaan   dalam   negeri   maupun   perusahaan   skala multinasional  masih menjadi  isu yang banyak diperhatikan dan diperbincangkan masyarakat luas. Di Indonesia sendiri, pernah   muncul   skandal   akuntansi   PT.   Kimia   Farma   pada tahun   2001   yang   terbukti   melebihsajikan   penjualan   dan persediaan sehingga mengakibatkan nilai laba bersih menjadi lebih tinggi.
Berdasarkan   data   Report   the   Nation   of   Fraud,   diketahui bahwa   skema   kecurangan   laporan   keuangan   ini   memiliki
dampak   kerugian   terbesar   namun   hanya   sedikit   yang terungkap   karena   pelaku   nya   adalah   jajaran   eksekutif perusahaan.   Terjadinya   kecurangan   yang   tidak   dapat dideteksi, dapat memberikan efek merugikan  bagi pengguna laporan keuangan. Tindakan manipulasi laporan keuangan ini dilakukan untuk memperoleh feedback positif dari investor dan kreditor. Oleh karena itu, pencegahan dan pendeteksian dini perlu dilakukan untuk meminimalisir praktek kecurangan yang   dapat   merugikan   berbagai   pihak   dan   menghambat pemanfaatan sumber daya.
Dalam   berbagai   penelitian   terkait   fraud,   terdapat   satu   alat analisis yang bekerja cukup baik untuk mendeteksi laporan keuangan   perusahaan   yang   dimanipulasi     dan   laporan keuangan perusahaan yang tidak  dimanipulasi  yaitu model Beneish   M-Score   yang   dipopulerkan   oleh   Messod   D. Beneish.
* Corresponding author
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2020, Volume VII (1) : 7-12 ISSN : 2355-4665
Beneish   mengembangkan   sebuah   metode   untuk   mengkaji perbedaan   kuantitatif   antara   perusahaan   publik   yang melakukan   manipulasi   laporan   keuangan   dan   perusahaan yang tidak melakukan nya. Penelitian tersebut menggunakan 8 rasio indeks yang menghasilkan sebuah model yang dikenal dengan   nama   Beneish   M-Score.   Beneish   M-Score   adalah sebuah model analisis data statisik untuk rasio keuangan yang dihitung   menggunakan   data   akuntansi   perusahaan   tertentu untuk   memeriksa   adanya   kemungkinan   perusahaan melaporkan laba yang telah dimanipulasi. Menurut Widodo et al. (2017) Beneish M-Score merupakan analisis rasio yang dapat  mengidentifikasi  kemungkinan terjadinya kecurangan dan membantu para CFE (Certified Fraud Examiner) untuk mendeteksi tanda-tanda manipulasi.
Beneish   menemukan   fakta   bahwa   laporan   keuangan   yang dimanipulasi   biasanya   melebih-lebihkan   laba   dengan merekam pendapatan fiktif dan pendapatan diterima dimuka, merekam persediaan fiktif dan penyertaan modal yang tidak akurat.   Bukti-bukti   menunjukkan   kemungkinan   terjadinya manipulasi   ditandai   dengan   peningkatan   piutang, memburuknya   margin   laba   kotor,   penurunan   kualitas   aset, pertumbuhan penjualan, dan peningkatan akrual. Terdapat 8 rasio indeks Beneish  M-Score  yang dapat digunakan untuk mendeteksi fraud diantaranya Days Sales in Receivable Index (DSRI),   Gross   Margin   Index   (GMI),   Asset   Quality   Index (AQI),   Sales   Growth   Index   (SGI),   Depreciation   Index (DEPI),   Sales   General   and   Administrative   Index   (SGAI), Leverage Index (LVGI) dan Total Accruals to Total Assets Index (TATA).
Hasil   penelitian   Beneish   menunjukkan   bahwa   76%   dari sampel   telah   melakukan   manipulasi   terhadap   laporan keuangan   nya.   Beneish   mengungkapkan   bahwa   variabel- variabel   yang   signifikan   dalam   mendeteksi   kemungkinan adanya manipulasi adalah 5 dari total 8 variabel yang telah disebutkan yaitu variabel DSRI, GMI, AQI,  SGI,  dan TATA sementara   koefisien   pada   leverage,   depresiasi   dan   biaya administrasi   penjualan   tidak   signifikan   atau   tidak     pasti berkaitan dengan manipulasi.
Penggunaan rasio yang dikembangkan oleh Beneish  (1999) telah   digunakan   untuk   berbagai   penelitian   di     berbagai belahan dunia dengan hasil yang bervariasi. Penelitian yang menguji keakuratan model Beneish adalah penelitian Roxas (2008)   dengan   menggunakan   sampel   perusahaan   yang terbukti melakukan pelanggaran prinsip akuntansi oleh Badan Akuntansi   dan     Penegakan     Auditing   di   Amerika   Serikat. Hasil penelitian Roxas  (2008)  menyatakan variabel Beneish M-Score   yang   signifikan   dalam   memprediksi   indikasi kecurangan meliputi variabel DSRI, variabel GMI, variabel AQI,   variabel   SGI,   dan   variabel   DEPI   dengan   presentase keakuratan sebesar 77%.
Hasil   penelitian  Tarjo  &  Herawati  (2015)  mengungkapkan bahwa   model   Beneish   M-Score   secara   keseluruhan   dapat mendeteksi   kecurangan   laporan   keuangan.   Indeks   margin laba   kotor,   indeks   depresiasi,   indeks   penjualan   dan administrasi   umum   dan   indeks   total   akrual   merupakan variabel   yang   signifikan   mampu   memetakan   laporan keuangan   yang   dimanipulasi   dan   tidak   dimanipulasi. Sementara indeks penjualan, indeks kualitas aset dan indeks leverage  secara  statistik tidak  signifikan  dalam  mendeteksi kecurangan   laporan   keuangan.   Hasil   penelitian   tersebut berbeda   dengan   penelitian   Hantono  (2018)   yang
menyimpulkan   bahwa     seluruh   variabel   Beneish   tidak memiliki   pengaruh   terhadap   kecurangan   laporan   keuangan dan  tidak  mampu  mendeteksi potensi terjadinya kecurangan laporan   keuangan.   Perbedaan   hasil   penelitian   terdahulu menyebabkan   peneliti   ingin   meneliti   apakah   variabel- variabel   Beneish   M-Score   mampu   membedakan   laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi dengan analisis diskriminan.
Association   of   Certified   Fraud   Examiners  (2011) mendefinisikan   kecurangan   sebagai   perbuatan   melawan hukum yang dilakukan dengan sengaja untuk tujuan tertentu dengan   cara   memanipulasi   atau   memberikan   memberikan laporan yang keliru kepada pihak lain dan menyalahgunakan sumberdaya atau asset milik pihak lain yang dilakukan orang- orang   dari   dalam   atau   luar   organisasi   untuk   memperoleh keuntungan pribadi maupun kelompok baik secara langsung maupun tidak langsung dan dapat merugikan pihak lain.
ACFE   mengklasifikasikan   kecurangan     (fraud)   dalam   tiga tipologi   yang   dikenal   dengan     istilah     “fraud   tree” berdasarkan   jenis   perbuatan,   yaitu:   1).   Penyimpangan   atas Aset   (Asset   Missapropriation),   2)   Rekayasa   Laporan Keuangan   (Fraudulent   Financial   Statement),   3)   Korupsi (Corruption)

## Hipotesis
H1:   Variabel   Days   Sales   Receivable   Index   mampu membedakan   laporan   keuangan   yang   diduga   telah dimanipulasi   dan   laporan   keuangan   yang   diduga   tidak dimanipulasi.
H2:   Variabel   Gross   Margin   Index   mampu   membedakan laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan laporan keuangan yang diduga tidak dimanipulasi.
H3:   Variabel   Asset   Quality   Index   mampu   membedakan laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan laporan keuangan yang diduga tidak dimanipulasi.
H4:   Variabel   Sales   Growth   Index   mampu   membedakan laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan laporan keuangan yang diduga tidak dimanipulasi.
H5: Variabel Depreciation Index tidak mampu membedakan laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan laporan keuangan yang diduga tidak dimanipulasi.
H6:   Variabel   Sales   General   and   Administrative   Expenses Index mampu membedakan laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan laporan keuangan yang diduga tidak dimanipulasi.
H7: Variabel Leverage Index mampu membedakan laporan keuangan   yang   diduga   telah   dimanipulasi   dan   laporan keuangan yang diduga tidak dimanipulasi.
H8:   Variabel   Total   Accrual   to   Total   Assets   mampu membedakan   laporan   keuangan   yang   diduga   telah dimanipulasi   dan   laporan   keuangan   yang   diduga   tidak dimanipulasi.

## Metode

## Desain Penelitian
Desain penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Menurut Indriantoro   &   Supomo   (2014:12)   penelitian   kuantitatif menekankan   pada   pengujian   teori   melalui   pengukuran
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2020, Volume VII (1) : 7-12
variabel-variabel penelitian  dengan  angka  dan menganalisis data dari hasil pengukuran tersebut  menggunakan prosedur statistik. Penelitian ini bertujuan menguji dan menganalisis variabel-variabel  independen  yaitu DSRI, GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI, LVGI, dan TATA terhadap financial statement fraud dengan menggunakan model Beneish M-Score.

## Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  berikut  adalah  data sekunder   yang   diperoleh   dari   laporan   keuangan   disertai laporan auditor independen. Penelitian ini menggunakan data sekunder   dengan   pertimbangan   bahwa   data     lebih   mudah diperoleh,   tidak   membutuhkan   biaya   yang     besar,   data bersifat akurat serta memiliki informasi yang lengkap sesuai kebutuhan penelitian.
Pengumpulan   data   dilakukan   dengan   cara   melakukan penelusuran dan pencatatan informasi yang diperlukan pada data sekunder berupa laporan keuangan yang telah di audit pada   perusahaan   pertambangan   tahun   2014-2017   di   Bursa Efek Indonesia. Data tersebut diperoleh dari website resmi PT Bursa Efek Indonesia (www.idx.com) atau website resmi perusahaan.

## Populasi dan Sampel
Populasi dari penelitian ini adalah  perusahaan pertambangan yang   terdaftar   di   Bursa   Efek   Indonesia   pada   tahun pengamatan 2015-2017. Sampel yang dipilih menggunakan metode   purposive   sampling.   Metode   purposive   sampling merupakan   pemilihan   sampel   secara   tidak   acak   dengan kriteria   dan   pertumbangan   tertentu sesuai dengan tujuan dan masalah penelitian   Indriantoro & Supomo (2014:125). Kriteria penetuan sampel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a)   Perusahaan   pertambangan   yang   terdaftar   di   Bursa   Efek Indonesia   dan   tidak   mengalami   delisting   selama   periode 2015-2017.
b) Perusahaan pertambangan yang mempublikasikan laporan keuangan teraudit berturut-turut tahun 2015-2017 di website resmi BEI atau website  resmi perusahaan.
c)   Variabel-variabel   yang   diteliti   tersedia   dengan   lengkap dalam laporan keuangan  tahun  2015- 2017.

## Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
1. Days Sales Receivable Index (DSRI)
2.
Gross Margin Index (GMI)
3.
Asset Quality Index (AQI)
4.
Sales Growth Index (SGI) 5.

## Depreciation Index (DEPI)
6. Sales   General   Administration   Expenses   Index
(SGAI) 7. Leverage Index (LVGI) 8. Total Acrual to Total Asset (TATA)
Setelah ke delapan rasio tersebut diperhitungkan, kemudian hasil nya diformulasikan ke dalam rumus  Beneish M-Score Model sebagai berikut:
M-Score = -4,48 + 0,920 DSRI + 0,528 GMI + 0,404 AQI + 0,892 SGI + 0,115 DEPI – 0,172 SGAI – 0,327 LVGI + 4,697 TATA
Jika Beneish M-Score lebih besar dari -2,22 maka laporan keuangan   terindikasi     telah     dimanipulasi.   Sebaliknya   jika nilai Beneish M-Score lebih kecil dari -2,22 maka laporan keuangan terindikasi tidak dimanipulasi.

## Metode Analisis Data
Analisis   data   menggunakan   analisis   diskriminan   dengan software   SPSS   23   untuk   menguji   variabel   yang   signifikan dapat   memetakan   laporan   keuangan   yang   diduga   telah dimanipulasi dan yang diduga tidak dimanipulasi.

## Hasil dan Pembahasan

## Hasil

## Hasil Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan karakteristik variabel-variabel dalam penelitian. Karakteristik yang dimunculkan adalah nilai rata- rata, nilai tengah, standar deviasi,   nilai   maksimum,   nilai   minimum   dll.   Statistik deskripstif   mentransformasikan   data   penelitian   kemudian menyajikan data tersebut dalam bentuk tabulasi. Data yang diperoleh   kemudian   disusun   dalam   bentuk   tabel   dan dijabarkan   dengan   kalimat   penjelas.   Analisis   statistik
deskriptif   dalam   penelitian   ini   digunakan   untuk menggambarkan karakter delapan variabel bebas DSRI, GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI, LVGI, dan TATA.
Tabel 1. Hasil Uji Statistik Deskriptif
Berdasarkan tabel 1 diatas, tidak terdapat data  yang memiliki nilai ekstrim sehingga asumsi pertama tentang   data outlier dalam analisis diskriminan telah terpenuhi.
Tabel 2. Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan   Uji   Normalitas   Kolmogorov-Smirnov   (K-S), hasil   test   menunjukkan   bahwa     data     telah     terdistribusi normal karena skor 0,200 > 0,05. Dengan demikian, asumsi normalitas data dalam  analisis diskriminan telah terpenuhi.
Tabel 3. Test of Equality Group Means
Keputusan yang diberlakukan untuk hasil tes tersebut dapat diambil dengan melihat angka signifikan. Jika angka sig. < 0,05   artinya   variabel   memang   berbeda   untuk   kelompok diduga   telah   dimanipulasi   dan   diduga   tidak   dimanipulasi. Melalui tabel 3 di atas, dapat diketahui bahwa variabel DSRI, variabel  GMI,   variabel   SGI,  dan   variabel   TATA  memiliki angka   sig.   <   0,05   yang   berarti   variabel-   variabel   tersebut mempunyai   pengaruh   yang   bermakna   terhadap   variabel dependen.   Adapun   variabel   AQI,   DEPI,   SGAI,   dan   LVGI yang memiliki nilai sig. > 0,05 tidak lolos uji dan otomatis dikeluarkan dari pembentukan fungsi diskriminan.
Tabel 4. Tabel Entered
Tabel   4.   menunjukkan   variabel   mana   saja   yang   bisa dimasukkan   (entered)   dan   digunakan   untuk   membentuk fungsi   diksriminan.   Dari   delapan   variabel   Beneish   yang tersedia, hanya variabel TATA, GMI, DSRI dan SGI yang dianggap   mampu   membedakan   kelompok   diduga   telah dimanipulasi   dan   diduga   tidak   dimanipulasi   sedangkan variabel   AQI,   DEPI,   SGAI,   dan   LVGI   dieliminasi   dalam persamaan fungsi diskriminan.
Pada tahap pertama, angka F hitung variabel TATA memiliki nilai signifikan 9,947E-6 atau 0,00000947. Pada tahap kedua dengan   variabel   independen   yang   telah   berkurang   satu, diketahui  bahwa  variabel   GMI  memiliki   nilai   F  signifikan terbesar   kedua   yaitu   1,999E-8   atau   0,0000000199. Selanjutnya   pada   tahap   ketiga     ketika   variabel   telah berkurang   dua,   angka   F   hitung   variabel   DSRI   menempati urutan   ketiga   dengan   nilai   3,048E-12   atau 0,0000000000030148.   Variabel   SGI   menempati   urutan terakhir   dalam   variabel   yang   layak   dimasukkan   ke   dalam fungsi   diskriminan   dengan   nilai   signifikan   9,796E-14   atau sebesar   0,00000000000009796.   Keempat   variabel   tersebut memiliki   angka   signifikan   dibawah   0,05   sehingga   dapat disimpulkan   bahwa   variabel   TATA,   GMI,   DSRI   dan   SGI dapat mendiskriminasi atau  membedakan  laporan keuangan yang   dimanipulasi   dan   tidak   dimanipulasi   berdasarkan pengelompokkan Beneish M-Score Model.
Tabel 5. Variabel Removed
Tabel   5.   menunjukkan   variabel   yang   dikeluarkan   dalam analisis   karena   angka   signfikansi   nya   di   atas   0,05.   Oleh karena   itu,  variabel  AQI,  DEPI,   SGAI   dan  LVGI  terbukti tidak   dapat   mengelompokkan   laporan   keuangan   yang dimanipulasi dan tidak dimanipulasi.
Tahap   keempat   (step   4)   berarti   bahwa   proses   pengeluaran variabel telah berhenti. Berdasarkan tabel 5 diketahui bahwa angka sig. of F to enter dari variabel AQI, DEPI, SGAI dan LVGI   berada   di   atas   0,05.   Dengan   demikian,   tahap   ini merupakan   tahap   penentuan   variabel   yang   tidak   dianalisis lebih lanjut karena sudah tidak ada variabel yang memenuhi persyaratan untuk dimasukkan dalam fungsi diskriminan.
Tabel 6. Tabel Eigenvalue
Berdasarkan   tabel   6  diatas,   angka   yang     dijadikan     acuan untuk   menginterpretasikan   hasil   pengujian   adalah   nilai canonical correlation. Canonical correlation digunakan untuk mengukur keeratan hubungan   antara   kedua kelompok dan fungsi diskriminan dengan skala 0 hingga 1. Skor canonical correlation   yang   tercantum   pada   hasil   pengujian menunjukkan   angka   0,792.   Angka   tersebut   menandakan bahwa terdapat keeratan  hubungan  yang cukup tinggi antara kelompok   tidak   dimanipulasi   dan   kelompok   dimanipulasi dengan fungsi diskriminan yang terbentuk. Menurut Ghozali (2011:204),   nilai   canonical   correlation   perlu   dikuadratkan dan   dikalikan   seratus   untuk   mendapatkan   nilai   presentase. Jika mengikuti panduan dari Ghozali  (2011), akan diperoleh angka   presentase   sebesar   62,7%.   Oleh   karena   itu   dapat disimpulkan bahwa sebesar 62,7% variasi variabel dependen (Y)   dapat   dijelaskan   oleh   variabel   independen   yang   layak dianalisis   lebih   lanjut   yaitu   variabel   TATA   (X8),   variabel GMI (X2), variabel DSRI (X1) dan variabel GMI (X4).
Tabel 7. Tabel Wilks' Lambda
Tabel wilk’s lambda menjelaskan   mengenai  perbedaan diantara kelompok tidak dimanipulasi (kode 0) dan kelompok dimanipulasi (kode 1). Angka 0,373 yang tercantum di dalam kolom wilks’  lambda menunjukkan sebanyak 37,3% variasi yang tidak dapat dijelaskan oleh empat variabel independen yang lolos uji. Sementara itu angka chi-square sebesar 67,078 dengan sig. di bawah 0,05 menggambarkan perbedaan yang jelas   antara   kelompok   tidak   dimanipulasi   dan   kelompok dimanipulasi.
Tabel 8. Classification Result
Tabel   8.   menjelaskan   seberapa   tepat   hasil   klasifikasi   dari persamaan atau fungsi diskriminan dan berapa persen tingkat kesalahan  dalam  analisis ini. Pada  bagian original, terlihat bahwa   klasifikasi   awal   dengan   persamaan   model   Beneish pada   grup   tidak   dimanipulasi   adalah   51   sampel.   Ketika digunakan   fungsi   diskriminan   yang   telah   terbentuk   untuk menggolongkan   sampel,   sebanyak     48     sampel   (94,1%) terklasifikasi   secara   tepat   ke   dalam   kelompok   tidak dimanipulasi   sedangkan   3   sampel   (5,9%)   justru   meleset sehingga digolongkan dalam kelompok dimanipulasi.

## Pembahasan
1. Variabel Days Sales Receivable Index (DSRI) mampu membedakan antara laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
Hasil uji analisis diskriminan yang ditampilkan menunjukkan variabel days sales receivable assets (DSRI) memiliki nilai koefisien   sebesar   0,374.   Variabel   DSRI   memiliki   nilai signifikan sebesar 3,048E-12 atau 0,0000000000030148 yang berada   di   bawah   0,05.   Berdasarkan   hasil   analisis   tersebut, hipotesis pertama dinyatakan diterima karena variabel DSRI secara     nyata   dapat   membedakan   laporan   keuangan   yang telah   dimanipulasi   dan   laporan   keuangan   yang   tidak dimanipulasi.

## 2.   Variabel   Gross   Margin   Index   (GMI)   mampu membedakan antara laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
Berdasarkan   hasil   uji   analisis   diskriminan,   variabel   gross margin index (GMI) memiliki angka koefisien  sebesar 0,250 dengan nilai signifikan sebesar 1,999E-8 atau 0,0000000199 yang   berada   di   bawah   0,05.   Dengan   demikian,   dapat disimpulkan   bahwa   hipotesis   ke   dua  dinyatakan   diterima karena variabel GMI   dapat membedakan laporan keuangan yang telah   dimanipulasi   dan laporan keuangan yang tidak dimanipulasi.

## 3.   Variabel   Assets   Quality   Index   (AQI)   tidak   mampu membedakan antara laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
Hasil uji analisis diskriminan yang ditampilkan menunjukkan variabel   asset   quality   index   (AQI)   menghasilkan   nilai koefisien   sebesar   -0,239.   Variabel   AQI   memiliki   nilai signifikan sebesar 0,319 yang berada di atas 0,05. Dengan demikian,   dapat   disimpulkan   variabel   asset   quality   index (AQI) tidak dapat membedakan laporan keuangan yang telah dimanipulasi dan laporan keuangan yang tidak dimanipulasi. Hasil   penelitian   tersebut   menguatkan   penelitian   Tarjo (2015:928)   karena   hasil   yang   diperoleh   sama.   Dengan demikian   hipotesis   ketiga   yang   mengemukakan   bahwa variabel   AQI   dapat   membedakan   laporan   keuangan   yang dimanipulasi   dan   tidak dimanipulasi dalam penelitian ini dinyatakan ditolak.
4.   Variabel   Sales   Growth   Index   (SGI)   mampu membedakan antara laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi
Hasil analisis yang ditampilkan menunjukkan variabel sales growth index (SGI) memiliki nilai  koefisien sebesar  0,118 dengan   nilai   signifikan   sebesar   9,796E-14   atau 0,00000000000009796   yang   berada   jauh   di   bawah   0,05. Hasil   penelitian   ini   konsisten   dengan   penelitian   Kusuma (2016:16)   yang   menjelaskan   bahwa   variabel   SGI   dapat membedakan laporan keuangan yang  telah  dimanipulasi dan laporan keuangan yang tidak dimanipulasi. Dengan demikian hipotesis   ke   empat   yang   menyatakan   variabel   SGI   dapat membedakan laporan keuangan yang dimanipulasi  dan tidak dimanipulasi dalam penelitian ini diterima.

## 5.   Variabel   Depreciation   Index   (DEPI)   tidak   mampu membedakan antara laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
Variabel depreciation index (DEPI) memiliki nilai koefisien sebesar -0,061 dan tingkat   signifikan   0,056   di atas 0,05. Hasil   penelitian   menguatkan   Hantono   (2018:267)   dan penelitian   Kusuma   (2016:17)   tentang   ketidakmampuan variabel   DEPI   dalam   memprediksi   kecurangan   laporan keuangan   dengan   cara   tidak   dapat   membedakan   laporan
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2020, Volume VII (1) : 7-12
keuangan   yang   dimanipulasi   dan   tidak   dimanipulasi. Berdasarkan   hasil   tersebut,   hipotesis   kelima   yang menyatakan bahwa variabel DEPI tidak dapat membedakan laporan keuangan yang telah dimanipulasi dan laporan
6 .Variabel   Sales   General   and   Administrative   Expenses Index (SGAI) tidak mampu membedakan antara laporan keuangan   yang   diduga   telah   dimanipulasi   dan   diduga tidak dimanipulasi.
Pengujian   analisis   diskriminan   untuk   variabel   SGAI menunjukkan nilai koefisien sebesar  -0,084 dengan tingkat signifikan   0,137   di   atas   0,05.   Sehubungan   dengan   hasil tersebut,   hipotesis   ke   enam   ditolak   karena   variabel   SGAI tidak   dapat   membedakan   laporan   keuangan   yang   telah dimanipulasi dan laporan keuangan  yang  tidak dimanipulasi.

## 7.   Variabel   Leverage   Index   (LVGI)   tidak   mampu membedakan antara laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
Variabel   leverage   index   (LVGI)   memiliki   nilai   koefisien sebesar 0,080 dengan tingkat signifikansi  0,578  di atas 0,05. Berdasarkan   nilai   tersebut,   maka   hipotesis   ke   tujuh   dalam penelitian ini ditolak karena indeks hutang (leverage) tidak mampu   membedakan   laporan   keuangan   yang   telah dimanipulasi dan laporan keuangan yang tidak dimanipulasi.
8.Variabel Total Accrual to Total Assets (TATA) mampu membedakan antara laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
Hasil uji analisis diskriminan terhadap variabel Total Accrual To Total Asset (TATA) menunjukkan nilai koefisisen sebesar 0,439   dengan   nilai   signifikan   sebesar   9,947E-6   atau 0,00000947  di  bawah    0,05.    Berdasarkan  hasil   pengujian tersebut,   hipotesis   ke   delapan   dinyatakan   diterima   karena indeks TATA  mampu  membedakan laporan keuangan yang telah   dimanipulasi   dan   laporan   keuangan   yang   tidak dimanipulasi.

## Simpulan
1)   Variabel   Days   Sales   Receivable   Index   (DSRI)   mampu membedakan   antara   laporan   keuangan   yang   diduga   telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
2) Variabel Gross Margin Index (GMI) mampu membedakan antara laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
3)   Variabel   Assets   Quality   Index   (AQI)   tidak   mampu membedakan   antara   laporan   keuangan   yang   diduga   telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
4) Variabel Sales Growth Index (SGI) mampu membedakan antara laporan keuangan yang diduga telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
5)   Variabel   Depreciation   Index   (DEPI)   tidak   mampu membedakan   antara   laporan   keuangan   yang   diduga   telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
6) Variabel Sales General and Administrative Expenses Index (SGAI) tidak mampu membedakan antara laporan keuangan yang   diduga   telah   dimanipulasi   dan   diduga   tidak dimanipulasi.
7)   Variabel   Leverage   Index   (LVGI)   tidak   mampu membedakan   antara   laporan   keuangan   yang   diduga   telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
8) Variabel Total Accrual to Total Assets (TATA) mampu membedakan   antara   laporan   keuangan   yang   diduga   telah dimanipulasi dan diduga tidak dimanipulasi.
9) Persamaan atau fungsi diskriminan yang terbentuk dalam penelitian ini yaitu :
Z-score = -4,423 + 2,014 DSRI + 0,965 GMI + 1,730 SGI + 12,741 TATA.

## Referensi
Beneish, M. D. (1999). The Detection of Earnings Manipulation. Financial Analysts Journal , 55 (5), 24–36. https://doi.org/10.2469/faj.v55.n5.2296
Fraud   Examiners   Manual.   (2011). Association   of   Certified   Fraud Examiners: Vol. I (pp. 1–15). Ghozali,   I.   (2011). Aplikasi   Analisis   Multivariate   Dengan   Program   IBM SPSS 19 edisi 5 . BP Universitas Dipenogoro.
Hantono. (2018). Analisis Pendeteksian Financial Statement Fraud Dengan Pendekatan Model Beneish Pada Perusahaan Bumn. Going Concern : Jurnal Riset Akuntansi , 13 (3), 254–269. https://doi.org/10.32400/gc.13.03.20170.2018
Indriantoro, N., & Supomo, B. (2014). Metodologi Penelitian Bisnis untuk Akuntansi dan Manajemen . Yogyakarta: BPFE.
Priantara,   D.   (2013). Fraud   Auditing   and   Investigation .   Jakarta:   Mitra Wacana Media.
PT   Bursa   Efek   Indonesia .   (n.d.).   Retrieved   March   14,   2020,   from https://www.idx.co.id/
Roxas,   B.   (2008).   Entrepreneurial   Knowledge   and   it’s   Effect   on Entrepreneurial Intention. In School of Managament and Marketing . Tarjo, & Herawati, N. (2015). Application of Beneish M-Score Models and Data   Mining   to   Detect   Financial   Fraud. Procedia   -   Social   and Behavioral Sciences , 211 (2015), 924–930.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.11.122
Widodo, A., Yusiana, R., & Anggi, S. (2017). How E-marketing and Trust Influence   Online   Buying   decision :   A   Case   Study   of Mataharimall.com   in   Bandung. Journal   of   Social   Sciences   & Humanities , 25 (S), 107–114.