Update Artikelilmiah: 32897

ANNISA SALMA NUGRAHA

NIM

Judul Artikel

Abstrak (Bhs. Indonesia)

Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh dari model Beneish M-Score terhadap deteksi kecurangan laporan keuangan. Secara khusus penelitian ini menguji delapan indikator Beneish M-Score yaitu; 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 Administrative Index (SGAI), 7) Leverage Index (LEVI), dan 8) Total Accruals to Total Assets (TATA) terhadap deteksi kecurangan laporan keuangan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan BUMN yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Sampel dipilih dengan teknik purposive sampling, dimana perusahaan melaporkan keuangan secara lengkap, telah diaudit, dan data memenuhi seluruh indikator model Beneish M-Score selama tahun 2016-2019.  Berdasarkan kriteria tersebut diperoleh sampel sebanyak 25 perusahaan selama 4 tahun antara tahun 2016-2019, dan diperoleh 100 data. Metode analisis data menggunakan analisis regresi logistik. Data diuji dengan bantuan program SPSS versi 25. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel Days Sales Receivable Index (DSRI), Gross Margin Index (GMI), Asset Quality Index (AQI), Sales Growth Index (SGI), dan Total Accruals to Total Assets (TATA) berpengaruh positif terhadap deteksi kecurangan laporan keuangan. Depreciation Index (DEPI), Sales General Administrative Index (SGAI), dan Leverage Index (LEVI) menunjukkan tidak ada pengaruh terhadap deteksi kecurangan laporan keuangan. Secara keseluruhan tingkat akurasi model Beneish M-Score dalam mendeteksi kecurangan laporan keuangan memiliki tingkat akurasi yang tinggi yaitu sebesar 83%. Adapun delapan indikator Beneish M-Score dalam penelitian ini memiliki hubungan atau korelasi yang kuat terhadap deteksi kecurangan laporan keuangan sebesar 61,9%.

Abtrak (Bhs. Inggris)

This study aims to examine the effect of the Beneish M-Score model on the detection of financial statement fraud. In particular, this study examines eight Beneish M-Score indicators; 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 Administrative Index (SGAI), 7) Leverage Index (LEVI), and 8) Total Accruals to Total Assets (TATA) for fraud detection of financial statements. The data used in this research is secondary data. The population in this study is state-owned companies listed on the Indonesia Stock Exchange. The sample is selected using a purposive sampling technique, which the company reported complete financial statements, audited, and the data met all indicators of the Beneish M-Score model during 2016-2019. Based on these criteria, a sample of 25 companies is obtained for 4 years between 2016-2019, and 100 data are obtained. The method of data analysis used logistic regression analysis. The data is tested with SPSS version 25. The results showed that Days Sales Receivable Index (DSRI), Gross Margin Index (GMI), Asset Quality Index (AQI), Sales Growth Index (SGI), and Total Accruals to Total Assets (TATA) have a positive effect on the detection of fraud in financial statements. The Depreciation Index (DEPI), Sales General Administrative Index (SGAI), and Leverage Index (LEVI) show no effect on the detection of fraudulent financial statements. Overall, the accuracy of the Beneish M-Score model in detecting fraudulent financial statements has a high accuracy rate of 83%. The eight Beneish M-Score indicators in this study have a strong correlation to the detection of financial statement fraud by 61.9%.

Kata kunci

Pembimbing 1

Pembimbing 2

Pembimbing 3

Tahun

Jumlah Halaman