PENGARUH FRAUD PENTAGON TERHADAP KECURANGAN LAPORAN KEUANGAN DENGAN MENGGUNAKAN BENEISH M-SCORE MODEL (Studi Empiris Pada Perusahaan Sektor Pertambangan yang Terdaftar di BEI Tahun 2018-2020)

Serenandika Devita Milania¹, Triyono²

Universitas Muhammadiyah Surakarta, Jawa Tengah, Indonesia

		*Abstract*
Received:	24-02-2022	*Introduction:* Financial statement fraud is one type of fraud that is generally often carried out by companies in the form of communication between company owners and company managers. The purpose of financial statements is to provide information about the financial position, financial performance, and cash flows of companies that are useful for investors and users of financial statements. Purpose: The purpose of this study is to determine and analyze the effect of financial stability, change in auditor, effective monitoring, change in director, and arrogance on the occurrence of fraudulent financial statements in mining sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange in 2018-2020. Methods: The data used in this study is secondary data in the form of annual financial reports that are used as samples for this study. The method used in sampling in this study is purposive sampling technique and obtained as many as 35 companies in a period of 3 years and obtained as many as 105 total company financial statements. The research hypotheses were tested using logistic regression analysis with SPSS software. Results: The results show that there is one variable, namely financial stability that has an effect on fraudulent financial statements. While the other four variables, namely change in auditor, change in director, effective monitoring and arrogance have no effect on financial statement fraud. Conclusion: This study can be concluded that the financial stability variable has an effect on financial statement fraud. For other variables, namely change in auditor, effective monitoring, change in director and arrogance have no effect on financial statement fraud.
Accepted:	25-02-2022
Published:	20-03-2022
*Keywords*:	fraud pentagon, financial statement fraud, financial stability, effective monitoring, arrogance
		Abstrak
Kata kunci:	fraud pentagon, financial statement fraud, financial stability, effective monitoring, arrogance	Pendahuluan: Kecurangan laporan keuangan merupakan salah satu jenis fraud yang pada umumnya sering dilakukan oleh perusahaan dalam bentuk komunikasi antara pemilik perusahaan dengan pengelola perusahaan. Tujuan dari laporan keuangan adalah untuk memberikan informasi mengenai posisi keuangan, kinerja keuangan, dan arus kas perusahaan yang bermanfaat bagi investor dan pengguna laporan keuangan. Tujuan: Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh financial stability, change in auditor, effective monitoring, change in director, dan arrogance terhadap terjadinya kecurangan laporan keuangan pada perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2018-2020. Metode: Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa laporan keuangan tahunan yang dijadikan sebagai sampel penelitian ini. Metode yang digunakan dalam pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah teknik purposive sampling dan diperoleh sebanyak 35 perusahaan dalam kurun waktu 3 tahun dan didapat sebanyak 105 total laporan keuangan perusahaan. Hipotesis penelitian diuji menggunakan analisis regresi logistik dengan software SPSS. Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat satu variabel yaitu financial stability berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Sementara keempat variabel lainnya yaitu change in auditor, change in director, effective monitoring dan arrogance tidak berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Kesimpulan: Penelitian ini dapat disimpulkan bahwa variabel financial stability berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Untuk variabel lainnya yaitu change in auditor, effective monitoring, change in director dan arrogance tidak berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan.

Corresponding Author: Serenandika Devita Milania

E-mail: [email protected]

PENDAHULUAN

Laporan keuangan merupakan salah satu bagian terpenting dalam suatu perusahaan yang berupa hasil akhir dari sebuah proses akuntansi. Laporan keuangan berisi informasi yang disajikan selama periode waktu tertentu sebagai bentuk tanggung jawab manajemen untuk mengambil keputusan kepada pihak yang berkepentingan. Sesuai dengan yang tercantum dalam PSAK No. (IAI, 2017). Tujuan laporan keuangan adalah untuk memberikan informasi tentang kondisi keuangan perusahaan, kinerja, dan perubahan kondisi keuangan perusahaan, untuk memudahkan pengambilan keputusan oleh pengguna laporan keuangan selama periode waktu tertentu. Penyusunan laporan keuangan perusahaan harus mencerminkan seluruh proses akuntansi yang berlangsung di dalam perusahaan dan sesuai dengan Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) No 1 yang terdiri dari 5 komponen antara lain Laporan Laba Rugi, Laporan Arus Kas, Laporan Perubahan Ekuitas, Laporan Posisi Keuangan dan Catatan atas Laporan Keuangan (IAI, 2017). Laporan keuangan yang dapat menghasilkan keputusan berupa keputusan investasi yang baik dan sehat dapat menarik para investor untuk melakukan investasi pada perusahaan serta keputusan ekonomi mengenai strategi perusahaan yang akan dilakukan selanjutnya. Hasil laporan keuangan menunjukkan hasil yang positif, yang secara langsung akan mempengaruhi peningkatan kepercayaan investor terhadap perusahaan, dan sebaliknya hasil laporan keuangan menunjukkan hasil negatif yang akan menyebabkan kepercayaan investor terhadap perusahaan menjadi rendah.

Oleh karena itu, manajemen berusaha untuk menghasilkan laporan keuangan sebanyak mungkin yang menunjukkan kinerja positif agar menarik dan memberikan gambaran seberapa baik dan sehat laporan keuangan perusahaan di mata stakeholders. Hal ini dilakukan agar tidak menurunkan nilai perusahaan dan kepercayaan investor, harga saham perusahaan merupakan cerminan dari nilai perusahaan. Akibatnya, manajemen perusahaan dipaksa untuk memanipulasi atau memanipulasi laporan keuangan dengan menunjukkan data yang tidak relevan untuk memberikan informasi laporan keuangan yang menunjukkan perusahaan baik-baik saja, sebagai bagian dari penipuan. Menurut (Dorris, 2018), fraud adalah suatu bentuk kejahatan berupa penipuan atau kesalahan yang disengaja oleh individu atau kelompok yang dapat menimbulkan kerugian bagi pihak lain. Menurut Fraud Survey yang dilakukan pada tahun 2016 oleh (Indonesia, 2017), persentase yang termasuk penyalahgunaan aset atau kekayaan nasional dan perusahaan adalah 19%, kecurangan yang terjadi pada laporan keuangan diperoleh persentase sebesar 4% dengan dampak yang tergolong kecil karena persentase yang rendah akan tetapi dapat mengakibatkan kerugian diatas 10 miliar, sedangkan di indonesia terdapat fraud yang paling merugikan karena korupsi yang diperoleh persentase sebesar 77%.

Beberapa contoh kasus penipuan tingkat tinggi adalah kasus Penipuan Laporan Keuangan Nissan. Nissan adalah perusahaan multinasional dari Jepang, perusahaan yang bergerak di bidang otomotif, kecurangan yang dilakukan oleh perusahaan terindikasi pada tahun 2018 dengan cara melakukan manipulasi ketika melakukan penyusunan laporan keuangan, Perusahaan menunjukkan kecurangan pada tahun 2018 dengan memanipulasi penyusunan laporan keuangannya, yang mana berkomitmen untuk meminimalkan pajak perusahaan dengan memberikan pendapatan yang seharusnya tidak terjadi (Amarakamini & Suryani, 2019). Sebagai contoh kasus penipuan terakhir yang terjadi, kasus penipuan laporan keuangan PT. Garuda Indonesia (Persero), Tbk. Dimana perseroan mengaku telah mencatatkan hasil keuangannya untuk tahun 2018, namun dua komisaris perseroan menolak menandatangani laporan keuangan tersebut dengan alasan mereka mencurigai adanya penyimpangan dalam pencatatan transaksi untuk memperbaiki laporan keuangan 2018 dan membuat laporan keuangan laba bersih menjadi baik (Nurhayat, 2020). Dengan maraknya kasus penipuan laporan keuangan di luar negeri maupun di Indonesia dapat menimbulkan kerugian yang sangat besar bagi para pemangku kepentingan. Oleh karena itu, auditor memiliki peran yang sangat penting dalam mendeteksi apakah terdapat aktivitas yang dapat mengarah pada kecurangan laporan keuangan, sehingga kasus kecurangan laporan keuangan tidak terulang kembali. Teori yang digunakan untuk mendeteksi kecurangan dalam laporan keuangan, teori pertama adalah teori segitiga penipuan, dan kemudian berkembang menjadi teori pentagon penipuan. Menurut teori segitiga penipuan dalam (Subagio, 2013), ada 3 faktor yang menyebabkan seseorang melakukan penipuan, yaitu tekanan, rasionalisasi dan peluang. Dan menurut (Marks, 2014) pengembangan kecurangan laporanï¿½keuangan adalah hal yang diperlukan untuk menyesuaikan keseimbangan situasi saat ini.

Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan referensi jurnal terdahulu dari penelitian sebelumnya antara lain dengan penelitian pertama dari (Yesiariani & Rahayu, 2017), yang menggunakan analisis fraud diamond dalam mendeteksi financial statement fraud. Penelitian ini menggunakan 9 variabel independen yaitu variabel financial stability, financial target, external pressure, personal financial need, nature of industry, rationalization, ineffective monitoring, change in auditor, capability. Variabel dependen yang digunakan adalah financial statement fraud yang diproksikan...dengan earning management. Sampel penelitian yang digunakan adalah perusahaan go public di BEI dalam indeks LQ-45 pada tahun 2010-2014. Metode analisis data yang digunakan adalah analisis regresi berganda. Hasil penelitian variabel external pressure, rationalization berpengaruh positif terhadap financial statement fraud. Sedangkan variabel financial stability, financial target berpengaruh negatif terhadap financial statement fraud. Kemudian variabel personal financial need, nature of industry, ineffective monitoring, change in auditor, capability tidak berpengaruh terhadap financial statement fraud.

Penelitian kedua dilakukan oleh (Puspitadewi & Sormin, 2018), yang menggunakan analisis fraud diamond untuk mendeteksi financial statement fraud. Penelitian ini menggunakan 4 variabel bebas yaitu total aset akrual, financial target, ineffective monitoring dan pergantian direktur. Sedangkan variabel terikat yang digunakan adalah financial statement fraud yang diproksikan dengan earning management. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2014-2016. Temuan variabel total aset akrual berpengaruh positif terhadap financial statement fraud. Kemudian variabel financial target, ineffective monitoring dan pergantian direktur tidak berpengaruh terhadap financial statement fraud.

Penelitian ketiga dilakukan oleh (Rahmayuni, 2018), yang menggunakan analisis fraud diamond untuk mendeteksi kecurangan laporan keuangan. Penelitian ini menggunakan 6 variabel independen yaitu tekanan eksternal, target keuangan, stabilitas keuangan, pergantian auditor, nature of industry, kapabilitas. Sementara itu, variabel dependen yang digunakan penelitian adalah kecurangan laporan keuangan yang diproksikan dengan earning management. Sampel yang digunakan penelitian adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI pada tahun 2013-2016. Metode analisis data yang digunakan adalah analisis regresi berganda. Hasil penelitian variabel stabilitas keuangan, pergantian auditor berpengaruh positif dalam mendeteksi kecurangan laporan keuangan. Kemudian tekanan eksternal, target keuangan, nature of industry, kapabilitas berpengaruh negatif dalam mendeteksi keuangan laporan keuangan.

Penelitian yang keempat dilakukan oleh (Novita, 2019), dimana penelitian tersebut telah menggunakan 5 variabel bebas diantaranya adalah pressure, opportunity, rationalization, capability, arrogance.ï¿½ Variabel terikat dari penelitian tersebut adalah deteksi kecurangan pelaporan keuangan yang diproksikan dengan capability dan arrogance. Sampel penelitian yang digunakan adalah pada seluruh perusahaan publik non keuangan dan perbankan di indonesia pada periode 2013-2016. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa variabel pressure dan rationalization yang dapat menjelaskan adanya peluang terjadinya kecurangan pada laporan keuangan. Kemudian variabel capability, opportunity dan arrogance tidak terbukti dapat menjelaskan adanya peluang terjadinya kecurangan pada laporan keuangan.

Penelitian kelima yang dilakukan oleh (Ayem & Astuti, 2019), yang menggunakan analisis fraud diamond dalam mendeteksi financial statement fraud. Penelitian ini menggunakan 4 variabel independen yaitu variabel pressure, opportunity, capability, rationalization. Sementara itu, variabel dependen penelitian adalah financial statement fraud yang diproksikan dengan rasio total akrual. Metode data analisis yang digunakan adalah analisis data regresi linear berganda diantaranya terdiri dari analisis deskriptif dan uji asumsi klasik. Sampel yang digunakan adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI pada tahun 2014-2018. Hasil penelitian variabel pressure, opportunity berpengaruh positif terhadap financial statement fraud. Sedangkan variabel capability berpengaruh negatif terhadap financial statement fraud. Kemudian variabel rationalization tidak berpengaruh terhadap financial statement fraud.

Penelitian keenam yang dilakukan oleh (Prayoga & Sudarmaji, 2019), yang menggunakan analisis fraud diamond dalam mendeteksi kecurangan laporan keuangan. Penelitian ini menggunakan 4 variabel bebas yaitu variabel tekanan, kesempatan, rasionalisasi, kapabilitas. Sementara itu, variabel terikat yang digunakan adalah kecurangan laporan keuangan yang diproksikan RSST accrual dan financial performance. Sampel yang digunakan dalam penelitian adalah perusahaan sub sektor transportasi di BEI pada tahun 2015-2017. Metode data analisis yang digunakan adalah analisis regresi linear berganda. Hasil penelitian variabel tekanan, kesempatan berpengaruh terhadap kecenderungan kecurangan laporan keuangan. Kemudian variabel rasionalisasi, kapabilitas tidak berpengaruh terhadap kecenderungan kecurangan laporan keuangan.

Penelitian ketujuh yang dilakukan oleh (Pribadi & Nuryatno, 2019), yang menggunakan analisis fraud diamond dalam mendeteksi financial statement fraud. Penelitian ini menggunakan 6 variabel independen yaitu financial target, nature of industry, financial stability, external pressure, rationalization, capability. Sementara itu, variabel dependen adalah financial statement fraud yang diproksikan dengan earning management. Metode analisis data yang digunakan adalah analisis regresi linear berganda. Sampel yang digunakan adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI pada tahun 2015-2016. Hasil penelitian variabel nature of industry berpengaruh terhadap financial statement fraud. Kemudian variabel financial target, financial stability, external pressure, rationalization, capability tidak terbukti berpengaruh terhadap financial statement fraud.

Penelitian kedelapan yang dilakukan oleh (Rachmi, Supatmoko, & Maharani, 2020), yang menggunakan analisis Beneish M-SCORE dalam mendeteksi financial statement fraud. Penelitian ini menggunakan 8 variabel bebas yaitu DSRI, AQI, GMI, SGI, DEPI, SGAI, LVGI, TATA. Sementara itu variabel terikat yang digunakan adalah financial statement fraud yang diproksikan dengan earning management. Sampel yang digunakan penelitian ini adalah perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI pada tahun 2014-2017. Metode analisis data yang digunakan adalah kuantitatif dengan analisis diskriminan. Hasil penelitian variabel DSRI, GMI, SGI, TATA mampu membedakan antara laporan keuangan yang diduga dimanipulasi dan tidak dimanipulasi. Sedangkan variabel AQI, DEPI, SGAI, LVGI tidak mampu membedakan antara laporan keuangan yang diduga dimanipulasi dan tidak dimanipulasi.

Penelitian kesembilan yang dilakukan oleh (Nuha, Ambarwati, & Lysandra, 2021), analisis regresi model panel dalam mendeteksi financial statement fraud. Penelitian ini menggunakan 5 variabel independen yaitu financial stability, external pressure, nature of industry, change in auditor, pergantian direksi. Sementara variabel dependennya adalah financial statemnet fraud yang diproksikan dengan RSST Accrual dan financial performance. Sampel yang digunakan penelitian adalah perusahaan go public yang telah terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2017-2019. Metode analisis data yang digunakan adalah statistik deskriptif dan pengujian model data panel. Hasil penelitian variabel financial stability berpengaruh positif terhadap financial statement fraud. Sedangkan variabel external pressure, nature of industry, change in auditor, pergantian direksi tidak berpengaruh terhadap financial statement fraud.

Penelitian yang kesepuluh dilakukan oleh (Firdausi & Triyanto, 2021), dimana penelitian tersebut telah menggunakan 6 variabel bebas diantaranya adalah external pressure, financial target, nature of industry, ineffective monitoring, rationalization, capability. Variabel terikat dari penelitian tersebut adalah deteksi kecurangan laporan keuangan yang diproksikan dengan RSST accrual dan financial performance. Sampel penelitian yang digunakan adalah pada perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2016-2019. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa variabel external pressure, financial target, ineffective monitoring, rationalization, dan capability secara simultan berpengaruh signifikan terhadap deteksi kecurangan laporan keuangan. Kemudian variabel nature of industry berpengaruh negatif terhadap deteksi kecurangan laporan keuangan.

Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya, terdapat kontradiksi dalam hasil yang diperoleh dari variable penelitian, serta dengan berbagai kasus kecurangan pelaporan keuangan yang menyebabkan kesulitan bagi Indonesia. Oleh karena itu, peneliti melakukan pengujian ulang untuk mengetahui posisi konsisten hasil penelitian dengan menggunakan teori fraud pentagon. Dalam penelitian ini, proksi digunakan oleh peneliti untuk mengukur kecurangan pelaporan keuangan dengan menggunakan model Beneish M-Score. Subyek yang digunakan peneliti untuk melakukan penelitian ini diperoleh dari laporan keuangan tahunanï¿½ perusahaanï¿½ pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2018 sampai dengan tahun 2020.

ï¿½Pekerjaan peneliti Pertimbangan dalam memilih perusahaan pertambangan adalah karena di Indonesia terdapat banyak sekali sumber daya alam, terutama bahan tambang yang berbeda yang diambil dari deposit mineral berharga dan nilai ekonomi baik dari kerak bumi, di atas permukaan bumi dan di bawah permukaan bumi, dan air. Keluaran dari kegiatan pertambangan tersebut antara lain minyak dan gas bumi, batubara, bijih timah, pasir besi, bijih bauksit, bijih emas, bijih nikel, bijih tembaga, bijih perak, dan bijih makanan. Oleh karena itu, hal ini dapat membuat investor dalam dan luar negeri tertarik untuk berinvestasi di perusahaan pertambangan. Berdasarkan uraian di atas, penelitian ini berjudul ï¿½Pengaruh Fraud Pentagon Terhadap Kecurangan Laporan Keuanganï¿½ Menggunakan Beneish M-Score (Studi Empirisï¿½ Perusahaan di Sektor Pertambangan). pertambangan yang terdaftar di BEI Tahun 2018-2020)ï¿½.

Hipotesis

H1: Financial stability berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan.

H2: Change in Auditor berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan.

H3: Effective monitoring berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan.

H4: Change in director berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan.

H5: Arrogance berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan.

METODE PENELITIAN

Populasi, Sampel, dan Data Penelitian

Penelitian ini menggunakan jenis data sekunder yaitu buku tahunan perusahaan. Populasi yang digunakan penelitian ini adalah laporan keuangan pada perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di dalam Bursa Efek Indonesia tahun 2018 sampai 2020. Perusahaan sektor pertambangan dengan produksi komoditas penting seperti batu bara, tembaga, emas, timah, bauksit dan nikel. Metode penentuan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode purposive sampling, dimana sampel yang diambil sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan. Kriteria sampel pada tabel 1 sebagai berikut:

Tabel 1. Proses Seleksi Sampel Penelitian

Kriteria	Jumlah
Perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama 2018-2020.	49
Perusahaan sektor pertambangan yang melakukan delisting atau pindak sektor selama tahun 2018-2020	(2)
Perusahaan sektor pertambangan yang laporan keuangan tahunannya tidak lengkap dan tidak terkait dengan variabel penelitian.	(10)
Perusahaan sektor pertambangan yang tidak mempublikasikan laporan keuangan tahun 2018	(2)
Jumlah sampel penelitian yang memenuhi kriteria	35
Tahun	3
Total sampel penelitian	105

Variabel Penelitian

1. Variabel dependen

Variabel dependen dalam penelitian ini adalah kecurangan laporan keuangan (fraudulent financial statement). Proksi yang digunakan untuk mengukur kecurangan pelaporan keuangan dalam penelitian ini adalah Beneish M-Score. Ada beberapa rasio keuangan yang digunakan dalam pendeteksian M-Score, yaitu DSRI, GMI, AQI, SGI, DEPI, SGAI, LVGI dan TATA. Model dari rumus M-Score adalah sebagai berikut:

M-Score=4.840+0.920(DSRI)+0.528(GMI)+0.404(AQI)+0.892(SGI) +0.115(DEPI)-0.172(SGAI)-0.327(LVGI)+4.697(TATA)

Perusahaan dapat dikatakan manipulatif jika M-Score > 2.22. Hasil M-Score kemudian ditransformasikan menjadi variabel dummy dimana nilai 1 berarti perusahaan melakukan manipulasi, sedangkan nilai 0 berarti perusahaan tidak melakukan manipulasi. Perhitungan rasio keuangan di M-Score adalah sebagai berikut:

Dayï¿½s sales in receivable index (DSRI)

Rasio yang digunakan untuk mengukur hasil penjualan atas dasar piutang pada tahun pertama operasi dibagi dengan tahun sebelum tahun pertama, dinyatakan dalam tahun t dibagi tahun t-1. Peningkatan DSRI dapat menunjukkan bahwa perusahaan mungkin menggelembungkan pendapatan secara berlebihan dalam laporan keuangannya, sehingga berpotensi memanipulasi pendapatan yang lebih tinggi.

Gross Margin Index (GMI)

Rasio yang digunakan untuk mengukur margin kotor tahun sebelumnya dibagi dengan margin kotor tahun pertama, dinyatakan sebagai tahun t-1 dibagi tahun t, jika GMI > 1 maka hasil margin laba kotor akan berkurang. Penurunan GMI menunjukkan bahwa perusahaan berada di tempat yang buruk, jadi ada lebih banyak ruang untukï¿½ manipulasi pendapatan.

Asset Quality Index (AQI)

Rasio yang digunakan untuk mengukur aset jangka panjang selain aset tetap terhadap total aset, juga mengukur proporsi total aset yang akan digunakan di masa yang akan datang. Jika AQI > 1, hal ini menunjukkan bahwa perusahaan memiliki potensi penyesuaian ke atas dalam pendapatan terkait dengan penangguhan biaya.

Sales Growth Index (SGI)

Rasio yang digunakan untuk membandingkan penjualan tahun pertama dengan penjualan tahun pertama sebelum tahun pertama, dihitung sebagai tahun t dibagi tahun t-1. Pertumbuhan penjualan itu wajar, tetapi berpeluang untuk memanipulasi keuntungan jugaï¿½ lebih tinggi.

Depreciation Index (DEPI)

Rasio yang digunakan untuk mengukur tingkat depresiasi tahun sebelum tahun pertamaï¿½ dibandingkan dengan tingkat depresiasi tahun pertama, yang diberikan oleh tahun t-1 dibagi dengan tahun t. jika DEPI > 1, ada kemungkinan perusahaan memanipulasi laba menjadi lebih tinggi karena dapat memperlambat penyusutan aset dengan menyesuaikan taksiran masa manfaat aset dan menggunakan metode baruï¿½ dapat meningkatkan pendapatan.

Sales, General, and Administrative Expense (SGAI)

Rasio yang digunakan untuk mengukur beban penjualan, beban umum dan beban administrasi terhadap penjualan pada tahun pertama dibagi tahun sebelum tahun pertama, yang ditunjukkan dengan tahun t dibagi tahun t-1. Ada kemungkinanï¿½ perusahaan memanipulasi pasar karena ketidakseimbangan pendapatan, yang memberikan sinyal negatif terhadap prospekï¿½ masa depan perusahaan.

Leverage Index (LVGI)

Rasio yang digunakan untuk menghitung total hutang terhadap total aset pada tahun 1 selama tahun sebelum tahun 1, diberikan sebagai tahun t dibagi dengan tahun t-1. Jika hasil LVGI > 1, maka perusahaan lebih cenderung manipulatif karena hal ini menunjukkan peningkatan leverage terkait dengan motif bertahan hidup dari pengaturan hutang.

Total Accrual to Total Assets (TATA)

Rasio yang digunakan untuk menghitung total akrual sebagai perubahan dalam akun modal kerja selain uang tunai yang dikurangi depresiasi. Perusahaan lebih manipulatif jika hasil TATA menunjukkan keuntungan yang lebih tinggi dan hubungan positif antara akumulasi kewajiban (kurang kas).

2. Variabel independen

Variabel independen dalam penelitian ini bertujuan untuk menguji adanya pengaruh terhadap variabel dependen, variabel independen yang digunakan untuk memprediksi pengaruh pada variabel dependen adalah sebagai berikut:

Financial Stability

Proksi yang digunakan finacial stability untuk mengukur stabilitas keuangan menggunakan tingkat perubahan total aset (FSP) dalam persamaan berikut:

Change in Auditor

Proksi yang digunakan untuk mengukur perubahan auditor secara voluntary adalah AUDCHANGE, yang menggunakan variabel dummy. Jika, angka 1 berarti terdapat perubahan KAP periode 2018-2020, dan jika, tidak ada perubahan pada KAP periode 2018-2020 akan diberikanï¿½ angka 0.

Effective Monitoring

Proksi yang digunakan untuk mengukur effective monitoring yaitu dengan menggunakan rasio jumlah dewan komisaris independen (EMO) dengan rumus:

Change in Director

Proksi yang digunakan untuk mengukur change in director adalah dengan menggunakan pergantian dewan direksi secara voluntary yaitu DCHANGE dengan menggunakan dummy variable, dimana angka 1 diberikan apabila pada perusahaan terdapat pergantian dewan direksi selama periode 2018-2020 dan angka 0 diberikan apabila pada perusahaan tidak terdapat pergantian dewan direksi selama periode 2018-2020.

Arrogance

Proksi yang digunakan untuk mengukur arrogance yaitu CEOPIC dengan menghitung jumlah foto CEO yang tampil dalam buku tahunan selama periode 2018-2020.

Teknik Analisis Data

Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif memberikan gambaran tentang data dan ringkasan data yang dikumpulkan dengan memberikan hasil berupa mean, standar deviasi, minimum, dan maksimum. Hasil penjelasan akan membantu membuat informasi yang disajikan jelas dan mudah dipahami.

Analisis Regresi Logistik

Regresi logistik digunakan sebagai metode analisis untuk pengujian hipotesis untuk menentukan apakah variabel independen mempengaruhi variabel dependen ketika variabel dependen dari regresi logistik adalah biner.ï¿½

Model regresi logistik untuk penelitian ini memiliki persamaan sebagai berikut:

FRAUD=α+β1FSP+β2AUDCHANGE+β3EMO+β4DCHANGE+ β5CEOPIC+ε

Keterangan:

FRAUDï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ = Kecurangan Laporan Keuangan

αï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ = Koefisien Regresi Konstanta

β1, β2, β3, β4, β5 = Koefisien Regresi masing-masing proksi

FSPï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ = Perubahan Aset selama tiga tahun

AUDCHANGEï¿½ï¿½ï¿½ = Pergantian KAP dalam perusahaan

EMOï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ = Rasio Dewan Komisaris Independen

DCHANGEï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ = Pergantian Direksi dalam perusahaan

CEOPICï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ï¿½ = Jumlah gambar CEO dalam buku tahunan perusahaan

Uji t

Untuk melihat seberapa besar variabel independen mempengaruhi variabel dependen, peneliti harus menguji koefisien regresi. Uji t dapat dilakukan dengan membandingkan t hitung dengan t tabel atau dengan membandingkan tingkat signifikansi t hitung. Tingkat signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini adalah 5%.

Hipotesis ditolak, jika nilai sig > 5%, maka tidak terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y

Hipotesis diterima, jika nilai sig < 5%, maka terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Perusahaan pertambangan yang telah menerbitkan laporan keuangan lengkap dan tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) sesuai kriteria sampel periode 2018-2020 telah mencapai 35 atau 105 laporan keuangan. Namun, setelah uji regresi logistik, tiga sampel adalah outlier, sehingga hanya 102 laporan keuangan lengkap perusahaan yang digunakan untuk pengujian lebih lanjut (tabel 1).

Jika nilai ini lebih besar dari 0,05, maka hasil uji model dengan menggunakan uji Hosmer and Lemeshowï¿½s..Goodness of Fit Test adalah 0,730. Hal ini menunjukkan bahwa uji kecocokan Hosmer and Lemeshowï¿½s..Goodness of Fit Test memiliki statistik sebesar 5,253 dan probabilitas signifikansi 0,730, jauh di atas 0,05. Kita dapat menyimpulkan bahwa model dapat memprediksi pengamatan. Atau, model dapat diterima karena cocok dengan pengamatan. Hasil ini didukung oleh nilai 2LogL di blok 1. Hal ini menunjukkan bahwa nilaiï¿½ tersebut berkurang dibandingkan dengan nilai 2LogL pada blok 2. Nilai 2LogL untuk blok 2 menunjukkan 126.253, sedangkan nilai 2LogL untuk blok 1 adalah 134.701, menunjukkan penurunan sebesar 8.448. Penurunan nilai 2LogL menunjukkan bahwa model regresi lebih baik dengan memasukkan semua variabel bebas. Dengan kata lain, ini menunjukkan bahwa model hipotetis sesuai dengan data. Nilai R2 dari Nagelkerke adalah 0,108. Hal ini dikarenakan hanya 10,8% variasi variabel terikat yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas, sedangkanï¿½ sisanya 89,2% merupakan variabel lain dari proksi teori Pentagon atauï¿½ variabel lain yang tidak termasuk dalam teori Pentagon.

Berikut ini adalah hasil dari statistik deskriptif pada tabel 2:

Tabel 2. Hasil Statistik deskriptif

Descriptive Statistics
	N	Minimum	Maximum	Mean	Std. Deviation
FSP	102	-.52	.47	.0475	.15306
AUDCHANGE	102	0	1	.40	.493
EMO	102	.20	.67	.3931	.09122
DCHANGE	102	0	1	.52	.502
CEOPIC	102	1	6	2.39	.924
M SCORE	102	0	1	.37	.486
Valid N (listwise)	102

Sumber : Data diolah, 2022

Hasil statistik deskriptif diatas adalah data yang diolah setelah melakukan outlier dari jumlah data sebanyak 105 menjadi 102 dikarenakan terdapat data yang harus dioutlier.

Financial stability yang diukur menggunakan.persentase perubahan total aset selama 3 tahun..terjadinya kecurangan. Nilai mean sebesar 0.0475 yang berarti terjadi.perubahan total aset sebesar 4.75% selama 3 tahun. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa rata-rata.dari perubahan total aset selama 3 tahun masuk dalam kategori tidak stabil. Sementara itu, nilai standar deviasi.sebesar 0.15306 menunjukkan bahwa variasi data..bersifat heterogen, karena nilai standarï¿½deviasi sebesar 15.306% lebih besar dibandingkan dengan nilai mean sebesar 4.75%. Nilai terendah yang dimiliki financial stability yaitu sebesar -0.52. Sedangkan nilai tertinggi yang dimiliki financial stability yaitu sebesar 0.47.

Change in Auditor yang diukur dengan menggunakan..variabel dummy, apabila angka 1 diberikan maka perusahaan melakukan pergantian KAP dan jika angka 0 diberikan maka perusahaan tidak melakukan pergantian KAP selama 3 tahun terjadinya kecurangan. Nilai mean sebesar 0.40 yang berarti terjadi pergantian KAP sebesar 40% selama 3 tahun. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan..bahwa rata-rata dari pergantian KAP selama 3 tahun masuk dalam suatu aktivitas yang sering dilakukan. Sementara itu, nilai standarï¿½deviasi sebesar 0.493 menunjukkan bahwa variasi data bersifat heterogen karena nilai standar deviasi sebesar 49.3% lebih besar dibandingkan dengan nilai mean sebesar 40%. Nilai terendah yang dimiliki Change in Auditor yaitu sebesar 0. Nilai tertinggi yang dimiliki Change in Auditor yaitu sebesar 1.

Effective Monitoring yang dihitung dengan membandingkan antara jumlah dewan komisaris independen dengan total dewan komisaris selama 3 tahun terjadinya kecurangan. Nilai mean sebesar 0.3931 yang berarti terjadi perbandingan antara jumlah dewan komisaris independen dengan total dewan komisaris sebesar 39.31% selama 3 tahun. Dilihat dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa rata-rata dari perbandingan antara jumlah dewan komisaris independen dengan total dewan komisaris selama 3 tahun termasuk kedalam kategori sedang atau jarang dilakukan. Sementara itu, nilai dari standar deviasi sebesar 0.09122 menunjukkan bahwa variasi data bersifat homogen karena nilai standar deviasi sebesar 9.122% lebih kecil dibandingkan dengan nilai mean sebesar 39.31%. Nilai terendah yang dimiliki Effective Monitoring yaitu sebesar 0.20. Nilai tertinggi yang dimiliki Effective Monitoring yaitu sebesar 0.67.

Change in Director yang diukur dengan menggunakan variabel dummy, jika angka 1 diberikan maka perusahaan melakukan pergantian dewan direksi dan jika angka 0 diberikan maka perusahan tidak melakukan pergantian dewan direksi selama 3 tahun terjadinya kecurangan. Nilai mean sebesar 0.52 yang berarti terjadi pergantian dewan direksi sebesar 52% selama 3 tahun. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa mean dari pergantian dewan direksi selama 3 tahun termasuk kedalam kategori sedang atau jarang dilakukan. Sementara itu, nilai dari standar.deviasi sebesar 0.502 ï¿½dapat menunjukkan bahwa variasi data tersebut bersifat homogen karena nilai standar deviasi sebesar 50.2% lebih kecil dibandingkan dengan nilai mean sebesar 52%. Nilai terendah yang dimiliki Change in Director yaitu sebesar 0. Nilai tertinggi yang dimiliki Change in Director yaitu sebesar 1.

Arrogance diukur dengan menggunakan jumlah gambar CEO pada suatu perusahaan dalam laporan keuangan tahunan secara berulang-ulang selama 3 tahun terjadi kecurangan. Nilai mean sebesar 2.39 yang berarti terjadi jumlah foto CEO pada suatu perusahaan dalam laporan keuangan tahuanan secara berulang-ulang sebesar muncul sebanyak 2 kali. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa banyak jumlah mean dari sejumlah foto CEO pada suatu perusahaan dalam laporan keuangan tahuanan secara berulang-ulang selama 3 tahun termasuk kedalam jumlah yang banyak. Sementara itu, nilai dari standar.deviasi sebesar 0.924 menunjukkan bahwa variasi data bersifat homogen karena nilai standar deviasi sebesar 92.4% lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai mean yang sebesar 241%. Nilai terendah yang dimiliki Arrogance yaitu sebesar 1. Nilai tertinggi yang dimiliki Arrogance yaitu sebesar 6.

Berikut ini adalah hasil dari tabel klasifikasi pada tabel 3:

Tabel 3. Tabel Klasifikasi

	Observed		Predicted
			M SCORE		Percentage Correct
			tidak melakukan Manipulasi	melakukan Manipulasi
Step 1	M SCORE	tidak melakukan Manipulasi	58	6	90.6
		melakukan Manipulasi	26	12	31.6
	Overall Percentage				68.6
a. The cut value is ,500

Sumber : Data diolah, 2022

Dari pengelompokan klasifikasi data diatas dapat disimpulkan bahwa prediksi secara keseluruhan dari model regresi sebesar 68.6%. Dengan persentase sebesar 90.6% dari perusahaan tidak melakukan manipulasi, sedangkan persentase sebesar 31.6% dari perusahaan telah melakukan manipulasi. Berdasarkan persentase tersebut, disimpulkan bahwa terdapat kemampuan pada model dalam memprediksi adanya variabel independen dengan persentase sebesar 31.6%.

Adanya kecurangan laporan keuangan tahunan pada perusahaan yang melakukan manipulasi yang telah diprediksi secara keseluruhan dari model regresi ini, dengan persentase nilai sebesar 31.6%. Pada saat menggunakan model regresi ini, terdapat sampel laporan keuangan tahunan yang telah diprediksi melakukan kecurangan laporan keuangan sebanyak 12 sampel laporan keuangan tahunan dari jumlah sampel laporan keuangan tahunan sebanyak 26 sampel laporan keuangan tahunan. Sebaliknya, prediksi secara keseluruhan dari model regresi ini juga dapat memprediksi kemungkinan tidak terjadinya kecurangan laporan keuangan tahuanan dengan persentase sebesar 90.6%. Pada saat menggunakan model regresi ini, terdapat sampel laporan keuangan tahunan yang telah diprediksi tidak melakukan kecurangan laporan keuangan sebanyak 58 sampel laporan keuangan tahunan dari jumlah sempel laporan keuangan tahunan sebanyak 84 sampel laporan keuangan tahunan.

Berikut ini adalah hasil dari analisis regresi logistik pada tabel 4:

Tabel 4. Hasil Analisis Regresi Logistik

		B	S.E.	Wald	df	Sig.	Exp(B)
Step 1^a	FSP	3.415	1.558	4.801	1	.028	30.411
	AUDCHANGE	.647	.474	1.864	1	.172	1.911
	EMO	.746	2.434	.094	1	.759	2.109
	DCHANGE	.234	.483	.235	1	.628	1.264
	CEOPIC	.254	.237	1.142	1	.285	1.289
	Constant	-2.015	1.174	2.947	1	.086	.133
a. Variable(s) entered on step 1: FSP, AUDCHANGE, EMO, DCHANGE, CEOPIC.

Sumber: Data diolah, 2022

Berdasarkan hasil dari regresi logistik tersebut, dapat diperoleh persamaan sebagai berikut :

FRAUD = -2.015 + 3.415ACHANGE + 0.647AUDCHANGE + 0.746EMO + 0.234DCHANGE + 0.254CEOPIC

Berikut ini adalah hasil dari pengujian hipotesis penelitian pada tabel 5:

ï¿½

Tabel 5

Hasil Rekapitulasi Uji Hipotesis

Variabel	B	Sig	Keterangan
Financial Stability	3.415	0.028	Diterima
Change in Auditor	0.647	0.172	Ditolak
Effective Monitoring	0.746	0.759	Ditolak
Change in Director	0.234	0.628	Ditolak
Arrogance	0.254	0.285	Ditolak

Sumber : Data diolah, 2022

Hasil pengujian dari Financial stability.berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Berdasarkan pada hasil rekapitulasi uji hipotesis diatas, dimana variabel financial stability menggunakan proksi yaitu ACHANGE, nilai dari koefiesien regresi sebesar 3.415 dan nilai dari signifikansi sebesar 0.028. Maka dapat diketahui, 0.028 < 0.05 (lebih kecil dari 5%), maka H1 diterima, artinya financial stability berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Dari hasil penelitian tersebut. Penelitian ini mendukung penelitian dari (Nuha et al., 2021) dan (Aprilia, Hardi, & Al-Azhar, 2017). Penelitian ini mampu menunjukkan bahwa pengelolaan aset yang tepat dapat menghasilkan stabilitas keuangan yang baik dengan didukung adanya perkembangan teknologi yang dapat diamati oleh investor.

Hasil pengujian dari Change in auditor.berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Berdasarkan pada hasil rekapitulasi uji hipotesis diatas, variabel Change in Auditor yang menggunakan proksi yaitu AUDCHANGE, nilai dari koefisien regresi sebesar 0.647 dan nilai dari signifikansi sebesar 0.172. Maka dapat diketahui, 0.172 > 0.05 (lebih besar dari 5%), maka H2 ditolak, artinya change in auditor tidak berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Penelitian ini mendukung penelitian dari (Yesiariani & Rahayu, 2017), tetapi belum mendukung penelitian (Rahmayuni, 2018). Penelitian ini mampu menunjukkan bahwa perubahan auditor dengan tidak meninggalkan jejak audit pada aktivitas keuangan perusahaan sangat penting bagi perusahaan agar dapat memberikan laporan keuangan yang dapat diamati dan dipercaya oleh investor.

Hasil pengujian dari Effective monitoring.berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Berdasarkan pada hasil rekapitulasi uji hipotesis diatas, variabel Effective monitoring menggunakan proksi yaitu EMO, nilai dari koefisien regresi sebesar 0.746 dan nilai dari signifikansi sebesar 0.759. Maka dapat diketahui, 0.759 > 0.05 (lebih besar dari 5%), maka H3 ditolak, artinya effective monitoring tidak berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Penelitian ini mendukung penelitian dari (Herdiana & Sari, 2018) dan (Oktafiana & Sari, 2019). Penelitian ini mampu menunjukkan bahwa jumlah dewan komisaris independen yang melakukan pengawasan manajemen bukan menjadi hal yang diperhatikan di dalam perusahaan, justru yang terpenting adalah efektivitas kinerja dewan komisaris di dalam perusahaan.

Hasil pengujian dari Change in director.berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Berdasarkan pada hasil rekapitulasi uji hipotesis diatas, variabel Change in director menggunakan proksi yaitu DCHANGE, nilai dari koefisien regresi sebesar 0.234 dan nilai dari signifikansi sebesar 0.628. Maka dapat diketahui, 0.628 > 0.05 (lebih besar dari 5%), maka H4 ditolak, artinya change in director tidak berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Penelitian ini mendukung penelitian dari (Puspitadewi & Sormin, 2018) dan (Herdiana & Sari, 2018). Penelitian ini mampu menujukkan bahwa perubahan dewan direksi dengan pertahanan dewan direksi dalam waktu lama dapat dikarenakan dewan direksi tersebut memiliki kemampuan untuk mempertahankan kondisi perusahaan tetap stabil dalam menghadapi persaingan usaha yang semakin ketat.

Hasil pengujian dari Arrogance..berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Berdasarkan pada hasil rekapitulasi uji hipotesis diatas, variabel arrogance menggunakan proksi yaitu CEOPIC, nilai dari koefisien regresi sebesar 0.254 dan nilai dari signifikansi sebesar 0.285. Maka dapat diketahui, 0.285 > 0.05 (lebih besar dari 5%), maka H5 ditolak, artinya arrogance tidak berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Penelitian ini tidak mendukung penelitian dari (Tessa & Harto, 2016) dan (Siddiq, Achyani, & Zulfikar, 2017). Penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat arogansi yang terdapat pada penelitian ini tidak dapat memicu terjadinya laporan keuangan dengan adanya jumlah foto CEO yang terpampang pada laporan keuangan.

KESIMPULAN

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh fraud pentagon yaitu Financial Stability, Change in Auditor, Effective Monitoring, Change in Director, Arrogance terhadap kecurangan laporan keuangan dengan menggunakan Beneish M-Score pada perusahaan sektor pertambangan yang terdaftar di BEI tahun 2018-2020. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel financial stability berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan. Untuk variabel lainnya yaitu change in auditor, effective monitoring, change in director dan arrogance tidak berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan.

Penelitian selanjutnya diharapkan menggunakan pengukuran yang lebih luas. Penelitian selanjutnya diharapkan melakukan penelitian pada sektor lain seperti pada sektor perdagangan, jasa, bangunan, real estate, dan investasi dan Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan variabel independen lain baik menggunakan yang sudah digunakan maupun dengan menambahkan variabel lain yang terdapat diluar pentagon theory. Seperti financial target dan nature of industry.

BIBLIOGRAFI

Amarakamini, Ni Putu, & Suryani, Elly. (2019). Pengaruh Fraud Pentagon Terhadap Fraudulent Financial Statement Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (Bei) Tahun 2016 Dan 2017. Jurnal Akuntansi (Media Riset Akuntansi & Keuangan), 7(2). Google Scholar

Aprilia, Regina, Hardi, Hardi, & Al-Azhar, A. (2017). Pengaruh Financial Stability, Personal Financial Need, Ineffective Monitoring, Change in Auditor Dan Change in Director Terhadap Financial Statement Fraud Dalam Perspektif Fraud Diamond (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efe. Riau University. Google Scholar

Ayem, Sri, & Astuti, Astuti. (2019). Konsep Fraud Diamond dan Financial Statement Fraud (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2014-2018). Jurnal Ilmiah Akuntansi Dan Humanika, 9(3), 235ï¿½246. Google Scholar

Dorris, B. (2018). Report to the nations: Global study on occupational fraud and abuse. New York, Association of Certified Fraud Examiners. Google Scholar

Firdausi, Annas, & Triyanto, Dedik Nur. (2021). Analisis Fraud Diamond Dalam Mendeteksi Potensi Kecurangan Laporan Keuangan (studi Empiris Pada Perusahaan Sektor Pertambangan Yang Terdaftar Di Bei Periode 2016-2019). EProceedings of Management, 8(4). Google Scholar

Herdiana, Rudi, & Sari, Shinta Permata. (2018). Analisis Fraud Diamond Dalam Mendeteksi Financial Statement Fraud (Studi Empiris Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2015-2017). Seminar Nasional Dan Call for Paper III Fakultas Ekonomi, 402ï¿½420. Google Scholar

IAI, Dewan Standar Akuntansi Keuangan. (2017). Standar Akuntansi Keuangan (SAK) No. 14: Persediaan. Jakarta: Ikatan Akuntan Indonesia. Google Scholar

Indonesia, ACFE. (2017). Survei Fraud Indonesia 2016. Jakarta. ACFE Indonesia Chapter. Google Scholar

Marks, J. T. (2014). Playing offense in a high-risk environment. Crowe Horwath, 94 (8), 14. 0search. Ebscohost. Com. Wam. City. Ac. Uk/Login. Aspx. Google Scholar

Novita, Nova. (2019). Teori Fraud Pentagon dan Deteksi Kecurangan Pelaporan Keuangan. Jurnal Akuntansi Kontemporer, 11(2), 64ï¿½73. Google Scholar

Nuha, Nabila, Ambarwati, Sri, & Lysandra, Shanti. (2021). Analisis Fraud Diamond Dalam Mendeteksi Financial Statement Fraud (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Sektor Industri Barang Konsumsi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (BEI) TAHUN 2017-2019). JIAP: Jurnal Ilmiah Akuntansi Pancasila, 1(1), 47ï¿½62. Google Scholar

Nurhayat, W. (2020). Kenali Fraud Laporan Keuangan dan Praktiknya yang Merugikan Perusahaan. Google Scholar

Oktafiana, Nimas Frasiska, & Sari, Shinta Permata. (2019). Analisis Fraud Laporan Keuangan Dengan Wolfe & Hermansonï¿½s Fraud Diamond Model Pada Perusahaan LQ45 Di Bursa Efek Indonesia. Prosiding Seminar Nasional & Call For Paper, 246ï¿½258. Google Scholar

Prayoga, M. Adam, & Sudarmaji, Eka. (2019). Kecurangan laporan keuangan dalam perspektif fraud diamond theory: Studi empiris pada perusahaan sub sektor transportasi di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Bisnis Dan Akuntansi, 21(1), 89ï¿½102. Google Scholar

Pribadi, Amanda, & Nuryatno, Muhammad. (2019). Pengaruh pressure, opportunity, rationalization dan capability terhadap financial statement fraud. INOVASI, 15(2), 120ï¿½127. Google Scholar

Puspitadewi, Esterine, & Sormin, Partogian. (2018). Pengaruh fraud diamond dalam mendeteksi financial statement fraud. Jurnal Akuntansi, 12(2), 146ï¿½162. Google Scholar

Rachmi, Fitri Aulia, Supatmoko, Djoko, & Maharani, Bunga. (2020). Analisis Financial Statement Fraud Menggunakan Beneish M-Score Model Pada Perusahaan Pertambangan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. E-Journal Ekonomi Bisnis Dan Akuntansi, 7(1), 7ï¿½12. Google Scholar

Rahmayuni, Sri. (2018). Analisis Pengaruh Fraud Diamond terhadap Kecurangan Laporan Keuangan (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI Tahun 2013-2016). Jurnal Akuntansi, 6(1). Google Scholar

Siddiq, Faiz Rahman, Achyani, Fatchan, & Zulfikar, Z. (2017). Fraud Pentagon dalam Mendeteksi Financial Statement Fraud. Google Scholar

Subagio, Tjahjono. (2013). Business Crimes and Ethics: Konsep dan Studi Kasus Fraud di Indonesia dan Global. Yogyakarta: ANDI. Google Scholar

Tessa, G. Chyntia, & Harto, Puji. (2016). Fraudulent financial reporting: Pengujian teori Fraud Pentagon pada sektor keuangan dan perbankan di Indonesia. Fakultas Ekonomika dan Bisnis. Google Scholar

Yesiariani, Merissa, & Rahayu, Isti. (2017). Deteksi financial statement fraud: Pengujian dengan fraud diamond. Jurnal Akuntansi Dan Auditing Indonesia, 21(1), 49. Google Scholar