Keterbatasan Penelitian SIMPULAN, SARAN DAN KETERBATASAN PENELITIAN

Kusumawardhani, Prisca. 2015. Deteksi Financial Statement Fraud dengan Analisis Fraud Triangle pada Perusahaan Perbankan yang Terdaftar di BEI. Naskah Publikasi Ilmiah. Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Surabaya. Mahesarani, Dwi. 2014. Pengaruh Tata Kelola Perusahaan terhadap Potensi Kecurangan Laporan Keuangan. Skripsi. Universitas Diponegoro Nabila Rahma Atika. 2013. Deteksi Kecurangan Laporan Keuangan dalam Perspektif Fraud Triangle Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2010 – 2011. Skripsi. Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro Semarang Norbarani, Listiana. 2012. Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan dengan Analisis Fraud Triangle yang diadopsi dalam SAS No 99. Prosiding. Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro Semarang Nugraha, Noval Dwi Aditya dan Deliza. 2015. Pendeteksian Laporan Keuangan Melalui faktor Risiko, Tekanan dan Peluang Berdasarkan Press Release OJK 2008 – 2012. E- Journal Akuntansi Trisakti, Volume 2 No 1 Hal 4 Pardosi, Rica Widya. 2014. Analisis Fraud Diamond dalam Mendeteksi Kecurangan Laporan Keuangan pada Perusahaan Manufaktur di Indonesia dengan menggunakan Fraud Score Model Tahun 2010 – 2013. Naskah Publikasi Ilmiah. Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lampung Puspatrisnanti, Tifani dan Fitriany. 2014. Analisis Hubungan Manajemen Laba dan Fraud Dalam Laporan Keuangan. SNA 17 Mataram, Lombok Universitas Mataram Putra, Wahyu Manuhara dan Marine Mardita Stiyaningtyas. 2015. Tindakan Kecurangan Keuangan dengan Analisis Model Fraud Diamond dengan Corporate Governance sebagai variabel pemoderasi Studi empiris perusahaan manufaktur yang terdaftar di bursa efek Indonesia periode 2012 – 2014. Naskah Publikasi Ilmiah. Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah Yogyakarta. Rahmawati, Halim Usman. 2014. Pengaruh Beban Kerja dan Pengalaman Auditor dalam Mendeteksi Kecurangan. Jurnal Akuntansi dan Investasi, Volume 15 No 1 Hal 70 Ratmono, Dwi, Yuvita Avrie dan Agus Purwanto. 2014. Dapatkah Teori Fraud Triangle menjelaskan Kecurangan dalam Laporan Keuangan?, Simposium Nasional Akuntansi No 17 Mataram, Lombok, Universitas Mataram Hal 4 Rini, Viva yustitia. 2012. “Analisis Prediksi Potensi Risiko Fraudulent Financial Statement melalui Fraud Score Model Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008 – 2010”. Diponegoro Journal Of Accounting Vol. 1 No. 1, hal 4 Sihombing, Kennedy Samuel. 2014. Analisis Fraud Diamond dalam Mendeteksi Financial Statement Fraud : Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI Tahun 2010 – 2012. Skripsi. Universitas Diponegoro Skousen et al., 2008. “Detecting and Predecting Financial Statement Fraud : The Effectiveness of Fraud Triangle and SAS No. 99”. In C.J. Skousen, K.R. Smith, C.J. Wright, Advances in Financial Economics pp. 53-81. Bingley: Emerald Group Publishing Limited. Sukirman, Maylia Pramono Sari. 2013. Model Deteksi Kecurangan Berbasis Fraud Triangle Studi Kasus pada Perusahan Publik di Indonesia. Jurnal Akuntansi dan Auditing Volume 9 No 2 Sukrisnadi, Dedy. 2010. Pemakaian Ukuran F-Score dalam Kasus – Kasus Salah Saji Laporan Keuangan di Pasar Modal Indonesia. Tesis. Fakultas Ekonomi Program Studi Magister Akuntansi Universitas Indonesia Summers, S., Sweeney, J. 1998. “Fraudulently Misstated Financial Statements and Insider Trading: An Empirical Analysis”. The Accounting Review. Volume 73 No 1. Tiffani, Laila dan Marfuah. 2014. Deteksi Financial Statement Fraud dengan Analisis Fraud Triangle pada Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Simposium Nasional Akuntansi No 49, Universitas Islam Indonesia Tuannakota, Theodorus, 2007. “Akuntansi Forensik dan Auditing Investigatif”. Edisi II Salemba Empat, Jakarta Widarti. 2015. Pengaruh Fraud Triangle terhadap Deteksi Kecurangan Laporan Keuangan pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI. Jurnal Manajemen dan Bisnis Sriwijaya Vol 13 No 2 Yesiariani, Merissa dan Isti Rahayu. 2016. Analisis Fraud Diamond dalam Mendeteksi Financial Statement Fraud Studi Empiris pada Perusahaan LQ-45 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2010 – 2014 Simposium Nasional Akuntansi XIX, Lampung Yustitia, Viva. 2012. Analisis Prediksi Potensi Risiko Fraudulent Financial Stament melalui Fraud Score Model. Diponegoro Journal of Accounting Vol 1 No 1 78 DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1 Daftar Perusahaan Sampel DAFTAR PERUSAHAAN SAMPEL No Kode Perusahaan Nama Perusahaan 1 AGRO Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk 2 BABP Bank ICB Bumi Putra Tbk 3 BACA Bank Capital Indonesia Tbk 4 BBCA Bank Central Asia Tbk 5 BBKP Bank Bukopin Tbk 6 BBMD Bank Mestika Dharma Tbk 7 BBNI Bank Negara Indonesia PerseroTbk 8 BBNP Bank Nusantara Parahyangan Tbk 9 BBRI Bank Rakyat Indonesia PerseroTbk 10 BBTN Bank Tabungan Negara Persero Tbk 11 BCIC Bank Mutiara Tbk 12 BDMN Bank Danamon Indonesia Tbk 13 BEKS Bank Pundi Indonesia Tbk 14 BJBR Bank Jabar Banten Tbk 15 BJTM Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur Tbk 16 BKSW Bank Kesawan Tbk 17 BMAS Bank Maspion Indonesia Tbk 18 BMRI Bank Mandiri Persero Tbk 19 BNBA Bank Bumi Arta Tbk 20 BNGA Bank CIMB Niaga Tbk 21 BNII Bank Internasional Indonesia Tbk 22 BNLI Bank Permata Tbk 23 BSIM Bank Sinar Mas Tbk 24 BSWD Bank Swadesi Tbk 25 BTPN Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk 26 BVIC Bank Victoria International Tbk 27 INPC Bank Artha Graha International Tbk 28 MAYA Bank Mayapada International Tbk 29 MCOR Bank Windu Kentjana International Tbk 30 MEGA Bank Mega Tbk 31 NAGA Bank Mitraniaga Tbk 32 NISP Bank NISP OCBC Tbk 33 NOBU Bank Nationalnobu Tbk 34 PNBN Bank Pan Indonesia Tbk 35 PNBS Bank Pan Indonesia Syariah Tbk 36 SDRA Bank Himpunan Saudara Tbk Lampiran 2 Data Input Variabel Independen dengan menggunakan Fraud Score Model Variabel Independen Fraud Score No Kode Perusa haan Tahun Kualitas Akrual Kinerja Keuangan F Score WC NCO FIN ATS Kualitas Akrual Piuta ng Persedi aan Pendap atan Modal Kiner ja Keua ngan 1 AGRO 2013 -676663659 1038470235 -3767389678 4583200166 -0.74 0.255 -0.010 -0.251 0.100 0.094 0.194 2 BABP 2013 628164 -1780 -7173760 3720984066 0.00 -1.382 0.000 0.131 0.026 -1.226 -1.199 3 BACA 2013 743363 163983 -6204235 7013752.5 -0.76 0.131 0.033 -0.138 3.544 3.571 2.820 4 BBCA 2013 58920959 11716256 -428460621 469921762 -0.76 0.126 0.014 -0.008 0.022 0.154 0.176 5 BBKP 2013 4720685 1461477 -62504397 78167261.5 -0.72 0.039 0.001 -3.042 0.016 -2.986 -2.970 6 BBMD 2013 1772442333 196948347 -5963851099 7918379436 -0.50 0.100 0.013 0.015 0.009 0.137 0.146 7 BBNI 2013 71973479 -2910391 -326402197 359979205.5 -0.71 0.139 0.004 -0.044 0.012 0.110 0.122 8 BBNP 2013 990434640 26060143 -8790005724 9098972146 -0.85 0.130 0.022 -0.040 0.043 0.155 0.198 9 BBRI 2013 1464860792 4020184 -537710533 588759858 1.58 0.005 0.003 -0.057 0.025 -0.024 0.00 10 BBTN 2013 11215743 1002892 -117385687 121459161.5 -0.87 0.156 0.026 -0.016 0.011 0.176 0.187 11 BCIC 2013 1510756 -111680 -12715349 14908092.5 -0.76 -0.055 0.009 -0.001 0.008 -0.039 -0.031 12 BDMN 2013 30393595 5150328 -150078799 170014328 -0.67 0.028 0.002 -0.093 0.017 -0.046 -0.030 13 BEKS 2013 165125 316467 -7977337 8338615 -0.90 0.143 0.037 -0.118 0.008 0.070 0.078 14 BJBR 2013 8121663 -2568403 -55440337 70958233 -0.70 0.134 -0.004 0.028 0.010 0.169 0.179 15 BJTM 2013 5795643 -1692277 -25319356 31079365 -0.68 0.105 0.062 0.064 0.007 0.238 0.246 16 BKSW 2013 1413435 175086 -9493409 7846134.5 -1.01 0.641 0.047 -0.584 0.083 0.187 0.270 17 BMAS 2013 565097059 -34880265 -3403432582 3787353129 -0.76 0.068 0.031 0.077 -0.002 0.174 0.172 18 BMRI 2013 154363859 9475418 -584173823 684359235 -0.61 0.001 0.009 0.042 0.019 0.071 0.090 19 BNBA 2013 461699815 134316013 -3458782356 3764594433 -0.76 0.158 0.003 -0.100 0.011 0.073 0.084 20 BNGA 2013 27315396 -1732065 -186638230 208139445 -0.77 0.012 0.018 -0.344 0.016 -0.298 -0.282 21 BNII 2013 13176831 -23691 -123139520 128159829.5 -0.86 0.013 0.000 -0.133 0.021 -0.098 -0.077 22 BNLI 2013 18587625 -153836 -146737075 174261636.5 -0.74 0.021 -0.007 0.093 0.009 0.117 0.126 23 BSIM 2013 2323078 765839 -14498349 16299673.5 -0.70 0.038 0.007 -0.628 0.057 -0.526 -0.469 24 BSWD 2013 422607202 -106671524 -2978837710 3071048430 -0.87 0.234 0.000 0.061 0.026 0.322 0.348 25 BTPN 2013 10770808 -939348 -56527098 64375798 -0.73 0.112 0.021 -0.021 0.034 0.146 0.180 26 BVIC 2013 2549522 -363043806 346824329 16752985 -0.82 0.203 -0.021 -0.115 0.009 0.076 0.086 27 INPC 2013 2617159 476885 -18185893 20878141 -0.72 0.007 0.003 0.533 0.037 0.580 0.617 28 MAYA 2013 1992924 -30872896 10428686 20591061 -0.90 0.267 0.021 -0.143 0.028 0.173 0.200 29 MCOR 2013 988441 126379 -6871879 7206230 -0.80 0.130 0.010 -0.084 0.039 0.095 0.134 30 MEGA 2013 3456093 -6101808 -50885676 65847403 -0.81 0.048 -0.049 0.034 -0.002 0.030 0.028 31 NAGA 2013 -125175526 262593080 -1095498498 1166652177 -0.82 0.167 0.037 -0.119 0.035 0.120 0.155 32 NISP 2013 18477264 -5513493 -77023490 88333137 -0.73 0.123 0.065 -0.019 0.051 0.219 0.271 33 NOBU 2013 958795 50327 -2856615 2547395.5 -0.73 0.323 0.091 -0.035 0.295 0.674 0.969 34 PNBN 2013 21182015 4060809 -143541952 156424096.5 -0.76 0.001 0.066 -0.021 0.015 0.061 0.076 35 PNBS 2013 3616262621 37968944 -395688802 2027420587 1.61 0.228 -0.001 -0.114 0.017 0.129 0.146 36 SDRA 2013 1650621 1894909 -4444418 7926075.5 -0.11 0.116 0.007 -0.025 0.005 0.103 0.108 37 AGRO 2014 -823435827 1770613775 -5469608877 5757282579 -0.79 0.173 0.004 -0.483 0.011 -0.295 -0.284 38 BABP 2014 1094486 234544 -8192400 8797694.5 -0.78 0.085 -0.002 0.613 0.533 1.230 1.764 39 BACA 2014 1416559 -431335 -8257874 8195988.5 -0.89 0.121 0.047 -0.112 0.827 0.883 1.711 40 BBCA 2014 71977172 -6381537 -450423603 525002430.5 -0.73 0.067 -0.028 0.084 0.026 0.148 0.174 41 BBKP 2014 5123037 2386600 -72221075 74248952 -0.87 0.090 -0.004 0.045 0.008 0.139 0.147 42 BBMD 2014 1984391104 190781709 -6534114533 8300323203 -0.53 0.066 0.007 -0.175 0.024 -0.078 -0.054 43 BBNI 2014 91196952 7891681 -338742622 401614261.5 -0.60 0.067 0.017 0.003 0.033 0.120 0.153 44 BBNP 2014 1078909508 3163750 -7251207384 9727304646 -0.63 -0.045 0.017 0.053 0.009 0.034 0.043 45 BBRI 2014 91559378 -32843082 -655004446 714068973.5 -0.84 0.002 -0.005 0.070 0.025 0.092 0.118 56 BBTN 2014 11613229 347382 -129037076 137872845.5 -0.85 0.109 0.008 -0.140 0.005 -0.018 -0.014 57 BCIC 2014 1144734 -685844 -10617901 13629057.5 -0.75 -0.212 0.073 -1.560 -0.026 -1.726 -1.752 58 BDMN 2014 32004254 5608676 -160735410 189972970.5 -0.65 -0.004 0.006 -0.051 0.008 -0.041 -0.033 59 BEKS 2014 308331 103356 -8087050 9017440.5 -0.85 -0.015 0.012 -0.244 -0.009 -0.255 -0.264 60 BJBR 2014 9947466 355709 -61327888 73397385 -0.70 0.051 -0.010 -0.118 0.005 -0.072 -0.067 61 BJTM 2014 5992135 -106278 -31431059 35522291.5 -0.72 0.112 0.012 -0.034 0.009 0.100 0.109 62 BKSW 2014 2198919 183426 -18461763 15943316.5 -1.01 0.433 -0.008 -0.099 0.048 0.373 0.422 63 BMAS 2014 499052100 25599369 -4026511418 4499499494 -0.78 0.040 0.084 -0.032 0.002 0.094 0.096 64 BMRI 2014 182211380 18917955 -689935622 794069717.5 -0.62 0.002 0.017 -0.148 0.020 -0.109 -0.088 65 BNBA 2014 510729592 86388136 -4485210309 4600547461 -0.85 0.154 0.002 -0.139 0.008 0.025 0.033 66 BNGA 2014 28948678 2587653 -201567620 226014416 -0.75 -0.002 0.005 0.060 0.011 0.074 0.086 67 BNII 2014 13115092 6469306 -126251683 141932608.5 -0.75 0.012 0.001 -0.322 0.016 -0.294 -0.278 68 BNLI 2014 20717245 -2388820 -159545819 175591891.5 -0.80 0.074 -0.017 -0.009 0.017 0.065 0.082 69 BSIM 2014 2460806 815283 -17994116 19353502 -0.76 0.171 0.005 -0.122 0.021 0.075 0.096 70 BSWD 2014 470855267 -352379740 -4154274122 4400270242 -0.92 0.132 0.002 -0.003 0.024 0.155 0.179 71 BTPN 2014 13942392 -958758 -58640421 72338100.5 -0.63 0.081 0.025 -0.248 0.030 -0.112 -0.082 72 BVIC 2014 2799132 -338235878 320092569 20259006 -0.76 0.060 0.057 -0.208 0.007 -0.085 -0.079 73 INPC 2014 2458909 208009 -19853729 22325429.5 -0.77 0.075 0.016 -0.152 0.005 -0.056 -0.051 74 MAYA 2014 34791471 -59887900 71797294 45527833.5 1.03 0.278 0.031 -0.203 0.015 0.121 0.135 75 MCOR 2014 1041063 -242096 -7968552 8843402.5 -0.81 0.161 0.016 -0.213 0.021 -0.016 0.005 76 MEGA 2014 4350157 1976331 -58357728 66561794.5 -0.78 0.052 -0.007 -0.041 0.013 0.017 0.029 77 NAGA 2014 -237120121 133390592 -1409833130 1588759468 -0.95 0.166 -0.017 -0.083 0.015 0.082 0.097 78 NISP 2014 18728653 -1242495 -85394148 100323858 -0.68 0.042 0.011 0.041 0.014 0.108 0.122 79 NOBU 2014 1102811 79599 -4582349 4822430 -0.71 0.240 0.068 -0.005 0.033 0.336 0.369 80 PNBN 2014 24332496 5080273 -149147450 168318622.5 -0.71 0.005 0.015 -0.112 0.019 -0.072 -0.053 81 PNBS 2014 5263391730 68886652 -887218581 5130189572 0.87 -0.120 0.003 1.489 0.107 1.479 1.586 82 SDRA 2014 2385248 1616246 -12282533 12331809 -0.67 0.421 0.030 -0.868 0.270 -0.147 0.122 83 AGRO 2015 -1010572909 2331608032 -6891886082 7376403812 -0.76 0.183 -0.003 0.054 0.062 0.297 0.359 84 BABP 2015 1498901 -159389 -9951370 10783860 -0.80 0.085 0.062 0.037 0.439 0.623 1.061 85 BACA 2015 1006429 223766 -11044546 10705923 -0.92 0.123 0.051 0.027 0.740 0.941 1.681 86 BBCA 2015 43897272 44062553 -483009582 573764152 -0.69 0.068 -0.045 0.034 0.024 0.082 0.106 87 BBKP 2015 4422728 3167860 -86014909 86709881.5 -0.90 0.121 0.011 0.036 0.008 0.177 0.185 88 BBMD 2015 2069501329 242184440 -7104495704 9042517401 -0.53 0.060 0.022 0.022 0.015 0.118 0.133 89 BBNI 2015 109685423 23583482 -409571208 462584498 -0.60 0.094 -0.006 -0.039 0.038 0.087 0.124 90 BBNP 2015 1172604097 92667759 -8277572812 9040993624 -0.78 -0.028 0.005 0.063 0.006 0.046 0.052 91 BBRI 2015 105103493 -33166630 -708594603 840190666.5 -0.76 0.001 0.102 0.072 0.018 0.194 0.212 92 BBTN 2015 13407415 2011754 -155303750 158191776.5 -0.88 -0.095 -0.007 0.349 0.010 0.257 0.267 93 BCIC 2015 1240010 -183589 -11574918 12932762 -0.81 0.150 -0.034 0.276 0.000 0.391 0.391 94 BDMN 2015 33064163 4956612 -151085266 191883002.5 -0.59 -0.013 -0.013 0.106 0.006 0.086 0.093 95 BEKS 2015 11123 -178750 -5477766 7503887.5 -0.75 -0.311 -0.011 0.472 -0.043 0.107 0.063 96 BJBR 2015 10518249 11577 -71897008 82266983.5 -0.75 0.077 0.009 -0.031 0.008 0.064 0.072 97 BJTM 2015 6166034 -1677275 -34276093 40400838.5 -0.74 0.047 0.053 0.002 0.006 0.108 0.114 98 BKSW 2015 3365029 173110 -23204314 23298333.5 -0.84 0.244 0.004 0.042 0.006 0.297 0.303 99 BMAS 2015 535746983 118202432 -4251067775 5086255910 -0.71 0.179 -0.070 -0.079 0.041 0.071 0.113 10 BMRI 2015 204205608 -1145194 -707249382 882551541 -0.57 0.002 0.004 -0.100 0.017 -0.077 -0.061 10 1 BNBA 2015 538678902 471170174 -5058061655 5861344731 -0.69 -0.601 0.002 -0.026 0.108 -0.518 -0.410 10 2 BNGA 2015 31685556 1529817 -207898769 236005837.5 -0.74 -0.002 -0.004 0.077 0.892 0.963 1.854 10 3 BNII 2015 17469777 4374697 -141390165 150468739.5 -0.79 0.000 -0.001 0.177 0.007 0.183 0.191 10 4 BNLI 2015 12787635 9585940 -158720356 184019606 -0.74 -0.078 0.019 0.201 0.009 0.152 0.161 10 5 BSIM 2015 2139385 1613130 -23983492 24534118.5 -0.82 0.127 0.044 0.194 0.021 0.386 0.407 10 6 BSWD 2015 722517138 -411775892 -4134017468 5429933015 -0.70 0.050 -0.001 -0.175 0.102 -0.024 0.078 10 7 BTPN 2015 16487588 623211 -63236820 78027200 -0.59 0.085 0.003 -0.143 0.024 -0.032 -0.008 10 8 BVIC 2015 2768737 -1107579623 1088143173 22307783.5 -0.75 0.018 0.048 0.130 0.016 0.212 0.228 10 9 INPC 2015 2258708 875728 -21972611 24286298 -0.78 0.013 0.007 0.038 0.002 0.060 0.062 11 MAYA 2015 4269507 -342870916 301644018 41739571.5 -0.89 0.195 0.018 0.038 0.042 0.293 0.335 11 1 MCOR 2015 993827 222682 -8434902 9929356 -0.73 0.038 -0.006 0.151 0.019 0.202 0.222 11 2 MEGA 2015 5056878 6458205 -56165919 67436530.5 -0.66 -0.011 -0.048 0.232 0.068 0.241 0.309 11 3 NAGA 2015 -202991907 302021106 -1699258892 1965283694 -0.81 0.097 0.011 0.038 0.015 0.162 0.177 11 4 NISP 2015 22253812 -3368151 -98715187 111801790.5 -0.71 0.153 0.006 -0.055 0.013 0.118 0.131 11 5 NOBU 2015 1125203 57074 -5473946 6235483.5 -0.69 0.172 0.009 -0.085 0.003 0.099 0.103 11 6 PNBN 2015 25518055 11637146 -152093135 177851103.5 -0.65 0.002 -0.031 -0.046 0.043 -0.033 0.010 11 7 PNBS 2015 6203839329 103469831 -833354358 6670956714 0.82 -0.014 0.027 0.408 0.012 0.434 0.446 11 8 SDRA 2015 2582371 1738184 -15763722 18226149 -0.63 0.135 0.023 0.417 0.013 0.588 0.601 Lampiran 3 Daftar perusahaan yang terindikasi melakukan kecenderungan kecurangan berdasarkan hasil F-Score No Kode Perusahaan Tahun Total Fraud Score 1 AGRO 2013 -0.65 2014 -1.08 2015 -0.46 2 BABP 2013 -1.23 2014 0.45 2015 -0.18 3 BACA 2013 2.82 2014 0.00 2015 0.02 4 BBKP 2013 -3.71 2014 -0.73 2015 -0.73 5 BBRI 2013 1.56 2014 -0.74 2015 -0.56 6 BCIC 2013 -0.80 2014 -2.47 2015 -0.42 7 BEKS 2013 -0.83 2014 -1.11 2015 -0.65 8 BNBA 2013 -0.69 2014 -0.82 2015 -1.21 9 BNGA 2013 -1.07 2014 -0.68 2015 0.22 10 BNII 2013 -0.96 2014 -1.05 2015 -0.61 11 BSIM 2013 -1.23 2014 -0.69 2015 -0.44 12 MAYA 2013 -0.72 2014 1.15 2015 -0.59 13 PNBS 2013 1.74 2014 2.35 2015 1.25 Lampiran 4 Data Input Pengaruh Variabel Independen X ke Variabel Dependen Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Y NO KODE TAHUN OSHIP ROA BDOUT RECEIVABLE AUDCHANGE AUDREPORT DCHANGE TOTAL FRAUD SCORE 1 AGRO 2013 0.67 1.66 0.60 0.00 1 1 1 5.931 -0.65 2 BABP 2013 0.49 0.85 1.00 -1.08 1 1 1 4.265 -1.23 3 BACA 2013 14.11 -1.09 0.67 54.63 1 1 1 71.316 2.82 4 BBKP 2013 0.16 0.39 0.60 51.06 1 1 54.217 -3.71 5 BBRI 2013 0.36 3.78 0.38 1.74 1 1 1 9.252 -0.80 6 BCIC 2013 0.42 -3.53 0.67 42.12 1 1 1 12.680 -0.80 7 BEKS 2013 0.30 1.58 0.67 17.22 1 1 21.770 -0.83 8 BNBA 2013 0.09 -1.05 0.67 36.19 1 1 1 38.901 -0.69 9 BNGA 2013 1.29 -0.85 0.50 19.40 1 1 1 23.341 -1.07 10 BNII 2013 2.71 -0.74 0.50 12.78 1 1 1 18.253 -0.96 11 BSIM 2013 0.03 -0.51 0.67 30.87 1 1 42.057 -1.23 12 PNBS 2013 0.54 0.58 0.67 -33.99 1 69.775 1.74 13 MAYA 2013 0.84 -1.17 0.60 27.01 1 1 1 30.282 -0.72 14 AGRO 2014 0.62 1.47 0.60 4.47 1 1 1 10.159 -1.08 15 BABP 2014 0.40 -0.82 0.67 -4.75 1 1 -2.507 0.45 16 BACA 2014 15.02 -1.13 0.67 32.85 1 1 49.406 0.00 17 BBKP 2014 0.15 0.58 0.60 52.11 1 1 55.444 -0.73 18 BBRI 2014 0.33 3.73 0.67 -2.04 1 1 4.686 -0.74 19 BCIC 2014 0.35 -3.03 0.50 54.38 1 1 1 55.201 -2.47 20 BEKS 2014 0.46 -2.59 0.50 33.19 1 1 1 34.566 -1.11 21 BNBA 2014 0.09 0.52 0.67 21.46 1 1 24.740 -0.82 22 BNGA 2014 1.07 -0.65 0.50 -3.14 1 1 1 0.785 -0.68 23 BNII 2014 2.71 -0.68 0.50 34.11 1 1 38.638 -1.05 24 BSIM 2014 0.03 -0.68 0.67 57.86 1 1 1 60.874 -0.69 25 PNBS 2014 0.52 0.79 0.67 -33.83 1 1 1 -28.855 2.35 26 MAYA 2014 0.73 -1.02 0.60 47.29 1 1 1 50.603 -0.86 27 AGRO 2015 0.52 1.55 0.50 3.81 1 1 8.371 -0.46 28 BABP 2015 0.39 -0.93 0.67 -0.09 1 1.042 -0.18 29 BACA 2015 7.96 -1.17 0.67 65.50 1 1 1 -55.037 0.02 30 BBKP 2015 0.21 0.69 0.50 63.50 1 1 86.906 -0.73 31 BBRI 2015 0.31 2.19 0.50 -1.85 1 1 1 4.147 -0.56 32 BCIC 2015 0.25 -2.16 0.75 52.37 1 1 53.208 -0.42 33 BEKS 2015 0.20 -2.29 0.50 18.56 1 1 -20.151 -0.65 34 BNBA 2015 0.09 0.33 0.67 44.71 1 46.795 -1.21 35 BNGA 2015 0.92 -1.71 0.63 -3.79 1 1 -1.957 0.22 36 BNII 2015 2.71 -0.41 0.50 18.95 1 1 -16.147 -0.61 37 BSIM 2015 0.04 -0.77 0.67 41.94 1 1 1 -19.002 -0.44 38 PNBS 2015 0.76 1.89 0.67 -38.33 1 1 -33.011 1.25 39 MAYA 2015 0.67 -1.53 0.40 40.64 1 1 1 -8.100 -0.59 Lampiran 5 UJI STATISTIK DESKRIPTIF Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance OSHIP 39 .00 14.11 1.3628 2.98075 8.885 ROA 39 -3.53 3.78 -.2033 1.65311 2.733 BDOUT 39 .25 1.00 .5415 .17521 .031 RECEIVABLE 39 -3.24 4.29 .4171 1.74103 3.031 AUDCHANGE 39 .00 1.00 .7949 .40907 .167 AUDREPORT 39 .00 1.00 .8205 .38878 .151 DCHANGE 39 .00 1.00 .8205 .38878 .151 FRAUD_SCORE 39 -3.71 2.82 -.3972 1.18967 1.415 Valid N listwise 39 Lampiran 6 UJI NORMALITAS One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 39 Normal Parameters a Mean .0000000 Std. Deviation .77238450 Most Extreme Differences Absolute .069 Positive .067 Negative -.069 Kolmogorov-Smirnov Z .429 Asymp. Sig. 2-tailed .993 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber : Output SPSS 17.0 Lampiran 7 UJI MULTIKOLINEARITAS Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant -2.265 .777 -2.916 .007 OSHIP .137 .050 .344 2.751 .010 .872 1.147 ROA .191 .089 .266 2.145 .040 .886 1.129 BDOUT 3.023 .807 .445 3.748 .001 .963 1.038 RECEIVABLE .165 .087 .241 1.901 .067 .848 1.180 AUDCHANGE -1.083 .396 -.333 -2.736 .010 .919 1.088 AUDREPORT .721 .390 .236 1.849 .074 .837 1.195 DCHANGE .413 .376 .135 1.098 .281 .901 1.110 a. Dependent Variable: FRAUD_SCORE Lampiran 8 UJI AUTOKORELASI Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .761 a .578 .483 .85515 2.063 a. Predictors: Constant, DCHANGE, ROA, BDOUT, RECEIVABLE, AUDCHANGE, OSHIP, AUDREPORT b. Dependent Variable: FRAUD_SCORE Lampiran 9 UJI HETEROSKEDASTISITAS Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 1.067 .397 2.686 .012 OSHIP .023 .025 .159 .887 .382 ROA .060 .046 .236 1.326 .194 BDOUT -.420 .413 -.174 -1.018 .317 RECEIVABLE .028 .044 .114 .625 .537 AUDCHANGE -.121 .203 -.105 -.599 .554 AUDREPORT -.132 .199 -.121 -.664 .512 DCHANGE -.026 .192 -.024 -.134 .894 a. Dependent Variable: ABS_RESID Lampiran 10 UJI KOEFISIEN DETERMINASI R 2 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .761 a .578 .483 .85515 a. Predictors: Constant, DCHANGE, ROA, BDOUT, RECEIVABLE, AUDCHANGE, OSHIP, AUDREPORT b. Dependent Variable: FRAUD_SCORE Lampiran 11 UJI SIMULTAN Uji Nilai F ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 31.112 7 4.445 6.078 .000 a Residual 22.670 31 .731 Total 53.782 38 a. Predictors: Constant, DCHANGE, ROA, BDOUT, RECEIVABLE, AUDCHANGE, OSHIP, AUDREPORT b. Dependent Variable: FRAUD_SCORE Lampiran 12 UJI KOEFISIEN REGRESI DAN UJI PARSIAL Uji t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant -2.265 .777 -2.916 .007 OSHIP .137 .050 .344 2.751 .010 ROA .191 .089 .266 2.145 .040 BDOUT 3.023 .807 .445 3.748 .001 RECEIVABLE .165 .087 .241 1.901 .067 AUDCHANGE -1.083 .396 -.333 -2.736 .010 AUDREPORT .721 .390 .236 1.849 .074 DCHANGE .413 .376 .135 1.098 .281 a. Dependent Variable: FRAUD_SCORE KECENDERUNGAN KECURANGAN LAPORAN KEUANGAN DENGAN ANALISIS DIAMOND FRAUD PADA PERUSAHAAN PERBANKAN YANG LISTING DI BEI Tahun 2013 – 2015 The Tendency of Financial Statement Fraud using Diamond Fraud Analysis in the Banking Company Listed at BEI Period 2013 – 2015 Mustika Dewi Putri Hanani Mahasiswa Program Studi Akuntansi FEB UMY Email : mustikadewiphgmail.com ABSTRACT This study aimed to analyze the factors affecting financial fraud using diamond fraud model. The proxy that used in this study is pressure by managerial ownership OSHIP and financial targetROA, the opportunity by proxy effective monitoring BDOUT and nature of industry RECEIVABLE, rationalization by proxy auditor change AUDCHANGE and the auditor’s opinion AUDREPORT and capability by proxy direction change DCHANGE. The data of the research from annual reports of banking company listed on the Stock Exchange during the period 2013 – 2015. The test results showed that the variable pressure is proxied by managerial ownership OSHIP and financial targets ROA significant positive effect on financial statement fraud, while variable opportunities, rationalization and capabilities not affect the financial statement fraud. Based in this test, the result is diamond fraud model can’t show the effect toward financial statement fraud. Keywords : financial statement fraud, diamond fraud, fraud score methods

I. PENDAHULUAN

Laporan keuangan adalah bentuk komunikasi dan pertanggungjawaban kinerja perusahaan dari manajer kepada bawahannya. Manajer berusaha secara maksimal dalam menjalankan aktivitas operasional perusahaan agar hasil yang dilaporkan pada akhir periode tahun buku dapat memberikan gambaran bahwa perusahaan dalam kondisi yang sehat. Namun di sisi lain, peraturan ini justru menjadi motivasi dan dorongan bagi manajemen untuk cenderung melakukan kecurangan melalui manipulasi laporan keuangan. Manajer biasanya rela melakukan kecenderungan kecurangan laporan keuangan supaya informasi dalam laporan keuangan terlihat baik. Kecenderungan kecurangan laporan keuangan tidak hanya ditemui pada perusahaan jenis manufaktur maupun dagang saja, namun juga perusahaan perbankan. Kusumawardhani 2015 menyatakan bahwa dunia perbankan juga rentan terhadap fraud, meskipun sudah menggunakan teknologi yang tinggi computerized namun sulit terdeteksi jika terjadi kolusi antara oknum karyawan bank dengan pihak lain. Tingkat kecurangan yang terjadi di dalam perusahaa perusahaan perbankan diawasi oleh Bank Indonesia dan Otoritas Jasa Keuangan OJK. Beberapa studi empirik penelitian sebelumnya yang meneliti faktor – faktor pemicu individu melakukan kecenderungan kecurangan laporan keuangan dengan model fraud diamond masih menunjukkan hasil yang tidak konsisten, dan penelitian – penelitian sebelumnya mengenai pendeteksian kecenderungan kecurangan laporan keuangan di perusahaan perbankan juga masih jarang ditemui. Rumusan masalah penelitian yang akan dibahas pada penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut : 1. Apakah variabel tekanan yang diproksikan dengan personal financial need berpengaruh positif terhadap kecenderungan kecurangan laporan keuangan? 2. Apakah variabel tekanan yang diproksikan dengan financial target berpengaruh positif terhadap kecenderungan kecurangan laporan keuangan? 3. Apakah variabel peluang yang diproksikan dengan effective monitoring berpengaruh negatif terhadap kecenderungan kecurangan laporan keuangan? 4. Apakah variabel peluang yang diproksikan dengan nature of industy berpengaruh positif terhadap kecenderungan kecurangan laporan keuangan? 5. Apakah variabel rasionalisasi yang diproksikan dengan change in auditor berpengaruh positif terhadap kecenderungan kecurangan laporan keuangan? 6. Apakah variabel rasionalisasi yang diproksikan dengan audit report berpengaruh positif terhadap kecenderungan kecurangan laporan keuangan? 7. Apakah variabel kapabilitas yang diproksikan dengan capability berpengaruh positif terhadap kecenderungan kecurangan laporan keuangan?

II. METODE PENELITIAN Subjek Penelitian

Subjek penelitian ini merupakan laporan keuangan perusahaan perbankan yang telah terdaftar listing di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2013 – 2015. Selanjutnya, seluruh sampel penelitian dipilih yang mana saja perusahaan yang terindikasi melakukan kecenderungan kecurangan laporan keuangan. Jenis dan Perolehan Data Penelitian ini menggunakan jenis data kuantitarif berupa analisis diamond fraud terhadap kecenderungan kecurangan laporan keuangan, yang diperoleh dari www.idx.co.id, website perusahaan dan Indonesian Capital Market Directory ICMD tahun 2013 – 2015. Teknik pengambilan sampel dilakukan dengan cara purposive sampling,dengan menggunakan fraud score untuk menentukan perusahaan terindikasi melakukan fraud ataupun tidak. Teknik purposive sampling merupakan teknik sampling dengan kesesuaian dan karakteristik dan kriteria tertentu sehingga sampel yang dipilih relevan dengan tujuan penelitian. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode dokumentasi dan studi pustaka. Metode dokumentasi biasanya diperoleh melalui sumber website perusahaan, www.idx.co.id, dan Indonesian Capital Market Directory ICMD pada tahun 2013 – 2015. Studi pustaka, peneliti menggunakan jurnal, makalah penelitian terdahulu dan internet research yang berhubungan dengan analisis diamond fraud pada perusahan perbankan. Uji Kualitas Data Uji Kualitas Data pada penelitian ini menggunakan metode regresi linear berganda untuk melihat kecenderungan perusahaan yang melakukan kecurangan, yang diuji dengan menggunakan uji asumsi klasik. Pengujian asumsi klasik ini terdiri atas uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi dan uji heteroskedastisitas.

III. Uji Hipotesis dan Analisa Data

Pengujian hipotesis dilakukan untuk mendapatkan hasil analisis data yang valid dan reliable yang digunakan untuk mendukung hipotesis yang telah diberikan. Uji hipotesis dilakukan dengan mengukur koefisien determinasi. Koefisien determinasi adalah pengukuran seberapa jauh variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen Ghozali, 2011. Selain itu, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji signifikansi simultan Uji Statistik F. Uji nilai F dibutuhkan untuk melihat hubungan semua variabel independen dengan variabel dependen secara bersama – sama Ghozali, 2011. Pengujian hipotesis yang terakhir adalah menggunakan uji nilai T t-test. Uji t juga dilakukan untuk menguji kebenaran koefisien regresi dan melihat apakah koefisien regresi yang diperoleh signifikan atau tidak. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan tingkat signifikansi α sebesar 5. Hipotesis diterima, jika α 0,05 dan β sesuai dengan arah hipotesis. . Hipotesis diterima, jika α 0,05 dan β sesuai dengan arah hipotesis. Adapun persamaan regresi linear yang digunakan pada penelitian ini dengan menggunakan regresi logistik adalah : FRAUD = α + β 1 OSHIP + β 2 ROA + β 3 BDOUT + β 4 RECEIVABLE + β 5 AUDCHANGE + β 6 AUDREPORT + β 7 DCHANGE + €

IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Penelitian

Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah laporan keuangan perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI pada tahun 2013 – 2015, yang didapatkan dari Bursa Efek Indonesia www.idx.co.id. Total perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI pada tahun 2013 – 2015 adalah sebanyak 36 perusahaan. Analisis Data Sebelum meneliti lebih lanjut mengenai adanya kecenderungan kecurangan laporan keuangan pada perusahaan perbankan, peneliti menggunakan alat bantu berupa model perhitungan fraud score untuk menentukan perusahaan yang terindikasi melakukan fraud ataupun tidak. Model perhitungan Fraud Score ini berupa : F – Score = Accrual Quality + Financial Performances � � � � � � = ��� + � � + ��� � � ��� �� � � � Kinerja Keuangan = Perubahan Piutang + Perubahan Persediaan + Perubahan Pendapatan + Perubahan Ekuitas Tabel 1. Indikator Fraud Score Nilai Rata – Rata F - Score Kategori F – Score 2,45 Risiko tinggi F – Score 1,85 Risiko substansial F – Score 1 Risiko di atas normal F – Score 1 Risiko rendah Tabel 2 Daftar Seleksi Sampel berdasarkan Analisis Data No Keterangan Jumlah 1 Perusahaan perbankan yang sudah go public atau terdaftar di BEI tahun 2013 – 2015 36 2 Perusahaan yang tidak mempublikasikan laporan tahunan dan laporan keuangan selama tahun 2013 – 2015 3 Perusahaan yang tidak terindikasi melakukan manipulasi fraud minimal 1 kali selama tahun 2013 - 2015 menggunakan fraud score F-Score 23 Total Sampel Perusahaan 13 Pengujian selanjutnya adalah uji asumsi klasik, dimana tahapan pengujian ini adalah uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi dan uji heteroskedastisitas.

A. Uji Normalitas Tabel 3

Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 39 Normal Parameters a Mean .0000000 Std. Deviation .77238450 Most Extreme Differences Absolute .069 Positive .067 Negative -.069 Kolmogorov-Smirnov Z .429 Asymp. Sig. 2-tailed .993 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Dari tabel diatas, dapat diketahui nilai Asymp.Sig 2-tailed adalah 0,993. Hal ini menunjukkan bahwa residual data berdistribusi normal, karena nilai Asymp.Sig2- tailed yaitu 0,993 α 0,05.

B. Uji Multikolinearitas Tabel 4

Ringkasan Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Collinearity Statistics Kesimpulan Tolerance VIF 1 Constant OSHIP .872 1.147 Tidak terjadi multikolinieritas ROA .886 1.129 Tidak terjadi multikolinieritas BDOUT .963 1.038 Tidak terjadi multikolinieritas RECEIVABLE .848 1.180 Tidak terjadi multikolinieritas AUDCHANGE .919 1.088 Tidak terjadi multikolinieritas AUDREPORT .837 1.195 Tidak terjadi multikolinieritas DCHANGE .901 1.110 Tidak terjadi multikolinieritas a. Dependent Variable: FRAUD_SCORE Berdasarkan tabel diatas, hasil pengujian tolerance seluruh variabel independen memiliki nilai tolerance ≥ 0,10, dan nilai VIF ≤ 10. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa pengujian data tersebut tidak terdapat multikolinearitas atau tidak terdapat korelasi antara masing – masing variabel independen dalam model regresi.

C. Uji Autokorelasi Tabel 5

Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Durbin-Watson 1 .761 a .578 2.063 a. Predictors: Constant, DCHANGE, ROA, BDOUT, RECEIVABLE, AUDCHANGE, OSHIP, AUDREPORT b. Dependent Variable: FRAUD_SCORE Sumber : Output SPSS 17.0 Adapun hasil pengujian autokorelasi menunjukkan bahwa nilai Durbin – Watson adalah sebesar 2.063. Nilai dU untuk jumlah sampel 39 dari 7 variabel independen adalah 1.9315, sedangkan nilai dari 4-dU yaitu 2.0685. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa: d = 2.063, dU = 1.9315, 4-dU = 2.0685, maka terdapat hubungan dU d 4 – DU atau 1.9315 2.063 2.0685 sehingga data tersebut bebas dari autokorelasi.

D. Uji Heteroskedastisitas Tabel 6

Hasil Uji Heteroskedastisitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Sig. B Std. Error 1Constant 1.067 .397 .012 OSHIP .023 .025 .382 ROA .060 .046 .194 BDOUT -.420 .413 .317 RECEIVABLE .028 .044 .537 AUDCHANGE -.121 .203 .554 AUDREPORT -.132 .199 .512 DCHANGE -.026 .192 .894 a. Dependent Variable: ABS_RESID Berdasarkan tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa setiap variabel independen terbebas dari heteroskedastisitas. Hal ini dapat dibuktikan dari nilai signifikansi masing – masing variabel independen yang menghasilkan nilai signifikan 0,05. Hasil Penelitian A. Uji Koefisien Determinasi Adjusted R Square Tabel 7 Hasil Uji Koefisien Determinasi R 2 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .761 a .578 .483 .85515