Lampiran 1
Daftar Perusahaan Sampel
No Nama Perusahaan
Kriteria Penentuan
ALMI (Alumindo Light Metal Industry
32 DVLA (Darya Varia Laboratoria Tbk) √ √ √ Sampel 13
33 EKAD (Ekadharma International Tbk) √ √ √ Sampel 14
34 ERTX (Eratex Djaya Tbk) √ √ √ Sampel 15
49 IMAS (Indomobil Sukses International Tbk) √ √ √ Sampel 22
71
KBRI (Kertas Basuki Rachmat Indonesia
Tbk) √ √ x
72 KDSI (Kedawung Setia Industrial Tbk) √ x x
73 KIAS (Keramika Indonesia Assosiasi Tbk) √ √ √ Sampel 33
74 KICI (Kedaung Indag Can Tbk) √ √ √ Sampel 34
RMBA (Bentoel International Investama
Tbk) √ √ √ Sampel 48
103 ROTI (Nippon Indosari Corporindo Tbk) √ √ x
104
SCCO (Supreme Cable Manufacturing and
Commerce Tbk) √ √ √ Sampel 49
105 SCPI (Schering Plough Indonesia Tbk) √ √ √ Sampel 50
106 SIAP (Sekawan Intipratama Tbk) √ √ x
108 SIMA (Siwani Makmur Tbk) √ √ x
SQBI (Taisho Pharmaceutical Indonesia
Tbk) √ √ x
ULTJ (Ultrajaya Milk Industry and Trading
Lampiran 2
Tabulasi Hasil Perhitungan Rasio Stabilitas Keuangan Tahun 2012-2014
Lampiran 3
Tabulasi Hasil Perhitungan Rasio Tekanan Eksternal Tahun 2012-2014
Lampiran 4
Tabulasi Hasil Perhitungan Rasio Target Keuangan Tahun 2012-2014
Lampiran 5
Tabulasi Hasil Perhitungan Rasio Kondisi Industri Tahun 2012-2014
Lampiran 6
Tabulasi Hasil Perhitungan Rasio Efektivitas Pengawasan Tahun 2012-2014
.Lampiran 7
Tabulasi Hasil Perhitungan Rasio Rasionalisasi Tahun 2012-2014
Lampiran 8
Lampiran 9
Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
FraudulentFinancialReporting 198 -2.043 1.897 .34138 .341051
StabilitasKeuangan 198 -.915 .896 .12026 .166486
TekananEksternal 198 .030 2.383 .47984 .324197
TargetKeuangan 198 -.309 1.505 .09336 .143994
KondisiIndustri 198 -1.039 .368 -.00135 .127983
EfektivitasPengawasan 198 .200 1.000 .39361 .120490
Rasionalisasi 198 -5.503 .611 -.03313 .419459
Valid N (listwise) 198
Lampiran 10
Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized
Residual
N 198
Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation .28785529
Most Extreme Differences
Absolute .082
Positive .082
Negative -.072
Kolmogorov-Smirnov Z 1.151
Asymp. Sig. (2-tailed) .141
a. Test distribution is Normal.
Lampiran 11
Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) .320 .083 3.845 .000
StabilitasKeuangan .058 .126 .029 .462 .645 .979 1.022
TekananEksternal -.071 .066 -.068 -1.078 .282 .940 1.064
TargetKeuangan -.610 .148 -.257 -4.114 .000 .952 1.050
KondisiIndustri 1.184 .164 .444 7.223 .000 .986 1.014
EfektivitasPengawa
san
.270 .174 .095 1.551 .122 .986 1.014
Rasionalisasi -.037 .050 -.045 -.732 .465 .977 1.024
Lampiran 12
Uji Heteroskedastisitas
Lampiran 13
Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
Durbin-Watson
1 .536
a
.288 .265 .292341621552
667
2.002
a. Predictors: (Constant), Rasionalisasi, EfektivitasPengawasan, KondisiIndustri,
StabilitasKeuangan, TargetKeuangan, TekananEksternal
Lampiran 14
Uji Koefisien Determinasi (R2)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 .536
a
.288 .265 .292341621552
667
a. Predictors: (Constant), Rasionalisasi, EfektivitasPengawasan,
KondisiIndustri, StabilitasKeuangan, TargetKeuangan,
TekananEksternal
b. Dependent Variable: FraudulentFinancialReporting
Lampiran 15
Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 6.591 6 1.098 12.853 .000b
Residual 16.324 191 .085
Total 22.914 197
a. Dependent Variable: FraudulentFinancialReporting
b. Predictors: (Constant), Rasionalisasi, EfektivitasPengawasan, KondisiIndustri,
Lampiran 16
Uji Signifikansi Parsial (Uji t)
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) .320 .083 3.845 .000
StabilitasKeuangan .058 .126 .029 .462 .645
TekananEksternal -.071 .066 -.068 -1.078 .282
TargetKeuangan -.610 .148 -.257 -4.114 .000
KondisiIndustri 1.184 .164 .444 7.223 .000
EfektivitasPengawasan .270 .174 .095 1.551 .122
Rasionalisasi -.037 .050 -.045 -.732 .465
DAFTAR PUSTAKA
Accounting Standard Board (ASB). 2002. Statement on Auditing Standard (SAS) No.99. Consideration of Fraud in a Financial Statement Audit.Newyork. Albrecht W. Steve and Albrecht Chad O. 2002. Fraud Examination. Thomson
SouthWestern.
Andayani D.Tutut. 2010.Tesis. PengaruhKarakteristikDewanKomisarisIndependenterhadapManajemenLa
ba. (Studipada Perusahaan Manufaktur yangTerdaftar di Bursa Efek Indonesia). UniversitasDiponegoro. Semarang.
Arens, A., danLoebbecke, J.2003. Auditing PendekatanTerpadu.Jakarta:SalembaEmpat.
Beasly, M., Joseph V., Dana R., danTerry L. 2010. Fraudulent FinancialReporting.Diakses:http://www.coso.org/documents/COSOFRAU DSTUY2010_001.pdf.
Erlina, SriMulyani, 2007. MetodologiPenelitianBisnis :UntukAkuntansi DanManajemen, CetakanPertama USU Press, Medan.
Ernst,danYoung.2009. Detecting Financial StatementFraud.
Diakses
Ghozali, Imam. 2005. AplikasiAnalisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 19. Semarang :BadanpenerbitUndip.
IkatanAkuntan Indonesia. 2009. StandarAkuntansiKeuangan. Jakarta: Salemba Empat
Khanh, Nguyen. 2008. Financial Statement Fraud: Motives, Methodes, Cases, and Detection. Florida.
Rezaee, Zabihollah.2002. Prevention and detection.Canada.Ujiyantho, Muh.ArifdanPramuka, B. A. 2007. Mekanisme Corporate Governance,
ManajemenLaba, danKinerjaKeuangan.ProsidingSimposiumNasional Akuntansi10.Makassar.
Scott, William R. 2003 .“Financial Accounting Theory”.International Edition. New Jersey:Prentice-Hall, Inc.
Skousen, C., Kevin R.,danCharlotte J. 2008. Detecting And Predicting FinancialStatement Fraud: The Effectiveness Of The Fraud Traingle And Sas No. 99.Diakses:
Spathis, Charalambos T. 2002. DetectingFalse FinancialStatements Using
Published Data: Some Evidence from Greece. Managerial Auditing Journal, Vol. 17 (4): 179-191.
Theodorus M. Tuanakotta. (2007). AkuntansiForensikdanAudit Investigatif. Seri DepartemenAkuntansi FEUI.
Jakarta:LembagaPenerbitFakultasEkonomiUniversitas Indonesia.
Ujiyantho, M.A. dan B.A. Pramuka. 2007. “MekanismeCorporate Governance, ManajemenLabadanKinerjaKeuangan.”SimposiumNasionalAkuntansi X, Makassar, Indonesia, 26-28 Juli 2007
Yung, I., danLong W. 2009. Fraud Risk Factor Of The Fraud Triangle Assessing TheLikelihood Of Fraudulent Financial Reporting. Journal of Business & EconomicsResearch, Vol. 7, No. 2, pp. 63-78.
BAB III
METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode penelitian asosiatif kausal dimana
peneliti akan mencoba membuktikan adanya pengaruh antara variabel independen
dan dependen. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang
mempengaruhi fraudulent financial reporting dalam perspektif fraud triangle.
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan mengambil data laporan keuangan
perusahaan manufaktur yang listing di Bursa Efek Indonesia pada tahun
2012-2014. Data diambil dari situs resmi BEI yait
penelitian sebagai berikut:
Tabel 3.1 Jadwal penelitian
Kegiatan September'15 Oktober'15 Januari'16 Februari'16 Maret'16 April'16 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 Pengajuan
Judul Penyetujuan
Judul Penulisan
Proposal Bimbingan
Proposal Penyelesaian
Proposal Seminar
Proposal Bimbingan
Skripsi Ujian
3.3 Batasan Operasional
Batasan operasional dilakukan agar penelitian dan pembahasannya lebih
terarah, sehingga hasilnya tidak bias dan sesuai dengan harapan peneliti. Adapun
ruang lingkup penelitiannya adalah menganalisis faktor-faktor yang
mempengaruhi fraudulent financialreporting dalam perspektif fraud
trianglepada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
periode 2012-2014.
3.4 Definisi Operasional dan Skala Pengukuran Variabel
Definisi operasional adalah menjelaskan karakter dari obyek ke dalam
elemen yang dapat diobservasi sehingga suatu konsep dapat diukur di dalam
penelitian (Erlina, 2011:48). Definisi operasional bertujuan untuk memberikan
definisi yang jelas akan variable myang dipakai di dalam penelitian, sehingga
dengan definisi yang jelas akan variable yang dipakai dalam penelitian, sehingga
dengan definisi yang jelas suatu variable akan dapat diukur dengan logika empiris.
Untuk menguji penelitian ini digunakan variabel independen dan variabel
dependen.
3.4.1 Variabel Dependen
Variabel dependen atau variable terikat merupakan variable yang
tidak bebas, dipengaruhi oleh variabel independen atau bebas, dan
merupakan konsekuensi dari variabel independen (Erlina, 2011:36).
Variabel dependen di dalam penelitian ini adalah fraudulent
financialreporting.Fraudulent financial reporting sering kali diawali
dianggap tidak material tetapi akhirnya tumbuh menjadi fraud secara
besar-besaran dan menghasilkan laporan keuangan tahunan yang
menyesatkan secara material (Rezaee, 2002). Oleh karena itu, manajemen
laba dipilih sebagai proksi fraudulent financial reporting dalam penelitian
ini.
Manajemen labamuncul karena adanya kesempatan bagi manajemen perusahaan untuk memilih metode akuntansi tertentu sehingga dapat memanipulasi laba perusahaan yang akhirnya mendatangkankeuntungan bagi dirinya. Dalam pelaksanaannya, Standar Akuntansi Keuangan memperbolehkan manajer untuk memilih kebijakan akuntansi dalam penyusunan laporan keuangan, salah satunya dengan dengan berbasis akuntansi akrual. FASB (1978dalam Andayani 2010) menyatakan bahwa laporan keuangan yang disusun berdasarkan akuntansi akrual memberikan keunggulan karena informasi laba perusahaan dan pengukuran komponennya mempunyai indikasi yang lebih baik dibandingkan informasi yang dihasilkan dari akuntansi berbasis kas.
Dasar akrual dalam laporan keuangan memberikan kesempatan
kepada manajer untuk memodifikasi laporan keuangan untuk
menghasilkan jumlah laba yang diinginkan (Halim et al., 2005). Jumlah
akrual yang tercermin dalam penghitungan laba terdiri dari discretionary
accruals dan nondiscretionaryaccruals. Nondiscretionary accruals
merupakan komponen akrual yang terjadiseiring dengan perubahan dari
aktivitas perusahaan. Discretionary accruals merupakan komponen akrual
Manajemen laba (DACC) dapat diukur melalui discretionary
accrual yang dihitung dengan cara menyelisihkan total accruals (TACC)
dan nondiscretionary accruals (NDACC). Discretionary accruals
(DACC)merupakan tingkat akrual yang tidak normal yang berasal dari
kebijakan manajemen untuk melakukan rekayasa terhadap laba sesuai
dengan yang mereka inginkan. Dalam menghitung DACC, digunakan
Modified Jones Model. ModelModified Jones yang merupakan
perkembangan dari model Jones dapat mendeteksimanajemen laba lebih
baik dibandingkan dengan model-model lainnya sejalan dengan hasil
penelitian Dechow et al. (1995 dalam Ujiyantho dan Pramuka (2007).
Model perhitungan sebagai berikut:
TAC it = Niit – CFOit ………,………..(1) Dimana,
TAC it = Total akrual Niit = Laba Bersih CFOit = Arus kas Operasi
Nilai total accrual (TAC) diestimasi dengan persaman regresi OLS sebagai berikut:
TACit/Ait-1 = β1(1/Ait-1)+β2(ΔRevt/Ait-1)+β3(PPEt/Ait-1)+e... (2) Dengan menggunakan koefisien regresi diatas, nilai non discretionary accrual(NDA) dapat dihitung dengan rumus :
NDAit = β1(1/Ait-1)+β2(ΔRevt/Ait-1-ΔRect/Ait-1)+β3(PPEt/Ait-1)…... (3)
Selanjutnya discretionary accrual (DA) dapat dihitung sebagai berikut:
DAit = TACit/Ait-NDAit ... (4)
Dimana:
TACit = Total akrual perusahaan i pada periode ke t Niit = Laba bersih perusahaan i pada periode ke t
CFOit = Aliran kas dari aktivitas operasi perusahaan i pada periode ke t Ait-1 = Total aktiva perusahaan i pada periode ke t-1
Δrevt = Perubahan pendapatan perusahaan i pada periode ke t PPEt = Aktiva tetap perusahaan pada periode ke t
Δrect = Perubahan piutang perusahaan i pada periode ke t E = error
3.4.2 Variabel Independen
Variabel independen atau variabel bebas merupakan variabel yang mempengaruhi variabel dependen atau penyebab variasi bagi variabel
dependen (Erlina, 2011:37). Variabel independen dari penelitian ini
merupakan variabel yang dikembangkan dari ketiga komponen fraud
triangle.
Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah
stabilitas keuangan yang diproksikan dengan rasio perubahan total aset
(ACHANGE),tekanan eksternalyang diproksikan dengan rasio leverage
(LEV),kepemilikan manajerialyang diproksikan dengan rasio kepemilikan
saham olehorang dalam (OSHIP), target keuangan yang diproksikan
dengan Return On Asset(ROA), kondisi industry yang diproksikan dengan
rasio total piutang (RECEIVABLE),efektivitas pengawasan yang
diproksikan dengan rasio komisaris independen (BDOUT), dan
rasionalisasi yang diproksikan dengan rasio total akrual (TATA).
3.4.2.1 Stabilitas Keuangan
Stabilitas keuanganmerupakan keadaan yang
Ketika stabilitas keuangan dalam kondisi terancam, maka
manajemen akan melakukan berbagai cara untuk membuat
stabilitas keuangan terlihat baik. Penilaian mengenai kestabilan
kondisi keuangan perusahaan dapat dilihat dari bagaimana keadaan
asetnya. FASB (1980 dalam Ghozali dan Chariri 2007)
mendefinisikan aset sebagai manfaat ekonomi yang mungkin
terjadi dimasa mendatang yang diperoleh atau dikendalikan oleh
suatu entitas tertentu sebagai akibat transaksi atau peristiwa masa
lalu. Total aset menggambarkan kekayaan yang dimiliki oleh
perusahaan. Total aset meliputi aset lancar dan aset tidak lancar.
Stabilitas keuangan diproksikan dengan ACHANGE yang
merupakan rasioperubahan aset yang dihitung dengan rumus:
ACHANGE = (Total Aset t – Total Aset t-1) Total Asett
3.4.2.2 Tekanan Eksternal
Tekanan eksternal merupakan tekanan yang berlebihan
bagimanajemenuntuk memenuhi persyaratan atau harapan dari
pihak ketiga. Untuk mengatasi tekanan tersebut perusahaan
membutuhkan tambahan utang atau sumber pembiayaan eksternal
agar tetap kompetitif, termasuk pembiayaan riset dan pengeluaran
pembangunan atau modal (Skousen et al., 2009).Kebutuhan
pembiayaan eksternal terkait kas yang dihasilkan pembiayaan
pada penelitian ini diproksikan dengan rasio leverage (LEV). Rasio
leverage dihitung dengan:
LEV = Kewajiban/ Total Aset 3.4.2.3 Target Keuangan
Dalam menjalankan aktivitasnya, perusahaan seringkali
mematok besaran tingkat laba yang harus diperoleh atas usaha
yang dilakukan oleh perusahaan, kondisi tersebut disebut dengan
target keuangan. Salah satu pengukuran untuk menilai tingkat laba
yang diperoleh perusahaan atas usaha yang dilakukan adalah
ROA. Perbandingan laba tehadap jumlah aktiva (ROA) adalah
ukuran kinerja operasional yang banyak digunakan untuk
menunjukkan seberapa efisien aktiva telah bekerja (Skousen et al.,
2009). ROA sering digunakan dalam menilai kinerja manajer dan dalam menentukan bonus, kenaikan upah, dan lain-lain. Oleh
karena itu, ROA dijadikan sebagai proksi untuk variabel stabilitas
keuangandalam penelitian ini.ROA dapat dihitung dengan rumus
sebagai berikut:
3.4.2.4 Kondisi Industri
Kondisi industri merupakan keadaan ideal suatu perusahaan
dalamindustri. Kondisi piutang usaha merupakan suatu bentuk dari
kondisi industri yang dapat direspon dengan reaksi yang berbeda Net Income before Tax
ROA =
dari masing-masing manajer perusahaan. Perusahaan yang baik
akan berusaha untuk memperkecil jumlah piutang dan
memperbanyak penerimaan kas perusahaan.
Akun piutang dan persediaan memerlukan penilaian
subjektif dalam memperkirakan tidak tertagihnya piutang dan
obsolete inventory. Mereka menyarankan bahwa karena adanya
penilaian subjektif dalam menentukan nilai dari akun tersebut,
manajemen dapat menggunakan akun tersebut sebagai alat untuk
manipulasi laporan keuangan. Oleh karena itu, penelitian ini
menggunakan Rasio Total Piutang sabagai proksi dari kondisi
industri. Rasio total piutang dihitung dengan rumus yang
digunakan Skousen (2009) yaitu:
RECEIVABLE = ���������� (�) ����� (�)
−
�����������(�−�) �����(�−�)
3.4.2.5 Efektivitas Pengawasan
Dalam suatu perusahaan, efektifnya memiliki lebih dari 1
fungsi pengawasan dalam menjalankan aktivitas perusahaan
sehari-hari.Hal ini bertujuan agar ada bagian yang mengawasi keefektifan
perusahaan.Rahmanti (2013) menyebutkan bahwa tingginya
tingkat kecurangan yang terjadi di Indonesia salah satunya
diakibatkan karena rendahnya pengawasan sehingga menciptakan
suatu celah bagi seseorang untuk melakukan fraud.Sebagian
kecurangan pelaporan keuangan diakibatkan adanya dominasi
dewan komisaris atau komite audit.Penelitian ini memproksikan
efektivitas pengawasan dengan proporsi komisaris independen di
dalam perusahaan.
Komisaris independen adalah anggota dewan komisaris
yang memenuhi persyaratan tidak memiliki hubungan terafiliasi
baik dengan pemegang saham pengendali, direktur atau komisaris
lainnya, tidak bekerja rangkap dengan perusahaan terafiliasi dan
memahami peraturan perundang-undangan di bidang Pasar Modal
(Effendi, 2008). Adanya dewan komisaris independen
diharapkandapat meningkatkan pengawasan kinerja perusahaan
sehingga mengurangi tindakan fraud.Rasio dewan komisaris
independen (BDOUT) dapat diukurdengan:
BDOUT =
Jumlah dewan komisaris independen Jumlah total dewan komisaris
3.4.2.6 Rasionalisasi
Rasionalisasi sarat dengan penilaian-penilaian subjektif
perusahaan. Penilaian dan pengambilan keputusan perusahaan
yang subjektif tersebut akan tercermin dari nilai akrual perusahaan
(Skousen et al., 2009). Total akrual akan berpengaruh terhadap
fraudulent financial reporting karena akrual tersebut sangat
dipengaruhi oleh pengambilan keputusan manajemen dalam
rasionalisasi laporan keuangan Beneish (1997dalam Kennedy
rasio Total Akrual (TATA). Rasio total akrual dapat dihitung
dengan rumus penghitungan akrual oleh Beneish (1997dalam
Kennedy 2014) yaitu :
TATA = ∆Working Capital-∆Cash-∆Current Tax Payable-Depreciation and Amortization Total Assets
Working Capital = Current Assets – Current Liabilities
ΔWorking Capital = Perubahan Modal Kerja Current Liabilities = Hutang Lancar
Tabel 3.2
Definisi Operasional Variabel dan Skala Pengukuran Variabel No Variabel
yang Diukur
Definisi Indikator Skala
3 Tekanan before Tax / Total Asset
Rasio
3.5 Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur yang
terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia selama periode 2012-2014. Pertimbangan
untuk memilih populasi perusahaan manufaktur adalah karena perusahaan dalam
satu jenis industri yaitu manufaktur cenderung memiliki karakteristik akrual yang
manufaktur lebih reliable dalam penyajian akun-akun laporan keuangan, seperti
aset, cash flow, penjualan, dan lain-lain.
Teknik pengambilan sampel dilakukan secara purposive sampling dengan
tujuan untuk mendapatkan sampel yang representatif sesuai dengan kriteria yang
ditentukan. Adapun kriteria yang digunakan untuk memilih sampel adalah sebagai
berikut:
Tabel 3.3
Kriteria Pemilihan Sampel
No Kriteria Jumlah
1. Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia, 141
2. Perusahaan manufaktur yang tidak melakukan publikasi laporan keuangan lengkap pada tahun 2012-2014 dalam mata uang Rupiah (Rp)
(42)
3. Perusahaan manufaktur yang tidak memiliki data-data
lengkap berkaitan dengan variabel penelitian. (33)
Jumlah perusahaan yang memenuhi kriteria 66
Total Sampel (2012-2014) 198
Sumber: pengolahan data
3.6 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data
sekunder adalah data yang diperoleh dalam bentuk jadi, telah dikumpulkan, dan
diolah oleh pihak lain, biasanya sudah dalam bentuk publikasi, berupa data-data
variabel bebas (Luciana dan Sulistyowati, 2007). Data sekunder yang digunakan
dalam penelitian ini yaitu data laporan keuangan tahunan perusahaan. Data
sekunder digunakan dalam penelitian ini karena mudah diperoleh, tidak
memerlukan biaya yang tinggi serta data yang diperoleh lebih akurat dan valid
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh
dari
bersangkutan dan situs internet yang berhubungan dengan tema penelitian ini.
3.7 Metode Pengumpulan Data
Data-data yang diperlukan dalam penelitian ini dikumpulkan dengan
metode dokumenter dan studi pustaka. Metode dokumenter yaitu metode
pengumpulan data dengan cara mencatat dan mempelajari dokumen–dokumen yang
relevan dengan masalah yang diteliti.Metode dilakukan dengan mengumpulkan
seluruh data sekunder dari
Studi pustaka adalah metode yang dilakukan dengan cara mencari teori–
teori yang relevan dengan pokok bahasan. Metode studi pustaka dilakukan dengan
menggunakan berbagai literatur yang berhubungan dengan penelitian mengenai
kecurangan pelaporan keuangan. Sebagian besar literatur yang digunakan dalam
penelitian ini merupakan jurnal-jurnal penelitian, makalah penelitian terdahulu,
buku dan internet research yang berhubungan dengan tema penelitian.
3.8 Metode Analisis Data
Metode analisi digunakan untuk mendapatkan hasil yang pasti dalam
mengolah data sehingga dapat dipertangungjawabkan. Adapun, metode analisis
data yang digunakan adalah metode regresi linier berganda yang akan dijelaskan
di bawah ini.
3.8.1 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif berhubungan dengan metode
pengelompokkan, peringkasan, dan penyajian data dalam cara yang lebih
dan teratur sebagai dasar pengambilan keputusan. Data statistik dapat
disajikandengan menggunakan tabel statistic descriptive yang
memaparkan nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata (mean), dan
standar deviasi (standard deviation).
Mean digunakan untuk memperkirakan besar rata-rata populasi
yang diperkirakan dari sampel. Standar deviasi digunakan untuk menilai
disperse rata-rata dari sampel.Maksimum dan minimum digunakan untuk
melihat nilai minimum dan maksimum dari sampel. Semuanya diperlukan
untuk melihat gambaran keseluruhan dari sampel yang berhasil
dikumpulkan dan memenuhi syarat untuk dijadikan sampel penelitian.
3.8.2 Uji Asumsi Klasik 3.8.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki
distribusi normal. Dalam uji normalitas ini ada 2 cara untuk
mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu
dengan analisis grafik dan uji statistik (Ghozali, 2009). Alat uji
yang digunakan pada penelitian ini adalah uji statistik dengan
Kolmogorov-Smirnov Z (1-Sample K-S).
Dasar pengambilan keputusan uji statistik dengan
Kolmogorov-Smirnov Z (1-Sample K-S) adalah (Ghozali, 2009):
1. Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) kurang dari 0,05, maka H0
normal.
2. Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih dari 0,05, maka H0
diterima. Hal ini berarti data residual terdistribusi normal.
3.8.2.2 Uji Multikolinearitas
Ujimultikolonieritasbertujuanuntukmengujiapakahmodel
regresiditemukanadanya korelasi antarvariabel
bebas(independen).Model regresiyang
baikseharusnyatidakaterjadikorelasidiantaravariabelindependen(G
hozali,2005).Salahsatu cara untuk
mengetahuiadatidaknyamultikolinearitasiniadalah dengan
menggunakanVariance InflationFactor (VIF)danTolerance.
Kedua ukuran inimenunjukkan setiap
variabelindependenmanakahyangdijelaskanoleh variabel
independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel
independen yangterpilihyangtidakdijelaskan oleh
variabelindependen
lainnya.JadinilaitoleranceyangrendahsamadengannilaiVIFtinggi(k
arenaVIF=1/Tolerance).Kriteriapengambilankeputusandengannila
i tolerancedanVIFadalah sebagaiberikut:
1 . Jika nilai tolerance ≥ 0,10 atau nilai VIF ≤ 10, berarti tidak
terjadi multikolinieritas.
2. Jikanilai tolerance ≤0,10ataunilaiVIF≥10, berartiterjadi
3.8.2.3 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk menguji apakah
dalammodel regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan
pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada
periode t-1 (sebelumnya). Penelitian ini menggunakan Run test
untuk mendeteksi ada tidaknya autokolerasi. Jika antar residual
tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual
acak atau random. Run test digunakan untuk melihat apakah data
residual terjadi secara random atau sistematis (Ghozali, 2006).
3.8.2.4 Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitasbertujuanmengujiapakah dalam
modelregresiterjadi ketidaksamaanvariancedari residual suatu
pengamatanke pengamatan yang lain.Jikavariancedari residual
satupengamatan ke pengamatanlaintetap,
makadisebuthomoskedastisitasdanjika berbedadisebut
heteroskedastisitas
(Ghozali,2009).Modelregresiyangbaikadalahyanghomoskedastisita
satau tidakterjadi heteroskedastisitas. Untuk mengetahui ada
tidaknya heteroskedastisitas dilihat melalui hasil uji statistik. Uji
statistik yang digunakan adalah scatterplot. Penelitian ini
melakukan uji dengan melihat grafik scaterplot tersebut untuk
melihat apakah data penelitian terjadi heteroskedastisitasatau tidak.
Cara untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas
adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel
terikat (ZPRED) dengan residualnya SRESID. Dasar analisisnya
adalah:
• Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola teratur, maka telah teridentifikasi terjadi
heterokedastisitas.
• Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak
terjadi heterokedastisitas.
3.8.3 Uji Hipotesis
Uji hipotesis dilakukanuntukmendapatkanhasil analisis
datayangvalid danmendukung hipotesisyang dikemukakan pada
penelitianini.Adapun tahap-tahap penghitungan dan pengolahan data sbb:
1.Menentukan laporan keuangan perusahaan yang akan digunakan.
2.Menghitung proksi-proksi
3.Regresi model.
Metode regresi linier dilakukan terhadap model yang diajukan
peneliti dengan menggunakan Software SPSSversi 21 untuk memprediksi
hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen.
Hubungan antara discretionary accrualsdan fraud diuji
DACCit= ß0+ß1ACHANGE+ß2LEV + ß3ROA+ß4RECEIVABLE
+ß5BDOUT+ ß6TATA+ εi
Keterangan:
ß0 = koefisien regresikonstanta
ß1,2,3,4,5,6 =koefisien regresimasing-masingproksi DACCit =discretionaryaccrualsperusahaani tahunt ACHANGE =rasio perubahantotalasettahun2012-2014
LEV =rasio leverage
ROA =ReturnOn Aset
RECEIVABLE = rasio perubahan piutang usaha BDOUT =rasio komisaris independen
TATA =rasio total akrual per total aset
ε =error
Ketepatanfungsi regresi sampel dalammenaksirnilai aktual dapat
diukur dari Goodnes offit-nya.Secara statistik,Goodness
offitdapatdiukurdari koefisien determinasi, nilai statistik Fdannilai
statistik t. Perhitunganstatistik disebut signifikansecarastatistikapabilanilai
ujistatistiknyaberadadalam daerahkritis (daerahdimana H0 ditolak).
Sebaliknya disebut tidak signifikan bila nilai uji statistiknya berada
dalamdaerahdimana H0diterima(Ghozali, 2005).
3.8.3.1 Koefisien Determinasi (R2)
KoefisienDeterminasi(R2) padaintinyamengukurseberapa jauh
kemampuanmodeldalammenerangkan
variasivariabelindependen(Ghozali,2009).Nilaikoefisiensdeterminasiadala
hantaranoldansatu.NilaiR2 yang kecil berarti
kemampuanvariabel-variabelindependen dalammenjelaskanvariasi variabel
dependenamatterbatas.Nilaiyangmendekatisatuberarti variabel–
variabelindependenmemberikanhampirsemua informasiyang
3.8.3.2 UjiSignifikansi Simultan (UjiStatistikF)
UjistatistikF pada dasarnyamenunjukkanapakahsemua variabel
independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai
pengaruh secara bersama–sama terhadap
variabeldependen/terikat(Ghozali,2005).Untuk mengujihipotesisini
digunakanstatistikF dengankriteria pengambilankeputusan sebagaiberikut:
1. Apabila nilaiF <0,05makaH0ditolak.
Artinya semua variabel independen secara serentak dan
signifikan mempengaruhivariabeldependen.
2. Apabila nilaiF >0,05maka H0tidakditolak.
Artinyasemuavariabelindependensecaraserentakdansignifikantidak
mempengaruhivariabeldependen.
3.8.3.3 Uji Regresi Parsial (UjiStatistik t)
Uji statistik tpada dasarnyamenunjukkanseberapa
jauhpengaruhsatu variabel penjelas/independen secara individual
dalam menerangkan variasi variabeldependen(Ghozali,2009).Ujit
digunakan untukmenemukanpengaruh yang
palingdominanantaramasing-masingvariabelindependen untuk menjelaskan
BAB IV
PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
4.1.1 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk menunjukkan jumlah data
yang digunakan dalam penelitian ini serta dapat menunjukkan nilai
maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata serta nilai standar deviasi dari
masing-masing variabel. Berikut ini statistik deskriptif untuk
variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Sumber: Output SPSS, 2016 Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
FraudulentFinancialReporting 198 -2.043 1.897 .34138 .341051
StabilitasKeuangan 198 -.915 .896 .12026 .166486
TekananEksternal 198 .030 2.383 .47984 .324197
TargetKeuangan 198 -.309 1.505 .09336 .143994
KondisiIndustri 198 -1.039 .368 -.00135 .127983
EfektivitasPengawasan 198 .200 1.000 .39361 .120490
Rasionalisasi 198 -5.503 .611 -.03313 .419459
Berdasarkan table 4.1 diatas, disampaikan analisis deskriptif dari
masing-masing variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Variabel fraudulent financial reporting (Y) memiliki sampel (N)
sebanyak 198, dengan nilai minimum (terkecil) -2,043 diperoleh PT
Trisula International, Tbk (TRIS) , nilai maksimum (terbesar)
1,897diraih oleh PT Argha Karya Prima Industry, Tbk (AKPI) dan
mean (rata-rata) 0,341. Standar deviation (simpangan baku) variabel
ini adalah 0,341.
b. Variabel stabilitas keuangan (X1) memiliki sampel (N) sebanyak 198,
dengan nilai minimum (terkecil) -0,915 diperoleh PT Yana Prima
Hasta Persada, Tbk (YPAS), nilai maksimum (terbesar) 0,895yang
diraih oleh PT Nusantara Inti Corpora, Tbk (UNIT) dan mean
(rata-rata) 0,120. Standar deviation (simpangan baku) variabel ini adalah
0,166.
c. Variabel tekanan eksternal (X2) memiliki sampel (N) sebanyak 198,
dengan nilai minimum (terkecil) 0,029diperoleh PT Mustika Ratu, Tbk
(MRAT), nilai maksimum (terbesar) 2,382 yang diraih oleh PT
Supreme Cable Manufacturing and Commerce, Tbk (SCCO) dan mean
(rata-rata) 0,120. Standar deviation (simpangan baku) variabel ini
adalah 0,324 .
d. Variabel target keuangan (X3) memiliki sampel (N) sebanyak 198,
dengan nilai minimum (terkecil) -0,309 yang diperoleh PT Sumalindo
oleh PT Selamat Sempurna, Tbk (SMSM) dan mean (rata-rata) 0,093.
Standar deviation (simpangan baku) variabel ini adalah 0,143.
e. Variabel kondisi industri (X4) memiliki sampel (N) sebanyak 198,
dengan nilai minimum (terkecil) -1,039 yang diperoleh PT Indo
Acitama, Tbk (SRSN), nilai maksimum (terbesar) 0,367 yang diraih
oleh PT Bentoel International Investama, Tbk (RMBA) dan mean
(rata-rata) -0,001. Standar deviation (simpangan baku) variabel ini
adalah 0,127.
f. Variabel efektivitas pengawasan (X5) memiliki sampel (N) sebanyak
198, dengan nilai minimum (terkecil) 0,20 diperoleh PT Voksel
Electric, Tbk (VOKS), nilai maksimum (terbesar) 1,00 yang diraih
oleh PT Arwana Citra Mulia, Tbk (ARNA) dan mean (rata-rata) 0,393.
Standar deviation (simpangan baku) variabel ini adalah 0,120.
g. Variabel rasionalisasi (X6) memiliki sampel (N) sebanyak 198, dengan
nilai minimum (terkecil) -5,503 diperoleh PT Asiaplast Industries, Tbk
(APLI), nilai maksimum (terbesar) 0,610 diraih oleh PT Nippres, Tbk
(NIPS) dan mean (rata-rata) -0,033. Standar deviation (simpangan
baku) variabel ini adalah -0,419.
4.1.2 Pengujian Asumsi Klasik
Untuk menghasilkan suatu model regresi yang baik diperlukan
pengujian asumsi klasik terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian
bantuan program statistik normalitas data, uji multikolinearitas, uji
autokorelasi dan uji heteroskedastisitas.
4.1.2.1Uji Normalitas
Uji normalitas data dalam penelitian ini menggunakan uji
statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov dan Normal P-P
Plot Regression.Uji normalitas pertama dalam penelitian ini
dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dengan
nilai probabilitas > 5%, maka residual berdistribusi normal dan jika
probabilitas < 5% maka residual tidak berdistribusi normal. Berikut
ini merupakan tabel pengujian normalitas dengan uji
Kolmogorov-Smirnov.
Tabel 4.2
Hasil Uji Kolmogorov-Smirnov
Sumber: Output SPSS, 2016
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized
Residual
N 198
Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation .28785529
Most Extreme Differences
Absolute .082
Positive .082
Negative -.072
Kolmogorov-Smirnov Z 1.151
Asymp. Sig. (2-tailed) .141
a. Test distribution is Normal.
Terlihat bahwa nilai K-S 1,151 dengan siginifikansi 0,141.
Hal ini berarti asymptotic significance lebih besar dari 0,05
sehingga dari hasil tersebut dapat dikatakan bahwa residual
berdistribusi normal dan asumsi normalitas dapat dipenuhi
sehingga bisa dilakukan regresi linier.
Uji normalitas kedua dilakukan dengan menggunakan
analisis grafik (Normal P-P Plot Regression), yaitu jika data (titik)
menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal, hal ini menunjukkan data yag telah terdistribusi secara
normal.
Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas Sumber: Output SPSS, 2016
Grafik Normal P-P Plot of Regression di atas
memperlihatkan titik-titik menyebar sepanjang garis diagonal,
disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai telah terdistribusi
dengan normal.
4.1.2.2 Hasil Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah
terdapat korelasi antar variabel independen dalam model regresi.
Model yang baik adalah model yang tidak memiliki korelasi yang
kuat antar variabel-variabel bebasnya, jika korelasi terjadi maka
variabel-variabel tersebut terjadi kemiripan. Metode yang
digunakan untuk menguji adanya multikolinearitas pada penelitian
ini adalah VIF (varian inflated factor)dimana apabila nilai VIF >
10, dikatakan terjadi multikolinearitas dan sebaliknya, apabila VIF
< 10, maka dapat maka dapat dikatakan tidak terjadi
multikolineritas:
Tabel 4.3
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
T Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) .320 .083 3.845 .000
StabilitasKeuangan .058 .126 .029 .462 .645 .979 1.022
TekananEksternal -.071 .066 -.068 -1.078 .282 .940 1.064
TargetKeuangan -.610 .148 -.257 -4.114 .000 .952 1.050
KondisiIndustri 1.184 .164 .444 7.223 .000 .986 1.014
EfektivitasPengawasan .270 .174 .095 1.551 .122 .986 1.014
Rasionalisasi -.037 .050 -.045 -.732 .465 .977 1.024
Dari tabel 4.3 di atas dapat dilihat bahwa nilai VIF dari
variabel bebas dalam penelitian ini bernilai < 10 dan nilai
Tolerance> 0,1 maka dapat diasumsikan bahwa model terbebas
dari asumsi multikolinearitas sehingga dapat dilakukan uji regresi
linier.
4.1.2.3 Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah
terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada suatu periode
dengan kesalahan pengganggu periode sebelumnya dalam model
regresi. Autokorelasi menunjukkan adanya korelasi antara
kesalahan pengganggu pada data yang tersusun, baik berupa data
cross sectional dan/atau time series. Jika terjadi autokorelasi dalam
model regresi berarti koefisien korelasi yang diperoleh menjadi
tidak akurat, sehingga model regresi yang baik adalah model
regresi yang bebas dari autokorelasi.
Cara yang dapat dilakukan untuk ada tidaknya autokorelasi
adalah dengan melakukan pengujian Durbin-Watson (DW). Dalam
model regresi tidak terjadi autokorelasi apabila nilai du < dw < 4 –
du. Tabel 4.4 menyajikan hasil uji Durbin Watson dengan
Tabel 4.4
Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
Durbin-Watson
1 .536a .288 .265 .292341 2.002
a. Predictors: (Constant), Rasionalisasi, EfektivitasPengawasan, KondisiIndustri,
StabilitasKeuangan, TargetKeuangan, TekananEksternal
b. Dependent Variable: FraudulentFinancialReporting Sumber: Output SPSS, 2016
Nilai DW sebesar 2.002 nilai ini akan dibandingkan dengan
nilai tabel dengan menggunakan signifikansi 5% dengan jumlah
sampel 198 dan jumlah variabel independen 6, maka di tabel
Durbin Watson akan didapat nilai du sebesar 1,830 dan nilai dl
yaitu 1,705. Hal ini menunjukkan tidak ada autokorelasi positif
atau negatif dalam penelitian, karena nilai DW lebih besar dari (du)
1,693 dan kurang dari 4-dl (4-1,7053=2,2947), maka dapat
disimpulkan bahwa data dapat diterima.
4.1.2.2Uji Heteroskedastisitas
Salah satu cara untuk mengetahui ada tidaknya
heteroskedastisitas dalam suatu model regresi linier berganda
adalah dengan melihat grafik scatterplot antara nilai prediksi
variabel terikat yaitu ZPRED dengan residual error yaitu SRESID.
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Grafik scatterplot ditunjukkan pada grafik berikut ini:
Gambar 4.2 Uji Heteroskedastisitas Sumber: Output SPSS, 2016
Gambar 4.1 menunjukkan bahwa data tersebar secara acak
dan tidak membentuk suatu pola tertentu. Data tersebar baik di atas
bahwa tidak terdapat heteroskedastisitas dalam model regresi yang
digunakan.
4.1.3 Pengujian Hipotesis
4.1.3.1 Uji Koefisien Determinasi/Regresi (R2)
Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui
keeratan hubungan antara variabel independen dengan variabel
dependen. Nilai R2 yang semakin mendekati satu, maka varibel
independen yang ada dapat memberikan hamper semua
informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel
dependen, begitu juga sebaliknya.
Tabel 4.5
Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 .536a .288 .265 .292341
a. Predictors: (Constant), Rasionalisasi, EfektivitasPengawasan,
KondisiIndustri, StabilitasKeuangan, TargetKeuangan,
TekananEksternal
b. Dependent Variable: FraudulentFinancialReporting Sumber: Output SPSS, 2016
Dari tampilan output SPSS di atas, besar Adjusted R2
adalah 0,265 atau sebesar 26,5%. Hal ini berarti keenam variabel
independen yakni stabilitas keuangan, tekanan eksternal, target
keuangan, kondisi industri, efektivitas pengawasan, dan rasionalisasi
4.1.3.2 Uji Signifikansi Simultan (UjiF)
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari
keseluruhan variabel independen terhadap variable dependennya.
Pengujian signifikansi probabilitas-F menunjukkan distribusi F
sebagai parameternya. Berikut adalah hasil uji-F :
Tabel 4.6
Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 6.591 6 1.098 12.853 .000b
Residual 16.324 191 .085
Total 22.914 197
a. Dependent Variable: FraudulentFinancialReporting
b. Predictors: (Constant), Rasionalisasi, EfektivitasPengawasan, KondisiIndustri,
StabilitasKeuangan, TargetKeuangan, TekananEksternal Sumber: Output SPSS, 2016
Dari uji ANOVA atau uji-F didapatkan nilai F hitung
sebesar 12,853 dengan probabilitas 0,000. Karena nilai probabilitas
lebih kecil dari 0,05 dan nilai Fhitung > Ftabel yaitu 12,853> 2,146
maka dapat dikatakan bahwa variabel independen secara
bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap fraudulent financial
reporting pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek
4.1.3.3 Uji Signifikansi Parsial (Uji-t)
Uji-t dilakukan untuk melihat signifikansi masing-masing
variabel independen terhadap variabel dependen dalam suatu
model regresi dengan mengasumsikan variabel independen lainnya
adalah konstan. Berikut ini hasil penelitian dari uji-t :
Tabel 4.7 Hasil Uji-t
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) .320 .083 3.845 .000
StabilitasKeuangan .058 .126 .029 .462 .645
TekananEksternal -.071 .066 -.068 -1.078 .282
TargetKeuangan -.610 .148 -.257 -4.114 .000
KondisiIndustri 1.184 .164 .444 7.223 .000
EfektivitasPengawasan .270 .174 .095 1.551 .122
Rasionalisasi -.037 .050 -.045 -.732 .465
a. Dependent Variable: FraudulentFinancialReporting Sumber: Output SPSS, 2016
Dari hasil uji-t tersebut dapat disimpulkan bahwa:
1. Variabel stabilitas keuangan memiliki tingkat signifikansi sebesar
0,645 yang lebih besar dari 0,05 dan nilai thitung sebesar 0,462 yang
berarti lebih kecil dari ttabel yakni sebesar 1,971. Hal ini berarti
variabel stabilitas keuangan berpengaruh secara positif dan tidak
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun
2012-2014.
2. Variabel tekanan eksternal memiliki tingkat signifikansi sebesar
0,282 yang lebih besar dari 0,05 dan nilai thitung sebesar -1,078 yang
berarti lebih kecil dari ttabel yakni sebesar 1,971. Hal ini berarti
variabel tekanan eksternal berpengaruh secara negatif dan tidak
signifikan terhadap fraudulent financial reporting perusahaan
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun
2012-2014.
3. Variabel target keuangan memiliki tingkat signifikansi sebesar
0,000 yang lebih kecil dari 0,05 dan nilai thitung sebesar -4,114 yang
berarti lebih kecil dari ttabel yakni sebesar 1,971. Hal ini berarti
variabel target keuangan berpengaruh secara negatif dan signifikan
terhadap fraudulent financial reporting perusahaan manufaktur
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2012-2014.
4. Variabel kondisi industri memiliki tingkat signifikansi sebesar
0,000 yang lebih besar dari 0,05 dan nilai thitung sebesar 7,223 yang
berarti lebih kecil dari ttabel yakni sebesar 1,971. Hal ini berarti
variabel kondisi industri berpengaruh secara positif dan signifikan
terhadap fraudulent financial reporting perusahaan manufaktur
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2012-2014.
5. Variabel efektivitas pengawasan memiliki tingkat signifikansi
1,551 yang berarti lebih kecil dari ttabel yakni sebesar 1,971. Hal ini
berarti variabel efektivitas pengawasan berpengaruh secara positif
dan tidak signifikan terhadap fraudulent financial reporting
perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
(BEI) tahun 2012-2014.
6. Variabel rasionalisasi memiliki tingkat signifikansi sebesar 0,465
yang lebih besar dari 0,05 dan nilai thitung sebesar -0,732 yang
berarti lebih kecil dari ttabel yakni sebesar 1,971. Hal ini berarti
variabel rasionalisasi berpengaruh secara negatif dan tidak
signifikan terhadap fraudulent financial reporting perusahaan
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun
2012-2014.
4.2 Pembahasan Hasil Penelitian
4.3.1 Pengaruh Stabilitas Keuangan terhadap Fraudulent Financial Reporting
Berdasarkan hasil pengujian stabilitas keuangan yang diproksikan
dengan rasio perubahan total aset (ACHANGE) terhadap terjadinya
fraudulent financial reporting ditemukan bahwa stabilitas keuangan tidak
berpengaruh secara signifikan dilihat dari nilai signifikansi yang berada di
atas 0,05 dengan nilai koefisien 0,462 menunjukkan bahwa stabilitas
keuangan memiliki pengaruh positif terhadap tingkat risiko fraudulent
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
Norbarani (2012) yang menunjukkan bahwa stabilitas keuangan yang
diproksikan dengan rasio perubahan total aset tidak signifikan terhadap
fraudulent financial statement. Penelitian ini menunjukkan bahwa
berapapun perubahan total aset yang dimiliki perusahaan tidak
mempengaruhi fraud yang akan terjadi.
4.3.2 Pengaruh Tekanan Eksternal terhadap Fraudulent Financial Reporting
Hasil penelitian uji-t variabel tekanan eksternal yang diproksi
dengan leverage menunjukkan probabilitas variabel sebesar 0,282 yang
nilainya di atas tingkat signifikasi 0,05. Hal ini dapat disimpulkan bahwa
tekanan eksternal tidak berpengaruh signifikan terhadap fraudulent
financial reportingdan nilai koefisien -1,073 menunjukkan bahwa
stabilitas keuangan memiliki pengaruh negatif terhadap tingkat risiko
fraudulent financial reporting. Penelitian ini tidak sejalan dengan
penelitian Lou dan Wang (2009) yang memberikan hasil bahwa leverage
mempengaruhi terjadinya fraudulent financial reporting.
Namun hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang
dilakukan oleh Subroto (2012) yang menyatakan bahwa kemampuan
perusahaan dalam memenuhi kewajibannya (LEV) tidak berpengaruh
mendukung hipotesis adalah karena tekanan eksternal bukan faktor kuat
bagi seseorang untuk melakukan fraudulent financial reporting. Tidak
sepenuhnya manajemen mengalami tekanan eksternal ketika memenuhi
kewajibannya. Mereka mempunyai kewajiban untuk memenuhi
hutangnya, namun manipulasi laba bukan satu-satunya cara untuk
memenuhi kewajibannya tersebut. Mereka lebih berusaha meningkatkan
kinerjanya agar dapat menghasilkan keuntungan yang baik untuk
memenuhi kewajibannya. Selain itu Laras (2011) mengungkapkan bahwa
kecenderungan perusahaan melakukan fraud dengan karakteristik leverage
yang rendah lebih mungkin disebabkan karena kreditor saat ini tidak
mempertimbangkan lagi besaran leverage yang dihasilkan, melainkan ada
pertimbangan lain seperti adanya tingkat kepercayaan atau jalinan
hubungan yang baik antara perusahaan dengan kreditor (dikutip oleh
Rahmanti 2013).
4.3.3 Pengaruh Target Keuangan terhadap Fraudulent Financial Reporting
Hasil penelitian menunjukkan bahwa target keuangan signifikan
terhadap fraudulent financial reporting. Hal ini didasarkan pada nilai
signifikansi sebesar 0,000 atau lebih kecil dari 0,05 dan nilai koefisien
sebesar -4,114 menunjukkan bahwa target keuangan memiliki pengaruh
positif terhadap tingkat risiko fraudulent financial reporting ditolak.
Hasil penelitian ini tidak mendukung penelitian yang dilakukan
antara Return On Asset dengan fraudulent financial reporting. Namun,
hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian penelitian Norbarani
(2012) yang menyatakan bahwa perusahaan yang memiliki laba kecil lebih
mungkin melakukan manajemen laba daripada perusahaan dengan laba
kecil. ROA tahun sebelumnya yang rendah menunjukkan kinerja
manajemen yang lemah dalam pengelolaan aset dan menjadikan target
perolehan laba yang harus diperoleh pada tahun berikutnya oleh
perusahaan menjadi tinggi. Kondisi demikian menjadikan manajemen
terpacu untuk melakukan suatu tindak fraudulent financial reporting.
4.3.4 Pengaruh Kondisi Industri terhadap Fraudulent Financial Reporting
Koefisien variabel kondisi industri bernilai 7,223 menunjukkan
bahwa kondisi industri memiliki pengaruh positif terhadap tingkat risiko
fraudulent financial reporting diterima dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 , maka dapat disimpulkan bahwa kondisi industri yang diproksikan
dengan RECEIVABLE berpengaruh signifikan terhadap fraudulent
financial reporting. Artinya bahwa besar kecilnya rasio perubahan dalam piutang usaha memicu manajemen untuk melakukan kecurangan laporan
keuangan.Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Kennedy (2014) yang menyimpulkan bahwa kondisi
industri(RECEIVABLE) berpengaruh signifikan terhadapfraudulent
4.3.5 Pengaruh Efektivitas Pengawasan terhadap Fraudulent Financial Reporting
Berdasarkan hasil uji-t, diketahui bahwa efektivitas pengawasan
yang diproksikan dengan jumlah dewan komisaris independen memiliki
pengaruh yang tidak signifikan terhadap tingkat risiko fraudulent
financial reporting. Hal ini terlihat dari nilai signifikansi lebih besar dari
0,05 yaitu 0,122, dan nilai koefisien sebesar 1,551 menunjukkan bahwa
efektivitas memiliki pengaruh yang positif terhadap fraudulent financial
reporting.Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis efektivitas pengawasan
memiliki pengaruh positif terhadap tingkat risiko fraudulent financial
reporting ditolak.
Menurut Hanum (2014) efektivitas pengawasan yang diukur
dengan proksi bdout tidak signifikan terhadap fraudulent financial
reporting menunjukkan menurunnya fungsi dari komisaris independen.
Dengan adanya penurunan fungsi dari komisaris independen dapat
menjadi bahan pembelajaran oleh perusahaan untuk lebih meningkatkan
kinerja dan fungsi dari dewan komisaris independen agar lebih
meningkatkan kepercayaan para stakeholderdan mengurangi tingkat risiko
kecurangan pada laporan keuangan. Hasil penelitian ini konsisten dengan
penelitian yang dilakukan oleh Norbarani (2012) dan Hanum (2014),
dimana keefektivan pengawasan oleh dewan komisaris independen tidak
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat risiko fraudulent
4.3.6 Pengaruh Rasionalisasi terhadap Fraudulent Financial Reporting
Hasil uji-t menunjukkan bahwa rasionalisasi yang diukur dengan
rasio total akrual dibagi total aset memiliki tingkat signifikansi sebesar
0,465 sehingga dapat dikatakan bahwa variabel rasionalisasi tidak
signifikan terhadap fraudulent financial reporting.Nilai koefisien sebesar
-0,732 menunjukkan bahwa rasionalisasi memiliki pengaruh negatif
terhadap tingkat risiko fraudulent financial reporting.
Penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh
Hanum (2012). Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan kebijakan
manajemen (discretion) tidak tinggi atau motif untuk melakukan
manajemen laba adalah rendah. Variabel rasionalisasi termasuk dalam
pilar ketiga dalam fraud triangle. Menurut Skousen at al. (2009) pilar
ketiga ini merupakan unsur yang paling sulit untuk mengindikasikan
pengukurannya karena rasionalisasi merupakan sikap pembenaran yang
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan pada perusahaan manufaktur
mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi fraudulent financial reporting dalam
perspektif fraud triangle diambil kesimpulan bahwa:
1. Stabilitas keuangan yang diproksikan dengan rasio perubahan total aset
berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap fraudulent financial
reporting dalam laporan tahunan manufaktur yang terdaftar di Bursa
Efek Indonesia (BEI).
2. Tekanan eksternal yang diproksikan dengan rasio leverage
berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap fraudulent financial
reporting dalam laporan tahunan manufaktur yang terdaftar di Bursa
Efek Indonesia (BEI).
3. Stabilitas keuangan yang diproksikan dengan ROA berpengaruh
negatif dan signifikan terhadap fraudulent financial reporting dalam
laporan tahunan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
(BEI).
4. Kondisi industri yang diproksikan dengan rasio total piutang
berpengaruh positif dan signifikan terhadap fraudulent financial
reporting dalam laporan tahunan manufaktur yang terdaftar di Bursa
5. Efektivitas pengawasan yang diproksikan dengan rasio jumlah
komisaris independen berpengaruh positif dan tidak signifikan
terhadap fraudulent financial reporting dalam laporan tahunan
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI)
6. Rasionalisasi yang diproksikan dengan rasio total akrual berpengaruh
negatif dan tidak signifikan terhadap fraudulent financial reporting
dalam laporan tahunan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia (BEI).
7. Stabilitas keuangan, tekanan eksternal, target keuangan, kondisi
industri, efektivitas pengawasan, rasionalisasi secara bersama-sama
berpengaruh terhadap fraudulent financial reporting dalam laporan
tahunan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).
5.2 Keterbatasan Penelitian
Keterbatasan pada penelitian ini adalah
1. Populasi dari penelitian ini hanya terbatas pada perusahaan manufaktur
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan terbatas hanya tiga tahun
masa pengamatan.
2. Penelitian ini memiliki keterbatasan yaitu hanya menggunakan satu
proksi untuk mendeteksi fraudulent financial reporting, yaitu
5.3 Saran
Saran yang peneliti usulkan untuk penelitian selanjutnya adalah:
1. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan populasi yang
lebih banyak dan juga masa tahun pengamatan yang lebih panjang agar
hasil penelitian menjadi lebih maksimal.
2. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan menggunakan variabel
independen lain yang diduga berpengaruh terhadap tingkat risiko
fraudulent financial statement agar nilai dari koefisien determinan
dapat menjadi lebih tinggi dari yang peneliti lakukan, yaitu sebesar
26,5%, yang berarti bahwa terdapat 73,5% variabel bebas lain yang
dapat mempengaruhi tingkat risiko kecurangan pada laporan keuangan
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Landasan Teori
2.1.1 Teori Keagenan (Agency Theory)
Teori keagenan (agency theory) mendasarkan hubungan antara
prinsipal/pemegang saham dengan agen/manajemen. Teori keagenan
menganggap bahwa individu berperilaku sesuai dengan kepentingan
masing-masing. Agen memiliki kontrak untuk menunjukkan kewajibannya
kepada prinsipal, sedangkan prinsipal memiliki kontrak untuk memberikan
bonus kepada agen. Para prinsipal menginginkan laba yang tinggi dari
perusahaan agar investasi yang telah ditanamkan cepat kembali.
Besarnya laba berhubungan dengan besarnya dividen yang akan
dibagikan kepada investor. Semakin tinggi laba, maka harga saham akan
semakin tinggi dan semakin besar pula dividen yang akan diterimanya.
Namun di sisi lain, para agen pun memiliki kepentingan sendiri yakni
bonus yang akan diterima. Prinsipal menginginkan return yang tinggi atas
investasinya, sedangkan agen memiliki kepentingan untuk mendapatkan
kompensasi yang besar atas hasil kinerjanya.
Perbedaan tujuan itulah yang menyebabkan terjadinya conflict of
interest di antara pihak agen dan prinsipal.Hal inilah yang mendorong
adanya keinginan kompensasi yang tinggi itulah,maka kemungkinan besar
agen akan melakukan moral hazard. Di samping itu para agen memiliki
informasi tentang operasi dan kinerja perusahaan lebih banyak
dibandingkan pada prinsipal. Hal ini yang menimbulkan kesempatan
(opportunistic) agen untuk melakukan kecurangan.
2.1.2 Fraud
2.1.2.1 Definisi Fraud
Statement on Auditing Standards No.99 mendefinisikan
fraud sebagai “an intentional act that result in a material
misstatement in financial statements that are the subject of an
audit”.Sedangkan menurut AssociationofCertified Fraud
Examiners (ACFE), fraudadalah :
Perbuatan-perbuatan yang melawan hukum yang dilakukan dengan sengaja untuk tujuan tertentu (manipulasi atau memberikan laporan keliru terhadap pihak lain) dilakukan orang-orang dari dalam atau luar organisasi untuk mendapatkan keuntungan pribadi ataupun kelompok yang secara langsung atau tidak langsung merugikan pihak lain.
Menurut BPK (2008) secara umum, unsur-unsur dari kecurangan adalah:
1) harus terdapat salah pernyataan (misrepresentation); 2) dari suatu masa lampau (past) atau sekarang (present); 3) fakta bersifat material (material fact);
4) dilakukan secara sengaja atau tanpa perhitungan (make-knowingly or recklessly);
5) dengan maksud (intent) untuk menyebabkan suatu pihak beraksi;
pernyataan tersebut (misrepresentation); 7) yang merugikannya (detriment).
2.1.2.2 Tipologi Fraud
Dari bagan Uniform Occupational Fraud Classification
System, TheACFE (Association of Certified Fraud Examiner,
2000) membagiFraud kedalamtiga (3) tipologi tindakan, yaitu :
1. Penggelapan Aset (Asset Missapropriation)
Penyimpangan ini meliputi penyalahgunaan atau pencurian
asset/harta perusahaan. Asset missapropriation merupakan fraud
yang paling mudah dideteksi karena sifatnya yang tangible atau
dapat dihitung.
2. Pernyataan yang Salah (Fraudulent Misstatement)
Hal ini dilakukan dengan melakukan rekayasa terhadap laporan
keuangan untuk memperoleh keuntungan dari berbagaipihak,
Penggelapan aktiva perusahaan juga dapat menyebabkan laporan
keuangan perusahaan tidak disajikan sesuai dengan prinsip
akuntansi yang berlaku umum dan menghasilkan laba yang atraktif
(windowdressing).
3. Korupsi (Corruption)
Korupsi merupakan fraud paling sulit dideteksi karena korupsi
biasanya tidak dilakukan oleh satu orang saja tetapi sudah
melibatkan pihak lain (kolusi). Kerjasama yang dimaksud dapat
yang illegal dan pemerasan secara ekonomis.
2.1.2.3 Jenis-Jenis Fraud
Menurut Albrecth dan Albrecth, fraud diklasifikasikan menjadi lima jenis.
Tabel 2.1 Jenis-Jenis Fraud
Jenis Kecurangan Korban Pelaku Penjelasan
Penggelapan uang Pegawai Pemberi Kerja Pemberi Kerja
Atau Secara
Kecurangan langsung atau tidak
Pekerjaan langsung
mengambil hak dari pekerjanya.
Kecurangan Pemegang saham, Manajemen tingkat Manajemen Tingkat
Manajemen Atas Atas
Kecurangan Pembeli Barang Penjual barang atau Mengenakan biaya
Penyediaan Atau Jasa Yang Kecurangan Penjual Barang Pelanggan Pelanggan
Pelanggan Atau meminta Harga
Jasa Yang
Berdasarkan tabel di atas, menurut Kerwin (dikutip oleh
Nguyen, 2008) kecurangan pada laporan keuangan merupakan
kecurangan yang sengaja dibuat oleh manajemen yang merugikan
investor dan kreditor dengan laporan keuangan yang
keliru.Penelitian ini berfokus pada fraudulent financial reporting
dimana kecurangan tersebut dilakukan oleh manajemen.
Robertson (2000dalam Rezaee, 2002) melihat bahwa
management fraud dan fraudulent financial reporting bersinonim
karena secara tipikal fraudulent financial reporting muncul
dengan persetujuan atau sepengetahuan dari manajemen.
2.1.3 Teori Fraud Triangle
Teori yang mendasari penelitian ini adalah fraud triangle
theoryyang merupakan salah satu konsep dasar dari pencegahan dan
pendeteksian fraud. Konsep segitiga kecurangan pertama kali
diperkenalkan oleh Cressey (1953). Melalui serangkaian wawancara
dengan 113 orang yang telah di hukum karena melakukan penggelapan
uang perusahaan yang disebutnya “trust violators” atau “pelanggar
kepercayaan”.Penelitian Cressey diterbitkan dengan judul Other’s People
Money: A Studyin the Social Psychology of Embezzelent. Penelitian
Cressey ini secara umummenjelaskan alasan mengapa orang-orang
melakukan Fraud.Cressey menyimpulkan terdapat kondisi yang selalu
hadir dalam kecurangan perusahaan yakni yaitu tekanan/motif,
Tekanan/motif
Kesempatan Rasionalisasi
Gambar 2.1
Fraud Triangle
(Sumber: Tuanakotta, 2010:207) 2.1.3.1Tekanan/Motif
Tekanan/motif yaitu insentif yang mendorong orang
melakukan kecurangan karena tuntutan gaya hidup,
ketidakberdayaan dalam soal keuangan, perilaku gambling,
mencoba-coba untuk mengalahkan sistem dan ketidakpuasan kerja.
Montgomery et al., (2002dalamRukmawati, 2011) mengatakan
tekanan/motif ini sesungguhnya mempunyai dua bentuk yaitu
nyata (direct) dan bentuk persepsi (indirect). Bentuk nyata
merupakan tekanan yang nyata disebabkan oleh kondisi kondisi
kehidupan yang nyata yang dihadapi oleh pelaku yang mendorong
untuk melakukan kecurangan. Kondisi tersebut dapat berupa
kebiasaan sering berjudi, kecanduan obat terlarang, atau
menghadapi persoalan keuangan. Tekanan dalam bentuk persepsi
merupakan opini yang dibangun oleh pelaku yang mendorong
untuk melakukan kecurangan seperti misalnya executive
terjadi pada tekanan yang dapat mengakibatkan kecurangan.
Kondisi tersebut adalahstabilitas keuangan, tekanan eksternal,
kebutuhan keuangan individu.
2.1.3.2Kesempatan
Menurut Montgomery et al., (2002dalam Rukmawati
2011), kesempatan yaitu peluang yang menyebabkan pelaku secara
leluasa dapat menjalankan aksinya yang disebabkan oleh
pengendalian internal yang lemah, ketidakdisplinan, kelemahan
dalam mengakses informasi, tidak ada mekanisme audit, dan sikap
apatis. Hal yang paling menonjol di sini adalah dalam hal
pengendalian internal. Pengendalian internal yang tidak baik akan
memberi peluang orang untuk melakukan kecurangan.Dari tiga
faktor risiko kecurangan, peluang merupakan hal dasar yang dapat
terjadi kapan saja sehingga memerlukan pengawasan dari struktur
organisasi mulai dari atas. SAS No. 99 menyebutkan bahwa
peluang pada fraudulent financial reporting dapat terjadi pada tiga
kategori. Kondisi tersebut adalahkondisi industri,efektivitas
pengawasan danstruktur organisasi.
2.1.3.3Rasionalisasi
Rasionalisasi menjadi elemen penting dalam terjadinya
fraud, dimana pelaku mencari pembenaran atas perbuatannya.
Sikap atau karakter adalah apa yang menyebabkan satu atau lebih
