PENGGUNAAN BENEISH RATIO INDEX DALAM PENDETEKSIAN FINANCIAL STATEMENT FRAUD

Authors

  • Nurul Sa'adah Sarumpaet Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
  • Kamilah K Universitas Islam Negeri Sumatera Utara

DOI:

https://doi.org/10.31851/neraca.v5i2.6531

Keywords:

Beneish M-Score, Kecurangan Laporan Keuangan, Manipulators, Non Manipulators, Grey Company

Abstract

Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk mengetahui: 1) Persentase perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2017-2019 yang tergolong manipulators; 2) Persentase perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2017-2019 yang tergolong non manipulators; 3) Persentase perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2017-2019 yang tergolong grey company. Metode pengumpulan data menggunakan metode dokumentasi. Metode analisis data dengan deskriptif kuantitatif menggunakan rasio yang dikemukakan oleh Messod D.Beneish. Hasil penelitian menyimpulkan 1) Pada tahun 2017 terdapat 5,89% perusahaan yang tergolong sebagai manipulators. Sedangkan tahun 2018 dan 2019 tidak terdapat perusahaan manipulators. 2) Pada tahun 2017 terdapat 52,94%, tahun 2018 terdapat 41,17%, tahun 2019 terdapat 70,59% dari total perusahaan sampel yang tergolong non manipulators. 3) Pada tahun 2017 terdapat 41,17%, tahun 2018 terdapat  58,83%, tahun 2019 terdapat 29,41%  dari total perusahaan sampel tersebut yang tergolong sebagai grey company.

References

ACFE. (2018). 2018 Report to Nations: Global Study on Occupational Fraud and Abuse. http://www.acfe.com/report-to-thenations/2018/

ACFE Indonesia Chapter #111. (2016). Survai Fraud Indonesia. https://acfe-indonesia.or.id/surveifraud-indonesia/

Bursa Efek Indonesia. (n.d.). www.idx.co.id

Christy, Y. ., & Stephanus, D. S. (2018). Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan Dengan Beneish M-Score Pada Perusahaan Perbankan Terbuka. Jurnal Akuntansi Bisnis, Vol 16, No.

Djarwanto. (2010). Pokok-pokok Analisa Laporan Keuangan. BPFE.

Hantono. (2018). Analisis Pendeteksian Financial Statement Fraud dengan Pendekatan Model Beneish pada Perusahaan BUMN. Jurnal Riset Akuntansi Going Concern, 254–269.

Nasution, M. I. P., N, N., N, N., Rahma, T. I. F., & K, K. (2020). Face Recognition Login Authentication for Digital Payment Solution at COVID-19 Pandemic. 2020 3rd International Conference on Computer and Informatics Engineering (IC2IE) Face, 48–51. https://doi.org/0.1109/IC2IE50715.2020.9274654.

Priantara, D. (2013). Fraud Auditing & Investigation. Mitra Wacana Media.

Sujarweni, V. W. (2017). Analisis Laporan Keuangan. Pustaka Baru Press.

Downloads

Published

2021-12-31