Laporan keuangan merupakan hasil dari proses akuntansi . Laporan keuangan meliputi 2 laporan keuangan yaitu neraca dan laporan laba rugi . Penyusunan laporan keuangan ini bertujuan guna menyediakan informasi keuangan pada suatu perusahaan yang ditujukan ke bebrapa pihak yang berkepentingan untuk dijadikan bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan (sutrisno,2012:9). Di dalam dunia bisnis atau perusahaan laporan keuangan menjadi hal yang sangat penting bagi suatu perusahaan . Para pengguna informasi bis melihat kondsi perusahaan tersebut apakah perusahaan tersebut berjalan dengan baik atau tidak melalui laporan keuangan tersebut karena dalam laporan keuangan keuangan mengandung semua data yang ada didalam perusahaan dan seluruh aktivitas operasional didalam perusahaan. Pengertian kecurangan dikembangkan lebih lanjut Black’s Law Dictionary sehingga menjadi luas . Black’s Law Dictionary mengatakan bahwa segala macam yang bisa dipikirkan oleh manusia yang diupayakan oleh manusia dengan bertujuan untuk mendapatkan sebuah keuntungan yang diperoleh dari orang lain dengan jalan yang tidak benar dan mencakup macam macam cara tidak terduga-duga , penuh siasat yang licik dan tersembunyi dan mereka menggunakan cara yang tidak terduga terduga duga, penuh dengan siasat licik dan tersembunyi dan mereka menggunakan cara yang tidak jujur dengan bertujuan orang lain percaya dan tertipu . Skandal kecurangan laporan keuangan sudah terjadi di beberapa negara salah satunya di amerika serikat yaitu perusahaan raksasa yaitu Enron Corporation . Enron merupakan perusahaan terbesar ke-7 di AS dan kasus ini melibatkan perusahaan akuntan publik ternama KAP Arthur Andersen dan diduga beberapa pejabat Gedung Putih. Enron adalah raksasa yang bergerak di bidang energi berbasis di Houston, AS, yang memilki sekitar 21.000 karyawan .
A. Pendekatan Penelitian
Metode penelitian yaitu cara yang biasanya digunakan untuk mencapai suatu tujuan . Metode Penelitian yang digunakan dalam penelitian ini ialah penelitian deskriptif dengan pendektan kuantitatif.
B. Rancangan Penelitian
Gambar 3.1 Rancangan Penelitian
C. Lokasi Penelitian
Dalam penelitian ini dilakukan dengan mengambil data laporan keuangan perusahaan perdagangan eceran yang terdaftar di Bursa efek Indonesia pada tahun 2017-2018. Laporan keuangan tersebut diunduh dari situs
D. Jenis dan Sumber Data
Dalam penelitian ini jenis data yang digunakan ialah data sekunder . Data sekunder yaitu sumber data penelitian yang diperoleh peneliti dengan cara yang tidak langsung dan melalui media perantara berupa bukti , catatan maupun laporan historis yang tersusun yang dipublikasikan dan yang sudah tidak dipublikasikan . Sedangkan data yang digunakan dalam penelitian ini ialah berupa laporan keuangan perusahaan perdagangan eceran yang sudah terdaftar dibursa efek Indonesia pada tahun 2017-2018. Untuk memperoleh data tersebut peneliti download softcopy laporan keuangan emiten di website bursa efek Indonesia
E. Sampel
Sampel pada penelitian ini ditentukanodengan metode non-probability - purposive judgement sampling yaitu sampel tersebut ditentukan berdasarkan kriteria tertentu yang ditentukan penulis dan memiliki keterbatasan pada generalisasi . Adapun kriteria yang telah ditentukan dalam penelitian ini yaitu perusahaan perdagangan eceran yang terdaftar Di BEI secara konsisten berturut-turut selama 3 periode yaitu pada tahun 2016-2018.
F. Metode Analisis Data
Metode analisis ini digunakan untuk mendapatkan hasil yang pasti dalam mengolah data sehingga dapat dipertangungjawabkan. Teknik Analisis Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan teknik analisis Beneish M-Score terhadap laporan keuangan perusahaan yang menjadi sampel penelitian. Perhitungan Beneish M score digunakan sebagai acuan untuk menentukan perusahaan tergolong manipulator dan non manipulator . Perusahaan dikategorikan manipulators apabila memiliki nilai akhir M score lebih besar dari -2,22 sedangkan perusahaan dikategorikan sebagai non manipulators apabila memperoleh nilai M score kurang dari -2,22. Adapun langkah langkah yang harus dilakukan untuk menggolongkan perusahaan kedalam kategori manipulator dan non manipulator adalah sebagai berikut :
1. Langkah pertama , Menghitung nilai rasio indeks perusahaan dalam beneish m score terdapat 8 rasio yang harus dihitung terlebih dahulu sebelum memasukkan hasil nilai rasio indeks tersebut kedalam rumus beneish m score . 8 rasio tersebut adalah
2. Langkah kedua , Memasukkan hasil nilai rasio indeks kedalam rumus beneish M score setelah semua rasio indeks dari beneish M score telah selesai dikerjakan dan ditemukan nilai dari per rasio indeks dari beneish M score , maka langkah selanjutnya yaitu memasukan nilai ke 8 rasio tersebut kedalam rumus Beneish M-Score. Beikut ini adalah rumus Beneish M-Score :
M-Score = -4.84 + 0.920*DSRI + 0.528*GMI + 0.404*AQI + 0.892*SGI + 0.115*DEPI – 0.172*SGAI + 4.679*TATA – 0.327*LVGI
Rumus inilah yang digunakan untuk mengkategorikan perusahaan kedalam golongan manipulator maupun non manipulator.
3. Langkah ketiga , Menentukan Perusahaan yang Tergolong kedalam Kategori Manipulator dan non manipulator untuk bisa menggolongkan perusahaan ke dalam kategori manipulator maupun non manipulator adalah dengan cara melihat hasil akhir dari nilai M-Scorenya. Jika suatu perusahaan memiliki nilai M-Score lebih dari -2,22 maka dikategorikan sebagai perusahaan manipulator, sedangkan jika M-Sorenya kurang dari -2,22 maka dikategorikan sebagai perusahaan non manipulator
4. Langkah keempat , Menghitung jumlah persentase dari perusahaan yang tergolong manipulator dan non manipulator.
A . Menghitung Rasio Indeks Perusahaan
1. Indeks Piutang dari Hasil Penjualan (DSRI)
DSRI merupakan Indeks jumlah hari dalam penerimaan hasil piutang atas penjualan (DSRI). Rasio seperti ini membandingkan antara piutang usaha dengan penjualan yang dihasilkan oleh perusahaan pada suatu tahun (t) dan tahun sebelumnya (t-1).
Piutang Usahat / Penjualant
Piutang usahat-1 / Penjualant-1
2. Indeks Margin Kotor (GMI)
GMI merupakan indeks margin kotor yang membandingkan perubahan laba kotor yang dihasilkan oleh suatu perusahaan pada suatu tahun suatu tahun (t) dan tahun sebelumnya (t-1). Rasio ini berguna untuk mengukur tingkat profitabilitas suatu perusahaan yang mana rasio ini merepresentasikan prospek perusahaan di masa yang akan datang.
Laba Kotort-1 / Penjualant-1
Laba Kotort / Penjualant
3. Indeks Kualitas Aset (AQI)
AQI berguna untuk membandingkan asset tidak lancar yang perusahaan miliki selain asset tetap dengan total asset perusahaan pada suatu suatu tahun (t) dan tahun sebelumnya (t-1). AQI juga menunjukkan bahwa kualitas aset tidak lancar perusahaan yang kemungkinan untuk memberikan manfaat bagi perusahaan di masa depan.
(1 – ( Aset Lancart + Aset Tetapt )
Total aset
(1 - ( Aset Lancart-1 + Aset Tetapt-1 )
Total asset t-1
4. Indeks Pertumbuhan Penjualan (SGI)
SGI berguna untuk membandingkan suatu penjualan pada suatu tahun (t) dan tahun sebelumnya (t-1).
Penjualant
Penjualant-1
5. Indeks Atas Beban Depresiasi (DEPI)
DEPI berguna untuk membandingkan beban depresiasi terhadap asset tetap sebelum depresiasi pada suatu tahun (t) dan tahun sebelumnya (t-1).
Depresiasit1
Depresiasit-1 + Aset tetapt-1
Depresiasit
Depresiasit + Depresiasit
6. Indeks Atas Beban Penjualan, Umum, dan Administrasi (SGAI)
SGAI berguna untuk membandingkan beban penjualan, umum, dan administrasi terhadap penjualan pada suatu tahun (t) dan tahun sebelumya (t -1).
Biaya penjualan, umum & administrasit
Penjualant
Biaya penjualan, umum & administrasit-1
Penjualant-1
7. Indeks Atas Tingkat Hutang (LVGI)
LVGI berguna untuk membandingkan jumlah hutang terhadap total asset pada suatu tahun (t) dan tahun sebelumnya (t -1). Rasio ini memiliki tujuan untuk mengetahui bagaimana tingkat hutang yang dimiliki oleh perusahaan terhadap total aktivanya dari tahun ke tahun .
Total Kewajibant
Total Aktivat
Total Kewajibant-1
Total Aktivat-1
8 . Total Akrual Terhadap Total Aset (TATA)
Total akrual yang tinggi menunjukkan tingginya jumlah laba akrual yang perusahaan miliki. Hal tersebut menunjukkan bahwa jumlah kas atas laba yang dihasilkan ialah rendah .
ΔWorking Capital – ΔCash- ΔTax Payable-Depr&Amor
Total Aktiva
B. Memasukan Hasil Hitung Rasio Indeks Kedalam Rumus Beneish M Score
Semua rasio indeks dari Beneish M-Score telah selesai dikerjakan, maka langkah selanjutnya yaitu memasukan hasil penghitungan rasio indeks Beneish M-Score tersebut kedalam rumus Beneish M-Score. Hal ini dilakukan agar perusahaan-perusahaan tersebut bisa digolongkan kedalam kategori perusahaan manipulator maupun perusahaan non manipulator. Berikut ini adalah rumus dari Beneish M-Score:
M = -4.84 + 0.920*DSRI + 0.528*GMI + 0.404*AQI + 0.892*SGI + 0.115*DEPI
– 0.172*SGAI + 4.679*TATA – 0.327*LVGI
Dibawah ini merupakan hasil akhir dari penghitungan Beneish M-Score atau biasa disebut dengan M-Score dari perusahaan perdagangan eceran pada tahun 2016, 2017, dan 2018
Sumber : Data sekunder diolah diolah tahun 2020
NO | NAMA | 2016 |
1 | AMRT | -2.857498133 |
2 | CENT | -2.470619178 |
3 | CSAP | -1.447949181 |
4 | ECII | -1.95310405 |
5 | ERAA | -2.735048315 |
6 | GOLD | 33.5007609 |
7 | KOIN | -2.160427107 |
8 | LPPF | -3.299673134 |
9 | MIDI | -2.668845674 |
10 | RANC | -3.393191431 |
11 | SONA | -3.632639008 |
12 | MAPI | -1.311462594 |
13 | RALS | -0.69650202 |
Sumber : Data sekunder diolah tahun 2020
NO | NAMA | 2017 |
1 | AMRT | -2.593909249 |
2 | CENT | 2.006471508 |
3 | CSAP | -2.092028386 |
4 | ECII | -3.159744319 |
5 | ERAA | -1.987890246 |
6 | GOLD | -2.025036397 |
7 | KOIN | -2.088937507 |
8 | LPPF | -2.217129048 |
9 | MIDI | -2.74858811 |
10 | RANC | -3.728634396 |
11 | SONA | -2.684843486 |
12 | MAPI | -2.512097549 |
13 | RALS | -2.58589337 |
Sumber : Data sekunder diolah tahun 2020
NO | NAMA | 2018 |
1 | AMRT | -2.38925818 |
2 | CENT | -3.727102357 |
3 | CSAP | -1.8115264 |
4 | ECII | -2.409803366 |
5 | ERAA | -1.970257816 |
6 | GOLD | 0.489823688 |
7 | KOIN | -2.31256088 |
8 | LPPF | -3.616454066 |
9 | MIDI | -2.326442054 |
10 | RANC | -3.97464321 |
11 | SONA | -1.998458236 |
12 | MAPI | -2.504421568 |
13 | RALS | -3.545114806 |
Tabel diatas merupakan hasilopenghitunganorumus darioBeneish M-Score yang manaOperusahaan yang memilikionilai M-Score lebihodari -2,22 akan dikategorikano kedalamuperusahaan manipulator, sedangkanoperusahaan yangomemiliki nilai M-Score kurang dari -2,22 akan dikategorikanosebagai perusahaanonon manipulator.
C . Menetukan perusahaan yang tergolong kedalam manipulator ataupun non manipulator
Berdasarkan hasiloakhir dari nilai M score . Untuk bisaomengkategorikan perusahaanokedalam kategoriomanipulator maupun nonomanipulator maka harusodilihat hasil akhirodari nilai M Score nya . Hasil akhiropenghitungan nilai M Score padaotahun 2016 terdapat 6 perusahaanoyang memilikionilai lebih dari -2,22 atau masuk kedalamogolongan manipulator . Yaitu perusahaan CSAP , ECII , GOLD , KOIN , MAPI, RALS . NilaioM Score masing msing perusahaan yaitu untuk CSAP sebesar -1,447949181 , ECII sebesar -1.953110405 , GOLD sebesar 33,5007609 , KOIN sebesar -2,160427107 , MAPI sebesar -1,311462594 , RALS sebesar -0,69650202 .
Untukotahun 2017 ada 5 perusahaan yang tergolong perusahaan golongan manipulator atau mempunyaionilai M Scoreolebih dari -2,22 yaitu CENT , CSAP , ERAA , GOLD , KOIN . Nilai M Score masing masingoperusahaan yaitu untuk CENT sebesar 2,006471508 , CSAP sebesar -2,09202838 , ERAA sebesar -1,987890246 , GOLD sebesar -2,025036397 , KOIN sebesar -2,088937507 .
Untuk tahun 2018 ada 4 perusahaan yang tergolong perusahaan manipulatoroatau mempunyaionilai M Scoreolebih dari -2,22 yaitu CSAP , ERAA , GOLD , SONA . Nilai M Score masing maisng persahaan yaitu untuk CSAP sebesar -1,8115264 , ERAA sebesar -1.97025786 , GOLD sebesar 0.489823688 , SONA sebesar -1,998458236 .
Sedangkan untuk perusahaan yang tergolong non manipulator atau mempunyai nilai M Score kurang dari -2,22 . Pada tahun 2016 ada 7 perusahaan yang tergolong non manipulator yaitu AMRT , CENT , ERAA , LPPF , MIDI , RANC , SONA . Nilai M Score masing masing perusahaan yaitu untuk AMRT sebesar -2,857496133 , CENT sebear -2,470619178 , ERAA sebesar -2,735048315 , LPPF sebesar -3,299673134 , MIDI sebesar -2,668845674 , RANC sebesar -3,393191431 , SONA sebesar -3,632639008.
Untuk tahun 2017 ada 8 perusahaan yang tergolong non manipulator yaitu AMRT , ECII , LPPF , MIDI , RANC , SONA , MAPI , RALS . Nilai M Score masingomasing perusahaan yaitu untuk AMRT sebesar -2,5939092549 , ECII sebesar -3,159744319 , LPPF sebesar -2,217129048 , MIDI sebesar -2,74858811 , RANC sebesar -3,728634396 , SONA sebesar -2,684843486 , MAPI seebsar -2,512097549 , RALS sebesar -2,58589337 .
Untuk tahun 2018 ada 9 perusahaan yang tergolong non manipulator yaitu AMRT , CENT , ECII , KOIN , LPPF , MIDI , RANC , MAPI , RALS . Nilai M Score masingomasing perusahaan yaitu untk AMRT sebesar -2,3895818 , CENT sebesar -3.727102357 , ECII sebesar -2,409803366 , KOIN sebesar -2,31256088 , LPPF sebesar -3,616454066 , MIDI sebesar -2,326442054 , RANC sebesar -3,97464321 , MAPI sebesar -2,504421568 , RALS sebesar -3,545118806 .
D. Menghitung jumlah persentase dari perusahaan perdagangan eceran yang tergolong manipulator ataupun non manipulator
Sumber : Data sekunder diolah 2020
No | Perusahaan | Manipulator | Non Monipulator | ||||
2016 | 2017 | 2018 | 2016 | 2017 | 2018 | ||
1 | Seluruh perusahaan | 46,15% | 38,46% | 30,76% | 53,84% | 61,54% | 69,23% |
1. Penghitungan persentase dari perusahaan dari perusahaan perdagangan eceran yang tergolongokedalam golonganimanipulator. Padaotahun 2016 untuk perusahaan perdagangan eceran yang tergolongokedalam golonganomanipulator ada 6 perusahaanodari 13 perusahaan . Dari jumlahotersebut didapatkanopersentase sebesar 46,15 % perusahaan perdagangan eceran untuk tahun 2016 . Pada tahun 2017 untuk perusahaan perdagangan eceran yang tergolong kedalamogolongan manipulator ada 5 perusahaanodari 13 perusahaan . Dariojjumlah tersebut didapatkan persentase sebesar 38,46% perusahaan perdagangan eceran untuk tahun 2018 . Padaotahun 2018 untuk perusahaan perdagangan eceran yang tergolongokedalam golongan manipulator ada 4 perusahaanodari 13 perusahaan . Dariojumlah tersebut didapatkan persentase sebesar 30,76% perusahaan perdagangan eceran untuk tahun 2018 .
2. Penghitungan persentase dari perusahaan dari perusahaan perdagangan eceran yang tergolong kedalam golongan nonomanipulator . Padaotahun 2016 perusahaan perdagangan eceran yangotergolong kedalam golongan nonomanipulator ada 7 perusahaanodari 13 perusahaan . Dariojumlahotersebut didapatkan persentaseosebesar 53,84% perusahaan perdagangan eceran untuk tahun 2016 . Pda tahun 2017 perusahaan perdagangan eceran yang tergolongokedalam golongan nonomanipulator ada 8 perusahaan dari 13 perusahaan . Dari jumlah tersebut didapatkanopersentase sebesar 61,53% perusahaan perdagangan eceran untuk tahun 2017 . Pada tahun 2018 perusahaan perdagangan eceran yang tergolong kedalam golongan nonomanipulator ada 9 perusahaanodari 13 perusahaan . Dari jumlahotersebut didapatkan persentase sebesar 69,23% perusahaanoperdagangan eceran untuk tahun 2018 .
1. Perusahaan Manipulator
Berdasarkan hasil penlitian diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa metode Beneish M Score dapat mendeteksi kecurangan laporan keuangan pada perusahaan . Dalam penlitian ini peneliti menggnakan perusahaan perdagangan eceran yang terdaftar di BEI pada tahun 2016-2018 berjumlah 39 perusahaan perdagangan eceran . Dari hasil penelitian tersebut pada tahun 2016 terdapat 6 perusahaan yang tergolong kedalam perusahaan manipulator . Pada tahun 2017 terdapat 5 perusahaan yang tergolong kedalam perusahaan manipulator dan pada tahun 2018 terdapat 4 perusahaan yang tergolong kedalam perusahaan manipulator . Perusahaan yang tergolong kedalam manipulator karena hasil dari Beneish M Score lebih besar dari -2,22 . Hal ini terjadi karena hasil dari beberapa rasio kunci Beneish M Score lebih besar dari 1 yang mengindikasikan bahwa terjadinya earning overstatement . Dan dilihat dari hasil persentase setiap tahun mengalami penurunan . Pada tahun 2016 menghasilkan 46,15% , tahun 2017 menghasilkan 38,46% sedangkan tahun 2018 menghasilkan 30,76% . Dari hasil tersebut dapat diartikan bahwa ada kesadaran terkait bahayanya kecurangan laporan keuangan semakin meningkat .
2. Perusahaan non manipulator
Berdasarkan hasil penlitian diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa metode Beneish M Score dapat mendeteksi kecurangan laporan keuangan pada perusahaan. Dalam penlitian ini peneliti menggnakan perusahaan perdagangan eceran yang terdaftar di BEI pada tahun 2016-2018 berjumlah 39 perusahaan perdagangan eceran . Dari hasil penelitian tersebut pada tahun 2016 terdapat 7 perusahaan yang tergolong kedalam perusahaan manipulator. Pada tahun 2017 terdapat 8 perusahaan yang tergolong kedalam perusahaan manipulator dan pada tahun 2018 terdapat 9 perusahaan yang tergolong kedalam perusahaan manipulator . Perusahaan yang tergolong kedalam manipulator karena hasil dari Beneish M Score kurang dari - 2,22 .Dan dilihat dari hasil persentase setiap tahun mengalami penurunan. Pada tahun 2016 menghasilkan 53,84% , tahun 2017 menghasilkan 61,54% sedangkan tahun 2018 menghasilkan 69,23 %. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan sangatoberhati hati dalamoproses pembutan laporan keuangan. Karena laporan keuangan perusahaan akhirnya akan dipakai oleh investor dalam pengambilan keputusan, maka dari itu laporan keuangan harus bersih dari kecurangan.