Magdalena, Fanny (2018) ANALISIS KOMPARASI METODE ALTMAN Z SCORE – FINANCIAL RATIO DAN METODE BENEISH M-SCORE MODEL - DATA MINING DALAM MENDETEKSI FRAUDULENT FINANCIAL REPORTING (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur Go Public sektor Industri Barang Konsumsi tahun 2012-2016). Masters thesis, UNIVERSITAS TARUMANAGARA.
Preview |
Text
Fanny Magdalena 127161018 JA.pdf Download (545kB) | Preview |
Abstract
Riset ini mencoba untuk menginvestigasi metode manakah diantara, Altman Z Score –
Financial Ratio dan metode Beneish M-Score Model – Data Mining, yang mendeteksi
secara signifikan terhadap Fraudulent Financial Reporting dengan menggunakan analisis
komparasi diantara metodologi yang diatas. Kami berargumentasi bahwa kedua metode
tersebut dapat digunakan untuk mendekteksi Fraudulent Financial Reporting pada
perusahan terbuka. Hal tersebut diasumsikan bahwa laporan keuangan dibuat
sedemikian rupa sebelum dipublikasikan kepada pihak luar dalam rangka penggunaan
untuk tujuan tertentu. Oleh karena itu, riset ini memformulasikan sebuah analisis
komparasi metode untuk mendeteksi fraudulent financial reporting. Secara logika,
penelitian ini menunjukkan suatu hipotesis dimana semakin tinggi hubungan antara
metode dengan indikator rasio, maka metode tersebut semakin signifikan dalam
mendektesi secara positif terhadap fraudulent financial reporting. Oleh karena itu, kami
melakukan uji hipotesis ini pada industri sektor barang konsumsi dengan menggunakan
data dari IDX dan dijalankan dengan PLS – SEM. Hasil uji telah membuktikan bahwa
hipotesis di atas dapat mendeteksi fraudulent financial reporting, akan tetapi metode
12 Altman Z Score – Financial Ratio lebih berpengaruh dalam mendeteksi fraudulent
financial reporting daripada metode Beneish M-Score Model.
Kata kunci: kecurangan, keuangan, Altman Z Score, rasio keuangan, Beneish M-Score,
data mining
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Subjects: | Skripsi/Tugas Akhir Tesis Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Ekonomi |
| Divisions: | Fakultas Ekonomi > Akuntansi |
| Depositing User: | FE Perpus |
| Date Deposited: | 16 Jun 2022 04:09 |
| Last Modified: | 12 Apr 2023 03:26 |
| URI: | https://repotest.untar.ac.id/id/eprint/36181 |
Actions (login required)
 |
View Item |