Akses terbuka Jurnal
CORPORATE GOVERNANCE AND FINANCIAL STATEMENT FRAUD IN INDONESIA’S FINANCIAL INDUSTRY: THE CRIME MODEL APPROACH
Journal of Business Studies and Management Review · Vol. 9 No. 2 (2026) · hlm. 353–359
- ISSN
- 2597-6265, 2597-369X
- Terbit
- 2026-06-30
- Penerbit
- Management Department, Faculty of Economics and Business, Universitas Jambi
- Bahasa
- en
Abstrak
Inggris
Corporate governance plays a strategic role in mitigating fraud by strengthening oversight functions, enhancing managerial transparency and accountability, and optimizing internal control systems in financial reporting. This study aims to examine and analyze the role of corporate governance in detecting financial statement fraud using the CRIME Model, which measures fraud motivation from five aspects: cooks, recipes, incentives, monitoring, and end results. The study was conducted on financial sector companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) from 2020 to 2025. The data used in this study consisted of 360 sets of secondary data obtained from company financial reports. The analysis used to test the research hypothesis was Structural Equation Modeling–Partial Least Squares (SEM-PLS). The results showed that the aspects of cooks and end results had a significant impact on detecting financial statement fraud. Meanwhile, others, such as recipes, incentives, and monitoring, had no impact on detecting financial statement fraud.
Bahasa Indonesia
Corporate governance memainkan peran strategis dalam memitigasi kecurangan dengan memperkuat fungsi pengawasan, meningkatkan transparansi dan akuntabilitas manajemen, serta mengoptimalkan sistem pengendalian internal dalam pelaporan keuangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dan menganalisis peran corporate governance dalam mendeteksi kecurangan laporan keuangan menggunakan Model CRIME, yang mengukur motivasi kecurangan dari lima aspek: cooks, recipes, incentives, monitoring, dan end results. Penelitian ini dilakukan pada perusahaan-perusahaan sektor keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dari tahun 2020 hingga 2025. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 360 set data sekunder yang diperoleh dari laporan keuangan perusahaan. Analisis yang digunakan untuk menguji hipotesis penelitian adalah Structural Equation Modeling–Partial Least Squares (SEM-PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa aspek “cooks” dan “end results” memiliki pengaruh signifikan terhadap deteksi kecurangan laporan keuangan. Sementara itu, aspek lainnya, seperti “recipes”, “incentives”, dan “monitoring”, tidak memiliki pengaruh terhadap deteksi kecurangan laporan keuangan.
Kata kunci
Jaringan kolaborasi para penulis
17 penulis · 34 tautan kepenulisan bersama · 13 lintas organisasi
Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.
- Universitas Jambi
- Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang
- University of Brawijaya
- State University of Semarang
- Andalas University
- Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang
- Afiliasi tidak diketahui
- Organisasi berbeda
- Organisasi sama
- Afiliasi tidak diketahui
- Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
| Rekan penulis | Organisasi | Artikel bersama |
|---|---|---|
| Haryadi Haryadi | Universitas Jambi | 2 |
| Wiwik Tiswiyanti | Universitas Jambi | 2 |
| Amri Amir | Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang | 1 |
| Fredy Olimsar | Universitas Jambi | 1 |
| Afrizal Afrizal | Universitas Jambi | 1 |
| Sri Rahayu | University of Brawijaya | 1 |
| Netty Herawaty | Universitas Jambi | 1 |
| Haryadi Haryadi | State University of Semarang | 1 |
| Rita Friyani | Universitas Jambi | 1 |
| Afrizal Afrizal | Andalas University | 1 |
| Sri Teguh Rahayu | Universitas Jambi | 1 |
| Tona Aurora Lubis | Universitas Jambi | 1 |
| Mismiwati Mismiwati | Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang | 1 |
| Renal Wijaya | Afiliasi tidak diketahui | 1 |
Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.