Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PENGARUH TINGKAT GAJI TERHADAP RATA-RATA JAM KERJA PER BULAN DAN JUMLAH PROYEK YANG DIKERJAKAN MENGGUNAKAN ANALISIS MANOVA Nur Fitri Mustika Ayu; Feny Ulil Amrina; Sri Pingit Wulandari
ARIMA : Jurnal Sosial Dan Humaniora Vol. 2 No. 2 (2024): November
Publisher : Publikasi Inspirasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62017/arima.v2i2.2700

Abstract

Pada lingkungan kerja yang semakin kompetitif, perusahaan menghadapi tantangan dalam menetapkan tingkat gaji yang tidak hanya mampu menarik karyawan tetapi juga meningkatkan kinerja mereka. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa tingkat gaji berkorelasi dengan beberapa indikator kinerja, seperti rata-rata jam kerja per bulan dan jumlah proyek yang diselesaikan. Hubungan antara tingkat gaji, rata-rata jam kerja per bulan, dan jumlah proyek yang diselesaikan adalah kompleks, karena faktor-faktor seperti beban kerja, kompleksitas proyek, dan tuntutan manajemen ikut mempengaruhi. Untuk menganalisis hubungan ini secara komprehensif, diperlukan metode statistik yang dapat menangani lebih dari satu variabel dependen. Dalam konteks praktikum ini, analisis MANOVA akan dilakukan untuk menjawab pertanyaan mengenai pengaruh signifikan tingkat gaji terhadap rata-rata jam kerja per bulan dan jumlah proyek yang dikerjakan. Hasil dari praktikum ini menunjukkan pada karakteristik data rata-rata jam kerja per bulan dan karakteristik data jumlah proyek yang dikerjakan secara keseluruhan pada tingkat gaji 3 memiliki nilai rata-rata dan variasi yang paling kecil. Hasil pengujian asumsi pada data telah memenuhi asumsi distribusi normal multivariat, merupakan data yang dependen, dan memenuhi asumsi homogenitas varians. Hasil analisis uji MANOVA menunjukkan bahwa tingkat gaji tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap rata-rata jam kerja per bulan dan jumlah proyek yang dikerjakan. Pada hasil evaluasi pengelompokkan menunjukkan bahwa tingkat gaji medium memberikan pengaruh yang paling besar terhadap rata-rata jam kerja per bulan dan jumlah proyek yang dikerjakan.
MODELING OF FRAUD DETECTION IN FINANCIAL STATEMENT PRESENTATION IN BANKING COMPANIES USING PANEL DATA REGRESSION WITH THE FRAUD HEXAGON THEORY APPROACH Feny Ulil Amrina; Sri Pingit Wulandari; Fausania Hibatullah
Journal of Economic, Bussines and Accounting (COSTING) Vol. 9 No. 3 (2026): Journal of Economic, Bussines and Accounting (COSTING)
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/aah6te05

Abstract

The banking sector faces a high risk of financial statement fraud that can harm various parties. This study aims to describe fraud characteristics and analyze the effect of Fraud Hexagon elements on indications of financial statement fraud, measured using the Beneish M-Score. This quantitative research applies panel data regression analysis on 37 conventional banking companies listed on the Indonesia Stock Exchange for the 2022–2024 period, where the Random Effect Model (REM) was selected as the best estimation model. The findings indicate that, on average, companies are in a safe category, but 2022 recorded the highest manipulation risk. Partial tests reveal that only Stimulus and Opportunity variables have a significant effect. Stimulus, proxied by Return on Assets, positively affects fraud indication, while the use of Big Four auditors in the Opportunity variable effectively reduces manipulation risk. Capability, Rationalization, Ego, and Collusion variables are not significant. The implications emphasize the need for strict supervision of banks with high performance pressure and maintaining external audit quality to strengthen financial reporting integrity and prevent manipulative practices in the banking sector.