Perkembangan teknologi di dunia terus mengalami pertumbuhan secara pesat yang mendorong perubahan besar dengan mengarahkan setiap kegiatan menjadi serba otomatis. Beredarnya teknologi telah mempengaruhi seluruh aktivitas manusia untuk dapat berintegrasi dengan penggunaan teknologi, dimana hal tersebut diyakini dapat mempermudah proses yang berlangsung menjadi lebih fleksibel dan menghasilkan informasi real-time yang transparan dan akuntabel. Akibat dari adanya transformasi digital menyebabkan para pemimpin mulai menjadikannya sebagai bagian dari strategi untuk menopang kegiatan operasional industri yang semakin lebih cepat, membantu validasi data secara efektif, dan membantu proses pengambilan keputusan secara berkala (Rikhardsson & Yigitbasioglu, 2018). Perubahan yang diorientasikan kepada penggunaan teknologi dikarenakan besarnya pertumbuhan data yang dihasilkan oleh manusia yang diakibatkan oleh tingginya penggunaan teknologi yang kini mendorong terjadinya fenomena big data (Krahel & Titera, 2015).

Big data telah menjadi istilah yang digunakan oleh banyak kalangan pihak untuk menggambarkan situasi peredaran jumlah data yang besar, dimana dimulai sejak tahun 2000an oleh (Laney, 2001). Banyak para ahli yang mengklasifikasikan arti dari big data, tetapi belum ada yang secara spesifik mengulas arti big data dengan besaran jumlah data yang tepat, sehingga istilah big data sangat luas untuk dipahami dan perlu ditelusuri secara lebih mendalam untuk memahami taksonomi dari keberadaan big data yang mempengaruhi seluruh aspek dalam dunia bisnis dan industri. Menurut data dari Forbes di tahun 2013, peredaran pertumbuhan big data 6 kali lebih besar dari pertumbuhan pasar sistem teknologi lainnya (Alles, 2015). Salah satu bidang yang terdampak oleh keberadaan teknologi adalah auditor eksternal yang menjadikan data sebagai sumber utama untuk melaksanakan prosedur audit untuk memastikan tingkat kewajaran pada penyajian laporan keuangan melalui opini yang diberikan dalam laporan audit sebagai bentuk pelayanan yang dihantarkan bagi klien dan seluruh pihak pemangku kepentingan seperti investor, masyarakat, kreditur, dan lainnya (Taylor et al., 2017).

Sebagaimana yang disampaikan oleh Alles, (2015) big data dalam audit diilustrasikan sebagai metode atau teknik yang mentransformasikan auditor menjadi lebih berkembang dalam menelusuri data dan menyajikan temuan secara efektif yang terjamin secara kredibilitas dan keterpercayaannya melalui teknik populasi yang diambil. Praktisi audit turut mengalami transformasi perubahan, dengan dahulu yang melakukan pendekatan tradisional melakukan teknik sample yang membutuhkan waktu serta tenaga berlebih untuk menghasilkan sebuah laporan audit yang berkompeten dan terpercaya. Tetapi, setelah bertransisi dengan teknologi modern membantu proses identifikasi, analisis, dan penyajian laporan audit yang lebih menyeluruh dan terjangkau secara luas dalam waktu yang lebih singkat untuk membantu proses pengambilan keputusan. Penerapan big data dalam audit tentu perlu ditelusuri secara lebih mendalam, apakah menggunakan teknologi yang membantu mengidentifikasikan fenomena yang tersembunyi, membantu menemukan anomali kecurangan, meningkatkan ketangkasan dalam menyajikan visualisasi data yang mudah dipahami, hingga bagaimana seluruh proses perhitungan dapat diselesaikan secara real-time dan otomatis berkat bantuan dari teknologi (Krahel & Titera, 2015; Munoko et al., 2020).

Proses audit secara berkelanjutan membutuhkan hal yang spesifik untuk diulas secara lebih lanjut, karena membahas mengenai continous auditing memiliki kategori yang bersifat general dengan sudut pandang yang beragam (Alles, 2015), dimana ada yang menyatakan bahwa continous auditing lebih memfokuskan kepada pelayanan yang diberikan oleh auditor daripada faktor penggunaan teknologi dengan salah satunya dalam pembahasan ini berupa big data. Membahas lebih lanjut, mengaitkan dengan ketentuan Section 404 Sarbanes Oxley (SOX) 2002 menyatakan bahwa continous auditing secara bertahap mengadopsi serangkaian hal dalam jumlah besar yang bertujuan untuk dapat meningkatkan pengendalian internal terhadap penyajian laporan keuangan, yang dengan hal tersebut menandakan bahwa auditor merupakan penjamin akan kewajaran dari laporan keuangan. Selain itu, dalam Alles, (2015) juga mengungkapkan bahwa penggunaan big data dalam audit dinilai kurang sesuai dalam berdaya saing, karena penggunaan big data lebih ditujukan untuk mendapatkan laba daripada menguji kepatuhan dalam operasional bisnis.

Namun, dengan semakin pesatnya pertumbuhan teknologi yang mentransformasi bisnis dengan berintegrasi kepada penggunaan teknologi big data, menuntut auditor untuk mampu mengadopsi sistem komputer dan teknologi lainnya untuk menyesuaikan dengan perubahan zaman, yang dengan adanya dampak kegunaan metode big data dapat memperbarui kualitas audit yang memiliki sinonim dengan IT auditing. Menurut Alles, (2015) terdapat beberapa hal dari keberadaan standar audit yang dapat menjadi fasilitator untuk mendukung penerapan teknologi big data saat mengaudit, antara lain:

  1. ISA 200 paragraf A28: Mengemukakan bahwa bukti audit dapat diambil dari sumber internal ataupun eksternal perusahaan yang menjadi klien, dimana peranan dari auditor adalah untuk menemukan data yang dapat mendukung asersi manajemen audit. Ketika pengujian asersi didasarkan kepada big data, auditor dapat memvalidasi analisis manajemen dari data dan mendorong untuk me replikasi hasil analisis tersebut secara luas dan bebas, mengingat dengan semakin besarnya jumlah data akan menghasilkan besaran variasi data yang berpotensi memberikan insight bagi auditor.
  2. ISA 200 Paragraph A29: Mengemukakan menyediakan pendekatan yang dapat disesuaikan untuk menetapkan tempat auditor ketergantungan pada analisis Big Data yang dilakukan oleh manajemen.
  3. ISA 330: Mensyaratkan auditor untuk mempertimbangkan sumber dan keterpercayaan dari kesediaan informasi yang disajikan sebagai bukti audit.

Dalam melakukan analisis data, auditor perlu menyesuaikan dengan klien yang telah mengadopsi sistem teknologi yang beragam, seperti cloud, Enterprise Risk Planning systems (ERP), XBRL, dan sebagainya, sehingga dengan menjawab tuntutan untuk dapat mengadopsi sistem teknologi, dapat memberikan peluang baru bagi auditor untuk menyajikan laporan audit yang berkualitas, dengan jaminan akuntabilitas informasi dan opini yang terlampir.

REFERENSI

  • Alles, M. G. (2015). Drivers of the use and facilitators and obstacles of the evolution of big data by the audit profession. Accounting Horizons, 29(2), 439–449. https://doi.org/10.2308/acch-51067
  • Krahel, J. P., & Titera, W. R. (2015). Consequences of big data and formalization on accounting and auditing standards. Accounting Horizons, 29(2), 409–422. https://doi.org/10.2308/acch-51065
  • Laney, D. (2001). 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety. Application Delivery Strategies. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2008.09.005
  • Munoko, I., Brown-Liburd, H. L., & Vasarhelyi, M. (2020). The Ethical Implications of Using Artificial Intelligence in Auditing. Journal of Business Ethics. https://doi.org/10.1007/s10551-019-04407-1
  • Rikhardsson, P., & Yigitbasioglu, O. (2018). Business intelligence & analytics in management accounting research: Status and future focus. International Journal of Accounting Information Systems. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2018.03.001
  • Taylor, A. M., Chen, Y., Estes, T. E., Hanks, R. L., & Ramey, Z. M. (2017). Big Data Analytics: Megatrends To Business Success. Internal Auditing, 32(4), 26–32. http://ezproxy.liberty.edu/login?url=https://search.proquest.com/docview/1939751370?accountid=12085%0Ahttps://liberty.alma.exlibrisgroup.com/openurl/01LIBU_INST/01LIBU_INST:Services??url_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&genre=artic

Image Sources: Google Images