Dalam era digital yang semakin berkembang, penggunaan data analytics dalam audit
internal telah menjadi salah satu inovasi yang paling signifikan. Data analytics merujuk
pada proses pengumpulan, pengolahan, dan analisis data untuk mendapatkan
wawasan yang berguna dalam pengambilan keputusan. Dalam konteks audit internal,
penerapan data analytics tidak hanya meningkatkan efisiensi dan efektivitas audit,
tetapi juga memberikan nilai tambah yang signifikan bagi organisasi. Dengan
memanfaatkan data analytics, auditor internal dapat mengidentifikasi risiko, mendeteksi
anomali, dan memberikan rekomendasi yang lebih tepat untuk perbaikan.
Salah satu manfaat utama dari penggunaan data analytics dalam audit internal adalah
kemampuannya untuk meningkatkan efisiensi proses audit. Dengan menggunakan alat
analisis data, auditor dapat menganalisis volume data yang besar dalam waktu yang
lebih singkat dibandingkan dengan metode manual. Misalnya, auditor dapat
menggunakan teknik sampling yang lebih canggih untuk menilai transaksi keuangan,
sehingga mengurangi waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan audit. Selain itu,
data analytics memungkinkan auditor untuk melakukan analisis secara real-time, yang
berarti mereka dapat mengidentifikasi masalah dan memberikan rekomendasi segera
kepada manajemen. Hal ini sangat penting dalam lingkungan bisnis yang cepat
berubah, di mana keputusan yang tepat waktu dapat memiliki dampak besar pada
kinerja perusahaan.
Penggunaan data analytics juga meningkatkan kemampuan auditor dalam
mengidentifikasi risiko. Dengan menganalisis data historis dan tren, auditor dapat
mengidentifikasi pola yang mungkin menunjukkan adanya risiko yang lebih tinggi.
Misalnya, analisis data dapat membantu auditor mendeteksi transaksi yang tidak biasa
atau mencurigakan, yang mungkin menunjukkan adanya kecurangan atau kesalahan.
Dengan kemampuan ini, auditor dapat fokus pada area yang berisiko tinggi dan
memberikan perhatian lebih pada aspek-aspek yang memerlukan pengawasan lebih
ketat. Ini tidak hanya meningkatkan kualitas audit, tetapi juga membantu perusahaan
dalam mengelola risiko secara lebih efektif.

Selain itu, data analytics memungkinkan auditor untuk memberikan wawasan yang lebih
mendalam kepada manajemen. Dengan menganalisis data secara komprehensif,
auditor dapat mengidentifikasi tren dan pola yang mungkin tidak terlihat dalam laporan
keuangan tradisional. Misalnya, auditor dapat menggunakan analisis prediktif untuk
memproyeksikan kinerja keuangan di masa depan berdasarkan data historis. Wawasan
ini dapat membantu manajemen dalam merencanakan strategi bisnis dan pengambilan
keputusan yang lebih baik. Dengan demikian, auditor internal tidak hanya berfungsi
sebagai pengawas, tetapi juga sebagai mitra strategis dalam pengelolaan perusahaan.
Namun, meskipun ada banyak manfaat dari penggunaan data analytics, ada juga
tantangan yang harus dihadapi oleh auditor internal. Salah satu tantangan utama
adalah kebutuhan untuk memiliki keterampilan dan pengetahuan yang memadai dalam
analisis data. Auditor harus dilengkapi dengan keterampilan analitis yang kuat dan
pemahaman yang baik tentang alat dan teknik analisis data. Oleh karena itu, pelatihan
dan pengembangan profesional yang berkelanjutan sangat penting untuk memastikan
bahwa auditor dapat memanfaatkan data analytics secara efektif. Perusahaan juga
perlu berinvestasi dalam teknologi dan perangkat lunak yang diperlukan untuk
mendukung analisis data.
Selain itu, masalah keamanan data juga menjadi perhatian penting. Dengan semakin
banyaknya data yang dikumpulkan dan dianalisis, risiko kebocoran data dan
pelanggaran privasi meningkat. Auditor harus memastikan bahwa mereka mematuhi
standar keamanan yang ketat dan melindungi data sensitif dari akses yang tidak sah.
Ini termasuk penggunaan enkripsi, kontrol akses yang ketat, dan prosedur keamanan
lainnya untuk melindungi data dari ancaman eksternal.
Dalam konteks regulasi, banyak badan pengawas kini mendorong penggunaan data
analytics dalam audit internal. Misalnya, Otoritas Jasa Keuangan (OJK) di Indonesia
telah mengeluarkan pedoman yang mendorong perusahaan untuk memanfaatkan
teknologi dan analisis data dalam proses audit. Hal ini menunjukkan bahwa regulator
juga menyadari pentingnya data analytics dalam meningkatkan transparansi dan
akuntabilitas laporan keuangan.
Secara keseluruhan, efektivitas penggunaan data analytics dalam audit internal sangat
signifikan. Dengan meningkatkan efisiensi, kemampuan identifikasi risiko, dan

memberikan wawasan yang lebih mendalam, data analytics dapat membantu auditor
internal memberikan nilai tambah yang lebih besar bagi organisasi. Meskipun ada
tantangan yang harus dihadapi, manfaat yang ditawarkan oleh data analytics jauh lebih
besar. Oleh karena itu, penting bagi auditor internal untuk terus beradaptasi dan
memanfaatkan teknologi ini untuk meningkatkan kualitas audit dan mendukung
pengambilan keputusan yang lebih baik dalam organisasi.

Referensi:

  • Alles, M. G., & Gray, G. L. (2016). The impact of data analytics on the audit
    profession: A review of the literature. Journal of Information Systems, 30(1), 1-
    20. https://doi.org/10.2308/isys-51363
  • KPMG. (2017). The future of audit: How data analytics is transforming the audit
    profession. KPMG. https://home.kpmg/xx/en/home/insights/2017/01/the-future-of-
    audit.html
  • PCAOB. (2019). The auditor’s use of data analytics in the audit process. Public
    Company Accounting Oversight
    Board. https://pcaobus.org/News/Events/Pages/Data-Analytics-in-the-Audit-
    Process.aspx
  • Vasarhelyi, M. A., & Greenstein, M. (2018). The role of big data in the audit
    process: A review of the literature. Journal of Emerging Technologies in
    Accounting, 15(1), 1-12. https://doi.org/10.2308/jeta-51956
  • Wiggins, R. (2019). Data analytics in internal audit: A practical guide. Internal
    Auditor, 76(1), 34-39. https://www.theiia.org/en/insights/blogs/internal-
    auditor/2019/data-analytics-in-internal-audit-a-practical-guide/