Laporan keuangan dapat menunjukkan bahwa pendapatan menurun, biaya operasional meningkat, margin laba menyusut, atau saldo piutang melewati jatuh tempo. Namun, informasi tersebut belum menjelaskan alasan di balik perubahan yang terjadi. Untuk mengambil keputusan yang tepat, manajemen tidak cukup hanya mengetahui apa yang terjadi, tetapi juga perlu memahami mengapa hal tersebut terjadi.
Kebutuhan inilah yang menjadi fokus utama diagnostic analytics. Diagnostic analytics merupakan pendekatan analisis data yang digunakan untuk mengidentifikasi faktor, pola, dan hubungan yang dapat menjelaskan suatu hasil. Jika descriptive analytics memberikan gambaran mengenai kondisi historis, diagnostic analytics membawa proses analisis satu tahap lebih dalam dengan mencari penyebab dari perubahan, penyimpangan, atau anomali yang ditemukan.
Dalam accounting, diagnostic analytics berperan penting karena perubahan angka keuangan biasanya tidak berdiri sendiri. Kenaikan biaya, misalnya, dapat dipengaruhi oleh perubahan harga, volume penggunaan, nilai tukar, klasifikasi akun, aktivitas operasional, atau bahkan kesalahan pencatatan. Melalui diagnostic analytics, fungsi accounting dapat mengembangkan laporan keuangan menjadi insight yang lebih relevan bagi pengambilan keputusan.
Diagnostic analytics adalah proses menganalisis data historis untuk memahami mengapa suatu kejadian atau perubahan kinerja terjadi. Analisis ini berusaha mengungkap akar masalah, pola, hubungan antarvariabel, dan faktor yang paling mungkin berkontribusi terhadap suatu hasil.
Diagnostic analytics biasanya menjawab pertanyaan seperti:
- Mengapa laba perusahaan menurun?
- Mengapa biaya aktual melebihi anggaran?
- Mengapa arus kas operasi memburuk?
- Mengapa saldo piutang yang telah jatuh tempo meningkat?
- Mengapa margin laba suatu produk lebih rendah?
- Mengapa terdapat kenaikan transaksi jurnal manual?
- Mengapa hasil rekonsiliasi memiliki selisih?
- Mengapa proses closing membutuhkan waktu lebih lama?
IBM menjelaskan diagnostic analytics sebagai cabang business analytics yang menganalisis data historis untuk mengungkap akar penyebab, pola, dan hubungan. Teknik yang dapat digunakan meliputi data mining, analisis korelasi, drill-down, serta statistical modeling.
Diagnostic analytics berbeda dari sekadar membuat laporan yang lebih rinci. Tujuan akhirnya bukan hanya menemukan lokasi terjadinya perubahan, tetapi menghasilkan penjelasan berbasis bukti mengenai faktor yang paling mungkin menyebabkan perubahan tersebut.
Referensi:
