Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435

## Penggunaan Data Analytics Terhadap Peningkatan Deteksi Kecurangan Pada Pemeriksaan Eksternal
Anara Indrany Nanda Ayu Anissa 1) , Novita Novita 2)
1), 2) Akuntansi, Universitas Trilogi
1) anaraindrany@gmail.com
2) novita_1210@trilogi.ac.id

## Abstrak
Data  analytics merupakan  teknologi  yang  dapat  digunakan  baik  untuk  pencegahan  maupun  pendeteksian kecurangan termasuk kecurangan dalam laporan keuangan dimana tindakan yang mengarah pada kecurangan yang  terjadi  cenderung  kompleks  sehingga tidak  dapat  dideteksi  secara  manual.  Penelitian  bertujuan  untuk melihat  pengaruh  penggunaan  data analytics dalam mendeteksi  kecurangan  dengan  responden  para auditor yang bekerja pada Kantor Akuntan Publik (KAP) di Jawa. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data primer dengan teknik kuisioner yang disebarkan kepada auditor di KAP di Jawa. Selanjutnya kuisioner yang terkumpul dan diolah lebih lanjut sebanyak 102 kuisioner. Teknik pegolahan data dengan menggunakan STATA software versi  14.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  penggunaan  data analytics berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  pendeteksian  kecurangan.  Pemanfaatan data  analytics dalam  proses pemeriksaan  memberikan  kemudahan  bagi  auditor  eksternal  dalam  mendeteksi  temuan  yang mengindikasikan  kecurangan.  Hal  ini  dikarenakan data  analytics dapat  menganalisis  data  dalam  jumlah besar  dan  cepat  serta  memberikan  tanda  terhadap  data  yang  dianggap  berbeda  dari  kumpulan  data  lainnya sehingga  auditor  dapat  melanjutkan  analisis  apakah  data  tersebut  merupakan  salah  saji  material  yang mengarah pada indikasi kecurangan.
Kata kunci : Teknologi Informasi, Data Analytics , Deteksi Kecurangan, Auditor Eksternal.

## Abstract
Data  analytics  is  a  technology  that  can  be  used  both  for  the  prevention  and  detection  of  fraud,  including fraud in financial reports where actions that lead to fraud that occur tend to be complex so that they cannot be  detected  manually. This  study  aims  to  see  the  effect  of  using  data  analytics  in  detecting  fraud  with auditors as respondents who work at Public Accounting Firms (KAP) in Java. The data used in this study is primary  data  with  a  questionnaire  technique  distributed  to  auditors  at  KAP  in  Java.  Furthermore,  102 questionnaires  were  collected  and  further  processed.  The  data  processing  technique  uses  STATA  software version 14. The results show that the use of data analytics has a positive and significant effect  on detecting fraud. The  utilization  of  data  analytics  in  the  audit  process  makes  it  easier  for  external  auditors  to  detect findings that indicate fraud. This is because data analytics can analyze large amounts of data quickly and mark  data  that  is  considered  different  from  other  data  sets  so  that  the  auditor  can  continue  to  analyze whether the data is a material misstatement that leads to indications of fraud .
Keywords: Information Technology, Data Analytics, Fraud Detection, External Auditor.

## 1. PENDAHULUAN
Kecurangan merupakan tindakan yang dilakukan secara sengaja dengan cara membenarkan sesuatu pernyataan  dan  memanfaatkan  keadaan  untuk  menyembunyikan  fakta  material,  sehingga  dapat mempengaruhi orang lain melakukan perbuatan atau tindakan yang merugikan dan kesalahan yang dilakukan secara sengaja memungkinkan merupakan suatu kejahatan (Statement on Auditing Standards No. 99) . Teori fraud  triangle (Cressey,  1953)  dalam  (Tuanakotta,  2016)  menjelaskan  faktor  penyebab  terjadinya kecurangan terdiri dari adanya tekanan, peluang, dan rasionalisasi. Pressure berkaitan dengan kondisi pelaku merasa tertekan karena faktor lingkungan dan hal lainnya seperti pengendalian internal yang sangat ketat di suatu perusahaan, adanya tekanan untuk mendapatkan target profit yang tinggi setiap bulannya, dan efisiensi
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435
biaya yang sangat ketat sehingga dapat menimbulkan terjadinya kecurangan (Tuanakotta, 2016). Opportunity suatu kondisi yang sering dimanfaatkan pelaku dikarenakan pengendalian internal yang sangat lemah seperti kurangnya  pengendalian  pada  sistem  pendataan  dan  pendokumentasian  data,  memanfaatkan  kondisi hubungan  istimewa  antara  sesama  pihak  internal  perusahaan  maupun  dengan  pihak  eksternal  (TuanaKotta, 2016).  Sedangkan rationalization merujuk  pada  perilaku  untuk  mencari  pembenaran  sebelum  melakukan kecurangan dan adanya management override yaitu pihak manajemen menolak prosedur dan peraturan yang ada  dikarenakan  memiliki  tujuan  yang  buruk  untuk  mendapatkan  keuntungan  pribadinya  (TuanaKotta, 2016).  Penelitian  (Tang  &  Karim,  2019)  menjelaskan  bahwa  tekanan,  peluang,  dan  rasionalisasi  tiga komponen  yang  terdapat  di  dalam fraud  triangle menjadi  faktor  utama  terjadinya  kecurangan  dan berkembangnya teknologi digital yang sangat luas saat ini memperlebar peluang terjadinya kecurangan.
Big  Data tidak  akan  bermanfaat  secara  optimal  jika  dianalisis  secara  manual  karena  akan membutuhkan waktu yang panjang, akurasi yang belum terjamin, dan biaya yang tidak sedikit  dikarenakan jumlah data yang sangat banyak dan bervariasi  (Widiyanto, 2019). Pengolahan big data akan lebih optimal dan  akurat  jika  melibatkan  teknologi  informasi  yang  dapat  mempermudah  dalam  menganalisa  sehingga menghasilkan  informasi  yang  andal  dan  relevan  dalam  pengambilan  keputusan.  Salah  satu  perkembangan teknologi  informasi  yang  dapat  digunakan  dalam  menganalisa big  data yaitu data  analytics (Ghavami, 2020). Data analytics adalah proses memeriksa, membedakan, dan mengubah big data yang bertujuan untuk mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat,  memberikan  kesimpulan,  dan  membantu  dalam  pengambilan keputusan  yang  akurat  (Ghavami,  2020). Selain  itu  manfaat  dari  adanya data  analytics juga  dapat menganalisis perilaku, menganalisis harga pasar, mengoptimalkan  harga, memprediksi ancaman keamanan, mendeteksi kecurangan, dan lainnya (Ghavami, 2020).
Teknik data  analytics yang  terdapat  pada  elemen  COSO  mencakup fraud  risk  management yang terdiri  dari risk  assessment dan control  activities. Risk  assessment digunakan  untuk  menetapkan  dan merespon  adanya  risiko,  sedangkan control  activities dilakukan proactive  data  analytics prosedur  dimana data  dapat  langsung  diolah  karena  data  sudah  tersedia,  sehingga fraud lebih  cepat  diungkap  serta meminimalisir  terjadinya  kerugian,  dengan  menggunakan data  analytics dapat  menemukan  berbagai penyelewengan  dalam  pola  transaksi  yang  dapat  mengindikasikan  adanya  kelemahan  pengendalian  atau terjadinya fraud (Alexander, 2019). Salah satu Prakarsa 6.1 yang dikeluarkan oleh Ikatan Akuntan Indonesia (IAI,  2019)  menjelaskan  bahwa  akuntan  profesional  juga  harus  meningkatkan  kompetensi  dalam  bidang teknologi  informasi  seperti data  analytics sehingga  dapat membantu  klien  dalam  hal  ini  perusahaan  dalam menghadapi  perubahan  dan  inovasi  dalam  teknologi  informasi  serta  dalam  melakukan  deteksi  indikasi kecurangan pada laporan keuangan. Selanjutnya penggunaan data analytics bagi kantor akuntan publik dapat meningkatkan kualitas audit, mempermudah dalam proses audit terutama dalam pengambilan sampel, dapat melihat dan memprediksi risiko-risiko yang terjadi sehingga dapat mendeteksi sedini mungkin adanya error atau  kecurangan  (IAI,  2021).  Penggunaan data  analytics dalam  mendeteksi  kecurangan  mengacu  pada penggunaan  perangkat lunak analytics untuk mengidentifikasi tren,  pola, anomali,  dan  pengecualian  dalam sebuah  data  (Ghavami,  2020).  (Alexander,  2019)  menjelaskan data  analytics merupakan  kunci  dalam pencegahan  dan  pendeteksian fraud di  era  teknologi  informasi  dimana  tindakan  yang  mengarah  pada kecurangan yang terjadi cenderung kompleks sehingga tidak dapat dideteksi secara manual.
Keamanan big  data perlu  diutamakan  sehingga  auditor  dapat  menelusuri  kejadian  untuk menindaklanjuti  kebenaran.  (Fay  &  Negangard,  2017)  mengungkapkan  keamanan  data  sangat  diutamakan terutama  pada  keamanan  data  laporan  keuangan. Data  analytics membantu  auditor  dalam  mendeteksi indikasi kecurangan yang terjadi pada laporan keuangan karena cara kerja data analytics yang didukung oleh teknologi mampu mengidentifikasi pola dalam data yang tidak dapat dibedakan oleh mata manusia (Dimitris Balios  et  al.,  2020).  Sebanyak  65%  perusahaan  menggunakan spreadsheet seperti microsoft  excel sebagai alat data  analytics di  perusahaannya  untuk  mencegah  dan  mendeteksi  kecurangan  yang  terjadi  di  bidang manapun  terutama  di  bidang  basis  data  (Bănărescu,  2015).  Tugas  utama  seorang  auditor  eksternal memastikan  laporan  keuangan  menjadi  akurat  dan  relevan  serta  bebas  dari error maupun  kecurangan. (Dimitris Balios et al., 2020) menambahkan bahwa penggunaan data analytics dapat mengidentifikasi serta menilai  risiko  dalam  perikatan  audit  seperti  risiko  kebangkrutan  maupun  risiko  salah  saji  secara  material dalam laporan keuangan dan juga auditor dalam mengungkap kemungkinan terjadinya kecurangan dari data yang disajikan dalam jumlah besar.
Manfaat data  analytics salah  satunya  dapat  mendeteksi  adanya  kecurangan  dan  mengidentifikasi penipuan  menjadi  lebih  material  yang  fokus  utamanya  pada  proses  deteksi  pada  transaksi  yang
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435
mencurigakan,  serta  memberikan  wawasan  mengenai  seberapa  kuat  pengendalian  internal  perusahaan beroperasi  (Dimitris  Balios  et  al.,  2020).  (Fay  &  Negangard,  2017)  mengemukakan  bahwa data  analytics dapat digunakan  oleh semua  jenis  bisnis  dan  manfaat data  analytics dapat  mendeteksi terjadinya  penipuan hal  itu  termasuk  bagian  besar  dari  manajemen  risiko  dan big  data dapat  memberikan  bukti  yang real  time sehingga  menjadikan  relevan.  Selanjutnya  (Suryani  et  al.,  2021)  mengemukakan  dengan  penggunaan computer forensic sebagai perangkat teknologi yang digunakan dalam proses audit sangat bermanfaat untuk audit  melakukan  investigasi  dalam  mendeteksi  adanya  kecurangan.  (Tang  &  Karim,  2019)  menambahkan bahwa kecurangan dapat terjadi dengan faktor yang terdapat pada fraud triangle yaitu tekanan, peluang, dan rasionalisasi sehingga data analytics dapat menjadi salah satu alat yang digunakan dalam mendeteksi adanya kecurangan  berdasarkan  identifikasi  anomali  untuk  penyelidikan  lebih  lanjut.  Menurut  (Silva  et  al.,  2019) data  yang  diolah  auditor  tidak  sedikit  dan  informasi  yang  digunakan  dalam  jumlah  besar  sehingga  dapat membantu  auditor  dalam  mengidentifikasi  adanya  indikasi  kecurangan.  Data  yang  digunakan  disimpan dengan kemanaan yang baik dan dianalisis dapat memberikan saran untuk masa depan bisnis klien (Aboud & Robinson, 2020). Sistem yang terintegrasi memiliki keuntungan karena dapat meningkatkan arus informasi yang  diperlukan  untuk  semua  departemen  sehingga  tidak  adanya  komunikasi  yang  berbeda  dalam  satu perusahaan  dan  terhindar  dari  pencurian  serta  kehilangan  data.  Mengevaluasi  dan  memiliki  jadwal  untuk pemberharuan sistem ditujukan untuk menghindari kemungkinan terjadinya kecurangan oleh pengguna dan mengetahui kelemahan sistem tersebut (Dharmesti & Djamhuri, 2017).
Tantangan  auditor  saat  ini  dalam  Standar  Auditing  315  dalam  (IAPI,  2013)  yaitu  dalam menggunakan  teknologi  informasi.    Dimana  teknolgi  informasi  dalam  proses  audit  dapat  mengidentifikasi dan  menilai  risiko  kesalahan  penyajian  material  terhadap  pemahaman  entitas  dan  lingkungan,  selanjutnya auditor  juga  harus  mengetahui  cara  lapooran  keuangan in  house dibuat,  mengindentifikasi  proses  bisnis, mengidentifikasi  software  atau  aplikasi  yang  berhubungan,  serta  mengindentifikasi  infrastruktur  IT  (IAPI, 2022). Sejalan dengan (Dimitris Balios et al., 2020) yang menjelaskan bahwa tantangan dalam menggunakan data  analytics yaitu  pengetahuan  dan  keterampilan  auditor  selain  itu  data  yang  didapat  akan  hilang dikarenakan serangan dunia maya atau pada saat proses pemilihan data. Dalam mendeteksi kecurangan pada era  tekonologi  informasi  tidaklah  mudah  dan  merupakan  tugas  menantang  sehingga  memerlukan pengetahuan  lebih  terutama  di  bidang  teknologi  dikarenakan  dalam  mendeteksi  kecurangan  selain  auditor mendapatkan  bukti  internal,  auditor  juga  perlu  mendapatkan  bukti  eksternal  (Tang  &  Karim,  2019). (Hamidah, 2020) menjelaskan bahwa kurangnya pengetahuan dan pemanfaatan teknologi berpengaruh dalam proses  audit  dengan  hal  ini  mengartikan  auditor  dituntut  untuk  memahami  teknologi  dan  meningkatkan performace  accountability dan  penerapan  keamanan  data  yang  baik  akan  membantu  dalam  meminimalisir terjadinya kecurangan. Data analytics merupakan salah satu perkembangan teknologi informasi yang dapat membantu  auditor  dalam  memaksimalkan  kinerjanya  dalam  proses  pengauditan  dimana  semakin  baik pengetahuan auditor dalam perkembangan teknologi informasi maka semakin baik kinerja dalam mengaudit (Zaleha & Novita, 2021). Selain itu auditor juga harus memiliki keyakinan terhadap validitas data yang ada dan  fokus  terhadap  keamanan  data  dengan  memeriksa  dan  mengidentifikasi  sumber  data  yang  ada  sebagai salah  satu  cara  mencegah  adanya  kecurangan  (Oktavia,  2015).  Dari  penelitian  terdahulu  tersebut  maka kebaruan  penelitan  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  yaitu  memasukkan  konsep  data  analytics  sebagai bentuk pemanfaatan teknologi informasi oleh auditor dalam mendeteksi kecurangan pada pemeriksaan yang dilakukan terhadap klien.
Tujuan  dalam  penelitian  ini  melihat  pengaruh  penggunaan data  analytics dalam  mendeteksi kecurangan  berdasarkan  persepsi  auditor. Dengan  sampel  penelitian  yaitu  auditor  eksternal  karena  auditor memiliki  tanggung  jawab  dalam  memberikan  opini  atas  laporan  keuangan  yang  disajikan  oleh  manajemen sudah  wajar  sesuai,  andal,  relevan,  bebas  dari  salah  saji  material  termasuk  indikasi  kecurangan.  Manfaat penelitian  bagi  auditor  diharapkan  dapat  menambah  wawasan  bagi  para  auditor  dan  menjadi  bahan  dalam melaksanakan  praktik  audit  menggunakan data  analytics dalam  mendeteksi  kecurangan.  Untuk  kantor akuntan  publik  menjadi  tolak  ukur  dan  bahan  untuk  pengambilan  keputusan  mengenai  penggunaan data analytics yang  diterapkan  di  kantor  akuntan  publik  dalam  mendeteksi  kecurangan  sehingga  dapat meningkatkan kualitas audit.

## 2. KAJIAN PUSTAKA Kecurangan (Fraud)
Kecurangan  merupakan  kesengajaan  mengenai  salah  pernyataan  terhadap  sesuatu  kebenaran  atau
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435
keadaan  yang  disembunyikan  berupa  fakta  material  yang  mempengaruhi  orang  lain  melakukan  perbuatan atau  tindakan  yang  merugikan,  kesalahan  yang  dilakukan  secara  sengaja  memungkinkan  merupakan  suatu kejahatan  yang  terdapat  dalam Statement  on  Auditing  Standards No.  99  (ACFE,  2018). Fraud dapat digambarkan  dengan  bentuk fraud  tree yang  menggambarkan  cabang fraud yang  terjalin  dalam  hubungan kerja  sama  beserta  rating  dan  anak  ratingnya,  yang  memiliki  hubungan  kerja  sama  antara  satu  dengan lainnya. Fraud terbagi  menjadi  tiga,  yaitu  korupsi (corruption), penyelewengan  aset (asset misappropriation), dan  Kecurangan  dalam  Laporan  Keuangan (Fraudulent  Misstatement). Mendeteksi kecurangan  merupakan  proses  menemukan  bukti  kecurangan  yang  dapat  dicapai  melalui  rancangan pengendalian  internal  yang  baik,  pengawasan,  pemantauan,  dan  aktif  mencari  bukti  kecurangan  (ACFE, 2018). Berdasarkan Statement on Auditing Standards No. 99 dengan konsep fraud triangle yang dicetuskan oleh (Cressey, 1953) dalam (Tuanakotta, 2016) menjelaskan bahwa Fraud triangle teori yang memberitahu alasan  seseorang  melakukan fraud. Terdapat  kondisi  yang  selalu  ada  dalam  tindakan  kecurangan  yaitu pressure (tekanan), opportunity (peluang/kesempatan), rationalization (rasionalisasi).

## Data Analytics
Big data analytics merupakan metode atau alat yang digunakan untuk mengungkapkan sesuatu yang tersembunyi pada big data dan mengolah informasi yang terdiri dari dua sub-sistem utama yaitu manajemen dan analisis data. Big data analytics adalah proses memeriksa, membedakan, dan mengubah big data yang bertujuan untuk mengidentifikasi informasi yang bermanfaat, memberikan kesimpulan, dan membantu dalam pengambilan keputusan yang akurat (Ghavami, 2020). Saat ini Big data analytics digunakan hampir semua sektor  untuk  meningkatkan  produktivitas  dan  pendapatannya  dengan  biaya  yang  rendah.  Selain  itu data analytics berfungsi  sebagai  dukungan  prediktif,  analisis  perilaku,  dapat  menganalisis  harga  pasar, mengoptimalkan harga, memprediksi ancaman keamanan, mendeteksi kecurangan, dan lainnya. Penggunaan data  analytics dalam  mendeteksi  kecurangan  mengacu  pada  penggunaan  perangkat  lunak analytics untuk mengidentifikasi tren, pola, anomali, dan pengecualian dalam sebuah data.

## Data Analytics dan Deteksi Kecurangan
Data  analytics adalah  proses  memeriksa,  membedakan,  dan  mengubah big  data yang  bertujuan untuk  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat,  memberikan  kesimpulan,  dan  membantu  dalam pengambilan  keputusan  yang  akurat  (Ghavami,  2020).  Perkembangan  teknologi  informasi  salah  satunya yaitu big  data maka  auditor  dapat  melakukan  analisi  dengan  data  yang  besar  dan  berbagai  sumber  untuk mencari  bukti  audit,  tetapi  auditor  juga  perlu  memastikan  kebenaran  bukti  audit  yang  diperoleh  (Dimitris Balios  et  al.,  2020).  (Elisabeth,  2019)  menjelaskan  bahwa  peran  teknologi  informasi  dalam  prosedur  audit yaitu  menjadikan  proses  pemeriksaan  menjadi  lebih  efektif,  selain  itu  dengan  teknologi  informasi  auditor dapat  mengetahui  kelemahan  pengendalian  internal  berpotensi  dalam  salah  saju  material  yang mengindikasikan suatu kecurangan teknologi.
Sistem  yang  terintegrasi  memilki  keuntungan  karena  dapat  meningkatkan  arus  informasi  yang diperlukan untuk semua departemen, sehingga tidak adanya komunikasi yang berbeda dalam satu perusahaan dan terhindar dari pencurian serta kehilangan data. Mengevaluasi dan memiliki jadwal untuk pemberharuan sistem  bertujuan  untuk  menghindari  kemungkinan  terjadinya  kecurangan  oleh  pengguna  dan  mengetahui kelemahan sistem tersebut (Dharmesti & Djamhuri, 2017). Data yang digunakan disimpan dengan kemanaan yang baik dan dianalisis dapat memberikan saran untuk masa depan bisnis klien (Aboud & Robinson, 2020).
Manfaat data  analytics salah  satunya  dapat  mendeteksi  adanya  kecurangan  dan  mengidentifikasi penipuan  menjadi  lebih  material  yang  fokus  utamanya  pada  proses  deteksi  pada  transaksi  yang mencurigakan,  serta  memberikan  wawasan  mengenai  seberapa  kuat  pengendalian  internal  perusahaan beroperasi  (Dimitris  Balios  et  al.,  2020).  (Fay  &  Negangard,  2017)  mengemukakan  bahwa data  analytics dapat digunakan  oleh semua  jenis  bisnis  dan  manfaat data  analytics dapat  mendeteksi terjadinya  penipuan hal  itu  termasuk  bagian  besar  dari  manajemen  risiko  dan big  data dapat  memberikan  bukti  yang real  time sehingga  menjadikan  relevan.  Selanjutnya  (Suryani  et  al.,  2021)  mengemukakan  dengan  penggunaan computer forensic sebagai perangkat teknologi yang digunakan  dalam proses audit bermanfaat untuk auditor melakukan investigasi dalam mendeteksi adanya kecurangan. (Tang & Karim, 2019) menambahkan  bahwa kecurangan  dapat  terjadi  dengan  faktor  yang  terdapat  pada fraud triangle  yaitu  tekanan,  peluang,  dan rasionalisasi sehingga data analytics dapat menjadi salah satu alat yang digunakan dalam mendeteksi adanya kecurangan berdasarkan identifikasi anomali untuk penyelidikan lebih lanjut.
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435
Tantangan  menggunakan data  analytics yaitu  pengetahuan  dan  keterampilan  auditor  dalam menggunakan data analytics , selain itu data yang didapat akan hilang dikarenakan serangan dunia maya atau pada saat proses pemilihan data (Dimitris Balios et al., 2020). Dalam mendeteksi penipuan tidaklah mudah dan  tugas  menantang  yang  memerlukan  pengetahuan  terutama  di  bidang  teknologi  dikarenakan  dalam mendeteksi  kecurangan  selain  auditor  mendapatkan  bukti  internal,  auditor  juga  perlu  mendapatkan  bukti eksternal  yang  bertentangan  dengan  tujuan  bisnis  (Tang  &  Karim,  2019).  (Hamidah,  2020)  menjelaskan bahwa  kurangnya  pengetahuan  dan  pemanfaatan  teknologi  berpengaruh  dalam  proses  audit  dengan  hal  ini mengartikan  auditor  dituntut  untuk  memahami teknologi  dan meningkatkan performace  accountability dan penerapan  keamanan  data  yang  baik  akan  membantu  dalam  meminimalisir  terjadinya  kecurangan.  Data analytics  merupakan  salah  satu  perkembangan  teknologi  informasi  yang  dapat  membantu  auditor  dalam memaksimalkan  kinerjanya  dalam  proses  pengauditan  dimana  semakin  baik  pengetahuan  auditor  dalam perkembangan  teknologi  informasi  maka  semakin  baik  kinerja  dalam  mengaudit  (Zaleha  &  Novita,  2021). Selain  itu  auditor  juga  harus  memiliki  keyakinan  terhadap  validitas  data  yang  ada  dan  fokus  terhadap keamanan  data  dengan  memeriksa  dan  mengidentifikasi  sumber  data  yang  ada  sebagai  salah  satu  cara mencegah  adanya  kecurangan  (Oktavia,  2015).  Berdasarkan  uraian  di  atas  menunjukkan  bahwa  dengan auditor  memanfaatkan  dan  menggunakan data  analytics dalam  proses  audit,  maka  kemungkinan pendeteksian kecurangan semakin akurat. Maka hipotesis penelitian ini adalah:
H1: Penggunaan Data Analytics dalam Pemeriksaan Eksternal Berpengaruh Positif Terhadap Deteksi Kecurangan.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  auditor  pada  kantor  akuntan  publik  (KAP)  di  Pulau  Jawa. Alasan  dipilihnya  auditor  di  Pulau  Jawa,  karena  kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  lebih  utama dirasakan  oleh  masyarakat  di  Pulau  Jawa,  dengan  perkembangan  teknologi  tersebut  juga  dirasakan  oleh kantor akuntan publik di Pulau Jawa terutama untuk meningkatkan kualitas jasa auditnya kepada entitas klien salah satunya dengan menggunakan data analytics.
Teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu nonprobability  sampling dengan jenis teknik sampel purposive sampling yaitu pengambilan sampel berdasarkan kriteria khusus yang sudah  ditetapkan  oleh  peneliti  yang  bertujuan  dapat  menjawab  permasalahan  penelitian  (Sugiyono,  2013). Sampel yang digunakan memiliki beberapa kriteria, yaitu auditor pada kantor akuntan publik (KAP) di Pulau Jawa,  mengerti/menggunakan data  analytics dalam  proses  audit,  menjadi  anggota  organisasi  profesi, memiliki sertifikasi profesi, serta pengalaman kerja menjadi auditor minimal 1 tahun.
Jumlah populasi auditor yang bekerja di kantor akuntan publik (KAP) di Pulau Jawa tidak terbatas dan  tidak  dapat  diketahui  secara  pasti.  Oleh  karena  itu,  sampel  penelitian  diperoleh  dengan  menggunakan rumus populasi tidak terbatas  (Riduwan & Akdon, 2013). Tujuannya untuk mewakili sebagian jumlah dari populasi yang sangat besar, yaitu:
Keterangan: n: Ukuran sampel σ: Standar deviasi populasi е: tingkat kesalahan Zα: Nilai tabel Z = 0.05
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari rumus  populasi tidak  terbatas  dengan  tingkat  kepercayaan  95% bahwa sampel yang didapatkan 96,04. Dari hasil penyebaran kuesioner melalui aplikasi google form mulai November  2020  sampai  dengan  Februari  2021  diperoleh  135  responden  yang  mengisi  kuisioner  tersebut
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435
namun setelah dicocokkan dengan kriteria sampel penelitian ini maka hanya 102 sampel yang dapat diolah dan dianalisis lebih lanjut.

## Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  primer  dengan  penyebaran  kuesioner  kepada responden  yang  telah  ditentukan.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  memberikan  kuesioner  kepada  auditor  yang bekerja  pada  kantor  akuntan  publik  (KAP)  di  Pulau  Jawa,  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan bertujuan  mendapatkan  informasi  dari  responden  untuk  penelitian  ini.  Skor  dari  setiap  indikator  variabel yang  ada  pada  kuesioner  yang  telah  diisi  oleh  responden  merupakan  sumber  data.  Penelitian  ini menggunakan skala likert yang terdiri dari 1 = Sangat Tidak Setuju (STS), 2 = Tidak Setuju (TS), 3 = Setuju (S), 4 = Sangat Setuju (SS).

## Operasional Variabel
Berikut adalah operasional variabel yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1. Operasional Variabel Variabel Independen Operasional Variabel Indikator Data Analytics (X) Analytics Strategy Strategi penggunaan data analytics Pengetahuan data analytics Analytics Governance Keterbukaan (Transparency) Akuntabilitas (Accountability) Pertanggungjawaban (Responsibility) Indepensi (Independency) Keadilan (Fairness) Analytics Framework Pengelolaan data analytics Infrastruktur teknologi Analytics Community Manfaat dan tujuan data analytics Pendeteksian kecurangan (Y) Pressure (Tekanan) Efisiensi biaya yang sangat ketat Target profit yang tinggi Pengendalian yang sangat ketat Opportunity (Peluang) Kondisi/situasi Hubungan istimewa Sistem pengendalian dan pendokumentasian data Rationalization (Rasionalisasi) Management override
Sumber: (Branston, 2015) (Ajeng Wind, 2018) (Ghavami, 2020)

## Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  dengan  menggunakan  analisis  deskriptif,  validitas,  reliabilitas,  dan  analisis model structural equation modeling (SEM) dengan menggunakan STATA versi 14. Uji validitas merupakan pengujian untuk mengukur valid atau tidaknya suatu kuesioner. Kriteria dalam pengujian validitas, indikator akan  dikatakan  valid  apabila loading  factor yang  dihasilkan  ≥  0,50  dan  apabila loading  factor yang dihasilkan  ≤  0.50  dikatakan  tidak  valid  dan  harus  dihapus  (Kurniawan,  2019).  Pengujian  reliabilitas dilakukan  untuk mengetahui  konsistensi  dari  setiap  item  pertanyaan  pada  saat  dilakukan  pengujian  dengan alat  ukur  yang  sama  (Kurniawan,  2019). cronbach’s alpha digunakan  untuk  mengukur  keandalan.  Kriteria dalam tingkat reliabilitas dapat diterima jika cronbach’s alpha ≥ 0,70 (Kurniawan, 2019). Menurut (Siregar, 2012) tingkat uji validitas dan realibilitas, yaitu:
Tabel 2. Tingkat Uji Validitas dan Realibitas Correlation coefficient Correlation Hasil dari Validitas 0.90 ≤r xy < 1.00 Sangat Tinggi Sangat Baik
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435
Correlation coefficient Correlation Hasil dari Validitas 0.70 ≤r xy < 0.90 Tinggi Baik 0.40 ≤r xy < 0.70 Sedang Cukup Baik 0.20 ≤r xy < 0.40 Rendah Buruk r xy < 0.20 Sangat Rendah Sangat Buruk Sumber: (Siregar, 2012)
Analisis model structural equation modeling (SEM) dilakukan dengan menguji goodness of fit (Uji Kelayakan Model) untuk melihat  hubungan antar variabel. Kriteria pengujian ini yaitu dengan tucker-lewis index  /  non  normed  fit  index (TLI/NNFI),  nilai  TLI  ≥  0.90  menunjukkan good  fit dan  0.80  ≤  TLI  ≤  0.90 adalah marginal fit . Terakhir comparative fit index (CFI) nilai CFI ≥ 0.90 menunjukkan good fit, sedangkan 0.80  ≤  CFI  ≤  0.90  sering  disebut  sebagai marginal  fit (Kurniawan,  2019).  Pengujian  hipotesis  dilakukan untuk  melihat  dan  menguji  ada  atau  tidak  adanya  pengaruh  antara  variabel  independen  terhadap  variabel dependen. Kriteria dalam pengujian hipotesis yaitu apabila nilai probabilitas ≤ level of significant α 0,05 atau 5%  maka  dapat  dinyatakan  adanya  pengaruh  signifikan  antara  variabel  independen  terhadap  variabel dependen.  Pada  penelitian  ini  besarnya  nilai 𝛼 ditetapkan  sebesar  5%  (0.05).  Jika p-value ≤  0.05  maka variabel  indikator  dikatakan  signifikan,  sedangkan  bila p-value ≥  0.05  maka  variabel  indikator  dikatakan tidak signifikan (Kurniawan, 2019) .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Responden
Berikut  ini  adalah  gambaran  responden  dari  usia,  sertifikasi  profesi  yang  dimiliki,  lama  bekerja, posisi  terakhir,  serta  keanggotaan  profesi  yang  diikuti  oleh  102  auditor  yang  memenuhi  kriteria  dari penyebaran kuesioner menggunakan link google form :
Tabel 3. Deskripsi Responden
Analisis Deskriptif Keterangan Jumlah Persentase Jenis Kelamin Laki-laki 52 51% Perempuan 50 49% Usia 20 – 30 Tahun 97 95% 31 – 40 Tahun 3 3% 41 – 50 Tahun 1 1% >51 Tahun 1 1% Sertifikasi Profesi AK 54 48% CPA 37 33% CA 4 4% CAAT 1 1% Lainnya 17 15% Lama Bekerja 1-3 Tahun 88 86% 4-5 Tahun 7 7% 6-8 Tahun 2 2% >8 Tahun 5 5% Posisi Terakhir Bekerja Partner 2 2% Audit Manager 2 2% Supervisor 1 1% Senior Auditor 15 15% Junior Auditor 80 78% Lainnya 2 2%
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435
Analisis Deskriptif Keterangan Jumlah Persentase Anggota Keprofesian Ikatan Akuntan Indonesia (IAI) 34 31% Ikatan Akuntan Publik Indonesia (IAPI) 54 50% Institute of Chartered Accountants in England and Wales (ICAEW) 1 1% Lainnya 19 17% Sumber: Penyebaran Kuesioner, 2021

## Uji Validitas
Tabel 4. Uji Validitas Variabel Data Analytics Variabel Indikator Correlation Coefficient Cut Off Correlation Hasil Data Analytics Analytics Strategy 0.8936 0,50 High Valid Analytics Governance 0.9236 0,50 Very High Valid Analytics Framework 0.8788 0,50 High Valid Analytics Community 0.8075 0,50 High Valid
Sumber: Pengolahan Data Primer, 2021
Berdasarkan  hasil  uji  validitas  pada  variabel data  analytics yang  disajikan  dalam  Tabel  4  terlihat indikator analytics governance memiliki nilai korelasi sangat tinggi ( very high ) yaitu 0.9236 dimana nilai ini ≥  0,90,  sedangkan  untuk  indikator analytics  strategy,  analytics  framework, dan analytics  community menghasilkan  nilai  korelasi  yang  tinggi (high) karena  nilai  yang  dihasilkan  ≥  0,70.  Dari  semua  indikator yang ada pada variabel data analytics bersifat valid karena memiliki nilai ≥ 0,50.
Tabel 5. Uji Validitas Variabel Pendeteksian Kecurangan Variabel Indikator Correlation Coefficient Cut Off Correlation Hasil Pendeteksian Kecurangan Tekanan 0.9127 0,50 Very High Valid Peluang 0.913 0,50 Very High Valid Rasionalisasi 0.8721 0,50 High Valid
Sumber: Pengolahan Data Primer, 2021
Selanjutnya  pada  Tabel  5  menjelaskan  variabel  pendeteksian  kecurangan  dengan  indikator  tekanan dan  peluang  menunjukkan  nilai  korelasi  sangat  tinggi (very  high) karena  menghasilkan  nilai  ≥  0,90, sedangkan indikator rasionalisasi menunjukan korelasi tinggi (high) karena nilai yang dihasilkan ≥ 0,70. Dari semua indikator yang ada pada variabel pendeteksian kecurangan bersifat valid karena memiliki nilai ≥ 0,50.

## Uji Reliabilitas
Berdasarkan Tabel 6 menunjukan hasil bahwa cronbach alpha variabel data analytics 0,9263 > 0,70 atau  0,9263  >  r  tabel  0,159  dengan  nilai  korelasi  sangat  tinggi (very  high )  dan cronbach  alpha variabel pendeteksian kecurangan 0,9267 > 0,70 atau 0,9267 > r tabel 0,159 dengan nilai korelasi sangat tinggi (very high ).  Disimpulkan  bahwa  semua  pernyataan  dari  setiap  variabel data  analytics dan  variabel  pendeteksian kecurangan telah reliabel dan dapat diandalkan.
Tabel 6. Uji Reliabilitas No Variabel Cronbach's Alpha Standar Reliabilitas / r tabel Correlation Keterangan
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435
No Variabel Cronbach's Alpha Standar Reliabilitas / r tabel Correlation Keterangan 1 Data Analytics (X) 0.9263 0,70 / 0,159 Very High Reliabel 2 Pendeteksian Kecurangan (Y) 0.9267 0,70 / 0,159 Very High Reliabel Sumber: Pengolahan Data Primer, 2021

## Uji Goodness of Fit
Tabel 7. Uji Goodness of Fit Kriteria Hasil Goodness of Fit Cut-off Value Evaluasi Model X2-Chi Square 0,000 > 0,05 Diterima TLI 0.963 ≥ 0,90 Good Fit CFI 0.94 ≥ 0,90 Good Fit Sumber: Pengolahan Data Primer, 2021
Berdasarkan  Tabel  7  Hasil X²-chi  square ,  menunjukkan  hasil  yang  baik  dengan  nilai  0,000  <  0,05  dapat diterima karena semakin kecil X² maka semakin baik model tersebut. Hasil tucker- lewis index/non normed fit index (TLI/NNFI) 0,963 ≥ 0,90 dan nilai comparative fit index (CFI) 0.940 ≥ 0,90 dengan hasil good fit hal ini menunjukan bahwa terdapat kriteria goodness of fit yang memenuhi cut off value dan evaluasi model sudah baik.

## Pembahasan
Data Analytics dan Deteksi Kecurangan
Tabel 8. Pengujian Hipotesis Hubungan Estimate Z P>|z| Keterangan Data Analytics → Pendeteksian Kecurangan 0,8090431 19,16 0,000 Signifikan
Sumber: Pengolahan Data Primer, 2021
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis  yang  terdapat  pada  Tabel  8  yaitu  hubungan  antara  variabel data  analytics terhadap  pendeteksian  kecurangan  yang  menunjukan  nilai  estimate  sebesar  0,8090431  dan besarnya  nilai  Z  pengaruh data  analytics terhadap  pendeteksian  kecurangan  sebesar  19,16  dengan  nilai probabilitas 0,000, signifikan pada tingkat α 0,05 (0,000 < 0,05). Maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh positif signifikan yang berarti data analytics dapat membantu auditor kantor akuntan publik (KAP) dalam mendeteksi adanya indikasi kecurangan dalam proses audit.
Hasil tersebut menjelaskan bahwa penggunaan data analytics dalam proses audit dapat memberikan informasi  bagi  auditor  adanya  anomali  yang  mengarah  pada  salah  saji  material  dan  kemungkinan  risiko sehingga dapat lebih mudah mendeteksi terjadinya kecurangan. Hasil ini sejalan dengan penelitian  (Tang & Karim,  2019),  (Dimitris  Balios  et  al.,  2020),  (Bănărescu,  2015),  dan  (Syahputra  &  Afnan,  2020)  bahwa teknologi  digital  salah  satunya data  analytics dapat  memudahkan    dalam  mendeteksi  adanya  kecurangan yang disebabkan oleh tekanan, peluang, dan rasionalisasi dalam fraud triangle. Selanjutnya (Suryani et al., 2021)  juga  mengemukakan  dengan  penggunaan computer  forensic sebagai  perangkat  teknologi  yang digunakan    dalam  proses  audit  bermanfaat  untuk  auditor  melakukan  investigasi  dalam  mendeteksi  adanya kecurangan.
Pendekatan  deskriptif,  diagnostik,  dan  prediktif  yang  terdapat  pada data  analytics juga  dapat membantu  auditor  dalam  proses  audit.  Hasil  tersebut  mendukung  penelitian  (Silva  et  al.,  2019)  bahwa dengan pendekatan deskriptif, diagnostik, dan prediktif dalam menggunakan data analytics dapat mendeteksi terjadinya kecurangan sejak awal. Pendekatan deskriptif dapat digunakan auditor untuk melihat korelasi dari banyaknya  data  yang  ada  sehingga  mempermudah  auditor  untuk  menemukan  dan  fokus  pada  area  tertentu yang dapat ditindak lanjuti. Pendekatan diagnostik dala data analytics dapat digunakan oleh auditor dengan cara membuat pola dari banyaknya data jurnal dari klien. Dengan menggunakan data analytics auditor dapat menganalisis tindakan dari  pihak yang menginput transaksi, waktu, atau periode pembuatan jurnal, dan hal
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435
lainnya yang mengarah adanya indikasi kecurangan sehingga dapat diproses lebih lanjut dengan melihat pada internal  control  klien.  Selanjutnya  auditor  dapat  menggunakan  dan  membandingkan  data  yang  ada  pada periode sebelumnya dan periode berjalan untuk memberikan keputusan yang dapat diambil dan risiko yang terjadi untuk masa depan atau periode berikutnya.
Penggunaan data analytics dalam proses audit juga memudahkan auditor dalam melakukan preliminary prosedur analitis serta melakukan evaluasi dan menguji efektifitas atas implementasi pengendalian internal klien. Selain itu juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan menilai risiko salah saji  ( misstatement )  yang  material  melalui  pemahaman  terhadap  entitas/perusahaan  yang  di  audit  dan lingkungannya - ISA 315 (IAPI, 2013). Data analytics juga membantu auditor dalam melakukan identifikasi dan  menilai  risiko  yang  terkait  dengan  keputusan  untuk  menerima  atau  melanjutkan  penugasan  audit. Big data  analytics memudahkan  auditor  dalam  menilai  baik  itu  risiko  kebangkrutan  atau management fraud (kecurangan manajemen) tingkat tinggi yang terjadi pada entitas/perusahaan yang diaudit.  Pada audit tradisional, auditor bekerja melalui sampel data sehingga tidak jarang auditor gagal menemukan fraud atau error .  Sebaliknya, big  data  analytics menyajikan  data  dalam  jumlah  yang  besar sehingga  ada  kemungkinan  auditor  akan  lebih  mudah  menemukan fraud atau error yang  tidak  dapat ditemukan  pada proses audit tradisional.  Hal  ini  sejalan  dengan  (Hamidah,  2020)  yang  menemukan  bahwa auditor  dituntut  untuk  memahami  teknologi  dan  meningkatkan performace  accountability dan  penerapan keamanan data yang baik akan membantu dalam meminimalisir terjadinya kecurangan.
Analytics  strategy dalam data  analytics bagi  kantor  akuntan  publik  dapat  meningkatkan  kualitas audit  yaitu  memberikan  informasi  yang  lebih real  time .  Oleh  karena itu  untuk mencapai analytics strategy diperlukan pengetahuan auditor mengenai penggunaan data analytics dalam proses audit secara lebih baik. Data  yang  digunakan  disimpan  dengan  kemanaan  yang  baik  dan  dianalisis  dapat  memberikan  saran  untuk masa  depan  bisnis  klien  (Aboud  &  Robinson,  2020).  Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  yaitu  dengan memfasilitasi  auditor  dengan  pelatihan  mengenai data  analytics baik  bagi  junior  auditor  sampai  dengan partner.  (Zaleha  &  Novita,  2021)  juga  menjelaskan  bahwa  perkembangan  teknologi  dalam  proses  audit berpengaruh juga terhadap kualitas audit, karena semakin banyak pengetahuan auditor dalam perkembangan teknologi informasi maka semakin baik kinerja dalam mengaudit.
Tidak  kalah  penting  untuk  diperhatikan  yaitu analytics  governance dimana  suatu  komponen  yang harus dipersiapkan dalam pengembangan data analytics yang digunakan karena data yang diatur dan diolah harus  secara  tepat  dan  benar  (Ghavami,  2020).  Hal  yang  diutamakan  dalam  membangun analytics governance yaitu transparency (keterbukaan)  artinya data  analytics yang  digunakan  dapat  mendeteksi konsistensi data sehingga menghasilkan informasi yang yang tepat. Accountability (akuntabilitas) menuntut data  analytics dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  yang  objektif  bagi  keberlangsungan  usaha klien,  membantu  dalam  dokumentasi  prosedur  audit  dari  perencanaan  hingga completing  and  reporting . Selanjutnya responsibility (pertanggungjawaban)  dimana  hasil  dari  proses data  analytics dapat mencerminkan  laporan  audit  yang  bebas  salah  saji  secara  material. Data  analytics bersifat independency (independensi)  karena  dengan  menggunakan data  analytics diharapkan  dapat  membantu  menjaga pengendalian mutu, membantu auditor dalam pengambilan sampel yang sangat luas sehingga auditor dalam menentukan  opini  dapat  sesuai  dengan  hasil  yang  didapat.  Tata  kelola  dalam data  analytics yang  terakhir adalah fairness (keadilan) dimana hasil dari olahan dengan data analytics yang digunakandalam penyusunan kertas kerja audit sesuai dengan Standar Audit yang ada dalam Standar Profesi Akuntan Publik (SPAP).
Audit berbasis risiko (risk-based audit) menjadi lebih mudah dilaksanakan dengan penggunaan data analytics karena  dengan  menggunakan data  analytics dapat  melihat  populasi  secara  menyeluruh  sehingga pemetaan risiko akan lebih akurat dan fokus terhadap area-area tertentu yang memiliki risiko tinggi. Dalam konsep fraud triangle , salah satu tekanan yang dapat membuat terjadinya kecurangan dapat terindikasi saat perusahaan  melakukan  efisiensi  biaya  yang  ketat  dengan  tuntutan  pertumbuhan  laba  yang  cepat  dan  tidak biasa  dari  tahun  buku  sebelumnya  atau  target  profit  tinggi  menjadi  prioritas  perusahaan  namun  dengan menggunakan data  analytics maka  auditor  dapat  memetakan  data  yang  memberikan  sinyal  kemungkinan adanya  kecurangan  dan  selanjutnya  melihat  dokumen-dokumen  pendukung  dari  data-data  yang  terindikasi adanya  kecurangan  (Fay  &  Negangard,  2017).  Selain  itu  auditor  juga  harus  memiliki  keyakinan  terhadap validitas data yang ada dan fokus terhadap keamanan data dengan memeriksa dan mengidentifikasi sumber data  yang  ada  sebagai  salah  satu  cara  mencegah  adanya  kecurangan  (Oktavia,  2015).  Peran data  analytics juga dapat mendeteksi dokumen yang tidak lengkap seperti nomor identifikasi, perbedaan akun realisasi dari suatu  anggaran  yang  sama  dari  setiap  divisi,  atau  pertanggungjawaban  penggunaan  anggaran  yang  tidak
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435
selesai  dalam  periode  yang  panjang  dimana  tindakan-tindakan  ini  biasanya  disebabkan  lemahnya pengendalian internal didukung dengan rasionalisasi pelaku yang selalu menganggap yang dilakukan selalu benar  dengan  argumen-argumen  pendukung  ditambah  lagi  adanya management  override yang  meniadakan prosedur dengan alasan untuk mencapai tujuan peusahaan. Sistem pengendalian dan pendokumentasian data yang lemah juga dapat memberi peluang bagi pelaku untuk melakukan tindakan kecurangan, oleh karena itu keamanan  pada  sistem  sangat  diutamakan  untuk  melindungi  data-data  penting.  Karena  saat  ini  data merupakan aset yang harus dijaga dan diutamakan keamanannya sehingga auditor dapat menelusuri kejadian untuk menindaklanjuti kebenaran (Fay & Negangard, 2017). Sistem yang terintegrasi memiliki keuntungan karena dapat meningkatkan arus informasi yang diperlukan untuk semua departemen sehingga tidak adanya komunikasi  yang  berbeda  dalam  satu  perusahaan  dan  terhindar  dari  pencurian  serta  kehilangan  data. Mengevaluasi dan memiliki jadwal untuk pemberharuan sistem ditujukan untuk menghindari kemungkinan terjadinya  kecurangan  oleh  pengguna  dan  mengetahui  kelemahan  sistem  tersebut  (Dharmesti  &  Djamhuri, 2017).
Analytics  framework merupakan  komponen  yang  perlu  dipersiapkan  dalam  pengembangan data analytics (Ghavami,  2020) . Dengan  kerangka  kerja data  analytics yang  tersusun  akan  menghasilkan pengelolaan data analytics menjadi lebih baik sehingga dapat memberikan manfaat terhadap kualitas audit. Selain  itu  pengelolaan data  analytics harus  mengutamakan  keamanan  data  serta  pembaharuan  fitur  yang dikelola oleh pihak IT audit yang memahami data analytics. Dalam penelitian (Suryani et al., 2021) dengan memasuki  era  digital,  auditor  harus  siap  dengan  perubahan  teknologi  yang  ada,  salah  satu  perangkat  yang digunakan untuk mendeteksi adanya kecurangan dengan menggunakan computer forensic sebagai alat untuk menganalisis,  mengindentifikasi,  mengumpulkan  data,  memeriksa,  hingga  melindungi  bukti  audit  sebagai informasi pendukung.
Analytics  community harus  dipersiapkan  dalam  pengembangan data  analytics yang  dapat  memberi manfaat bagi proses audit karena dari adanya data analytics dapat mengungkapkan pola suatu trend sehingga membantu  auditor  melihat  perusahaan  klien  dalam  memahami  kinerja,  rencana  dimasa  mendatang,  proses perencanaan dan forecasting yang lebih baik. Setiap sistem memiliki kekurangan dan kelebihannya masing- masing,  kemajuan  software  yang  digunakan  audit  dapat  mempengaruhi  kualitas  audit.  Peran  teknologi informasi dalam prosedur audit menjadi lebih efektif selain itu dengan teknologi informasi maka auditor juga dapat  mengetahui  kelemahan  pengendalian  internal  apakah  berpotensi  dalam  salah  saji  material  yang mengindikasikan suatu kecurangan teknologi (Elisabeth, 2019).

## 5. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  analisis  disimpulkan  bahwa data  analytics berpengaruh  positif  terhadap pendeteksian kecurangan. data analytics juga memberi manfaat lainnya bagi auditor seperti mempermudah dalam  mengumpulkan  bukti,  menetapkan  populasi  yang  luas,  memprediksi  risiko  yang  ada,  dan mempermudah  auditor  dalam  menganalisis  data  secara  cepat.  Manfaat  penggunaan data  analytics bagi kantor akuntan publik untuk meningkatkan kualitas audit yang diberikan kepada klien, sehingga opini yang dikeluarkan  sesuai  dengan  laporan  keuangan  yang  bebas  salah  saji  secara  material  dan  tindakan kecurangan.Keterbatasan penelitian ini hanya mengukur penggunaan data analytics pada proses audit yang dapat membantu auditor dalam mendeteksi kecurangan dimana auditor yang menjadi sampel adalah auditor di Pulau Jawa. Saran untuk peneliti selanjutnya dengan menggunakan responden yang terdiri dari auditor di luar Pulau Jawa serta menambahkan variabel lain yang terkait dengan penggunaan teknologi informasi dalam proses audit.

## DAFTAR PUSTAKA
Aboud, A., & Robinson, B. (2020). Fraudulent financial reporting and data analytics: an explanatory study from Ireland. Accounting Research Journal , 2014 . https://doi.org/10.1108/ARJ-04-2020-0079 ACFE. (2018). Report To the Nations 2018 Global Study on Occupational Fraud and Abuse . Ajeng  Wind.  (2018).  Forensic  Accounting  untuk  pemula  dan  orang  awam  (Fernandoo_HS  (ed.)).  Dunia Cerdas.
Alexander, S. (2019). Mitigasi Risiko Fraud dalam Financial Technology di Era Industry 4.0 (Seminar). Bănărescu,  A.  (2015). Detecting  and  Preventing  Fraud  with  Data  Analytics . Procedia  Economics  and Finance , 32 (15), 1827–1836. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(15)01485-9
Vol. 6, No. 1, Februari 2023 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v6i1.3435
Branston,  M.  dan.  (2015). Organizational  Culture  as  a  Predictor  Fraud . Queen’s  School  of  Business, Queen’s University . Cressey. (1953). Teori Fraud Triangle. In TuanaKotta (Edisi 2). Salemba Empat.
Dharmesti,  A.,  &  Djamhuri,  A.  (2017).  Peran  Teknologi  Informasi  Dalam  Mengantisipasi  Kecurangan Akuntansi  (Studi  Kasus  Pada  PT  XYZ  Tbk). Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  FEB ,  1–10. https://jimfeb.ub.ac.id/index.php/jimfeb/article/view/6232
Dimitris  Balios,  Panagiotis  Kotsilaras,  Nikolaos  Eriotis,  &  Dimitrios  Vasiliou.  (2020). Big  Data,  Data Analytics  and  External  Auditing. Journal  of  Modern  Accounting  and  Auditing , 16 (5),  211–219. https://doi.org/10.17265/1548-6583/2020.05.002
Elisabeth,  D.  M.  (2019).  Kajian  Terhadap  Peranan  Teknologi  Informasi  Dalam  Perkembangan  Audit Komputerisasi  (Studi  Kajian  Teoritis). METHOMIKA:  Jurnal  Manajemen  Informatika  & Komputerisasi Akuntansi , 3 (1), 41. https://doi.org/10.46880/jmika.Vol3No1.pp40-53 Fay,  R.,  &  Negangard,  E.  M.  (2017). Manual  journal  entry  testing:  Data  analytics  and  the  risk  of  fraud . Journal of Accounting Education , 38 , 37–49. https://doi.org/10.1016/j.jaccedu.2016.12.004 Ghavami, P. (2020). Big Data Analytics Methods (2nd ed.). Walter de Gruyter Inc.
Hamidah, D. K. &. (2020). Model Penerapan Akuntansi Sektor Publik Untuk Mencegah Fraud Pada Sektor Publik Di Era Digital. Jurnal Bisnis Dan Akuntansi , 22 (2), 289–304. https://doi.org/10.34208/jba.v22i2.732 IAI. (2019). Menguasai Perubahan, Menyiapkan Masa Depan. Prakarsa 6.1 , 1–65.
http://www.iaiglobal.or.id/v03/berita-kegiatan/detailberita-1128-program-prakarsa-61-meneguhkan- kejayaan-akuntan-profesional
IAI.  (2021).  Penandatanganan  MoU  dan  IAI  -  BPK  -  IAPI  Joint  Webinar:  Big  Data  Analytics  in  Audit. https://youtu.be/T2MJZai6Elw IAPI. (2022). AUDIT IT; Paling Banyak DiButuhkan Di Masa Depan. Institut Akuntan Publik Indonesia (IAPI). (2013). SA 315.pdf (p. 44). Kurniawan.  (2019).  Analisis  Data  Menggunakan  Stata  SE  14  (Panduan  Analisis,  Langkah  Lebih  Cepat,
Lebih Mudah dan Paling Praktis). CV Budi Utama.
Oktavia,  I.  R.  (2015).  Peranan  Teknologi  Informasi  Dalam  Audit. Bhirawa , 2 (2),  78–84.
http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/viewFile/1033/989 Riduwan & Akdon. (2013). Metode Penelitian Rumus Sampel Tak Terhingga.
https://www.slideshare.net/cvrhmat/populasi-dan-sampel-17072575 Silva, B. N., Diyan, M., & Han, K. (2019). Big Data Analytics.  SpringerBriefs in Computer Science , 2 (5), 13–30. https://doi.org/10.1007/978-981-13-3459-7_2
Siregar, S. (2012). Statistika Deskriptif untuk Penelitian: Dilengkapi Perhitungan Manual dan Aplikasi SPSS Versi 17. PT Raja Grafindo Persada.
Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitiatif Dan R&D. ALFABETA, CV.
Suryani,  I.,  Kurniawati,  E.,  Wulan,  G.,  &  Dinniah,  H.  (2021).  Konseptualisasi  Peran  Teknologi  Informasi Dalam  Praktik  Audit  Untuk  Membantu  Pengungkapan  Fraud  Di  Indonesia. El  Muhasaba:  Jurnal Akuntansi , 12 (2), 138–156. doi:https://doi.org/10.18860/em.v12i2.12070 Syahputra, B. E., & Afnan, A. (2020). Pendeteksian Fraud: Peran Big Data dan Audit Forensik. Jurnal ASET (Akuntansi Riset) , 12 (2), 301–316. https://ejournal.upi.edu/index.php/aset/article/view/28939 Tang, J., & Karim, K. E. (2019). Financial fraud detection and big data analytics – implications on auditors’ use of fraud brainstorming session. Managerial Auditing Journal , 34 (3), 324–337. https://doi.org/10.1108/MAJ-01-2018-1767
TuanaKotta. (2016). Akuntansi Forensik &amp; Audit Investigasi . Salemba Empat. Widiyanto, S. (Narasumber). (2019). Big Data Untuk Menjawab Tantangan Revolusi Industri 4.0 (Seminar) . Youtobe. https://www.youtube.com/watch?v=bOjobQtSh34
Zaleha,  P.A.,  &  Novita,  N  (2021).  Dampak  Teknologi  Informasi,  Etika  Profesi  Terhadap  Kinerja  Auditor.
17 (1), 90–114. https://doi/10/14710/jaa.17.1.90-114