INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 4 Tahun 2023 Page 3117-3131 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Fraud Early Warning System: Identifikasi Potensi Fraud dalam Pelaporan Harta Kekayaan Penyelenggara Negara Berbasis Big Data
Bryan Habib Gautama 1 ✉ , Rijal Hanif 2 , Sessa Tiara Maretaniandini 3
Politeknik Keuangan Negara STAN
Email: 3082220074_bryan@pknstan.ac.id 1 ✉

## Abstract
Indonesia has faced challenges regarding the lack of compliance to the requirement of disclosing the  financial  assets  of  state  administrators.  This  issue  has  contributed  to  the  development  of unfavorable public sentiment towards the compliance of state administrators, particularly in relation to corruption. Indonesia has implemented a corruption prevention mechanism known as the State Officials Wealth Report (LHKPN). The LHKPN is a compulsory declaration pertaining to the assets possessed  by  individuals  from  the  time  they  assume  a  position  in  the  government  until  their retirement.  Despite  the  level  of  compliance  achieved  in  LHKPN  reporting,  the  report  content  is susceptible to some shortcomings in terms of its validity. The issue of validity is further compounded by  the  constraint  of  a  limited  resource  of  human  resources. This  phenomenon  gives  rise  to  the possibility of fraud occurring through the misrepresentation or concealment of assets. In light of the aforementioned, it is imperative to establish a comprehensive big data system integrated with risk management protocols to facilitate the LHKPN inspection procedure.  This study aims to provide new ideas in the identification of potential fraud using early warning. In this study, the preparation of  the  system  uses  Software  Development  Life  Cycle  (SDLC).    The  Fraud  Early  Warning  System integrates LHKPN data and comparative technical data using specific indicators and variables to assess the amount of risk within the identification framework. This system is able to provide red flag for assets that have not been disclosed or are deemed inappropriate, hence enabling the initiation of further follow-up actions. The application of this system can be a solution for strengthening fraud early  detection  related  to  the  assets  of  state  administrators  as  well  as  the  potential  to  increase compliance in LHKPN reporting.
Keywords: Wealth, LHKPN, Fraud, Big Data, Risk Management.

## Abstrak
Indonesia diterpa isu ketidakpatuhan terhadap ketentuan pelaporan harta kekayaan penyelenggara negara. Isu ini berkontribusi dalam mendorong timbulnya sentimen negatif masyarakat terhadap kepatuhan penyelenggara negara khususnya terkait korupsi. Indonesia telah mengimplementasikan sistem pencegahan korupsi berupa Laporan Harta Kekayaan Penyelenggara Negara (LHKPN). LHKPN merupakan laporan wajib terkait harta kekayaan yang dimilikinya sejak mendapatkan jabatan sampai dengan  pensiun.  Terlepas  dari  capaian  kepatuhan  pelaporan  LHKPN,  laporan  ini  masih  memiliki kelemahan  di  sisi  validitas.  Permasalahan  validitas  ini  diperparah  dengan  kondisi  sumber  daya manusia  yang  terbatas.  Hal  ini  menimbulkan  potensi  fraud  berupa  harta  kekayaan  yang  tidak dilaporkan dengan benar. Berdasarkan hal tersebut, diperlukan suatu sistem big data dengan risk management  untuk  membantu  proses  pemeriksaan  LHKPN.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  gagasan  baru  dalam  identifikasi  potensi fraud  menggunakan  early  warning.  Dalam penelitian ini, penyusunan sistem menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC). Fraud  Early  Warning  System  mengintegrasikan  data  LHKPN  dan  data  teknis  pembanding berdasarkan  indikator  dan  variabel  tertentu  untuk  menentukan  tingkat  risiko  dalam  rangka identifikasi. Sistem ini mampu memberikan red flag terhadap harta kekayaan yang belum dilaporkan atau  tidak  sesuai  sehingga  dapat  dilakukan  tindak  lanjut  berikutnya.  Penerapan  sistem  ini  dapat menjadi solusi untuk penguatan deteksi dini fraud terkait  harta kekayaan penyelenggara negara sekaligus berpotensi meningkatkan kepatuhan dalam pelaporan LHKPN.
Kata Kunci  : Harta Kekayaan, LHKPN, Fraud, Big Data, Risk Management.

## PENDAHULUAN
Indonesia diterpa isu ketidakpatuhan pelaporan harta kekayaan penyelenggara negara. Hal ini mendorong timbulnya sentimen negatif masyarakat terhadap kepatuhan penyelenggara negara khususnya terkait korupsi. Pada dasarnya, Indonesia telah memiliki sistem pencegahan korupsi  penyelenggara  negara  berupa  Laporan  Harta  Kekayaan  Penyelenggara  Negara (LHKPN).  LHKPN  merupakan  laporan  yang  wajib  disampaikan  oleh  penyelenggara  negara mengenai  harta  kekayaan  yang  dimilikinya  mulai  dari  saat  pertama  kali  menjabat,  mutasi, promosi,  sampai  pensiun  pada  jabatan  eksekutif,  legislatif,  dan  yudikatif.  Selain  itu, LHKPN menjadi salah satu indikator Komisi Pemberantasan Tindak Pidana Korupsi (KPK) dalam menilai akuntabilitas dan transparansi penyelenggara negara (Juwono, 2019).
Sesuai dengan Undang-Undang Nomor 19 Tahun 2019 tentang KPK, terdapat kewajiban bagi  para  penyelenggara negara untuk mengumumkan dan melaporkan harta kekayaannya. Dalam praktiknya, kepatuhan  pelaporan LHKPN menunjukkan tren  yang positif dalam kurun waktu  2018-2021  (Dalilah  &  Juwono,  2021).    Capaian  yang  berkisar  pada  nilai  95-96%  ini merupakan peningkatan signifikan bila dibandingkan dengan capaian di tahun 2017 yang masih
berada  pada  angka  59,4%.  Hal  ini  dilatarbelakangi  oleh  diluncurkannya  aplikasi  pelaporan kekayaan secara daring sejak 2017 melalui e-LHKPN. Alhasil, penyelenggara dapat lebih mudah melaporkan harta kekayaannya dan laporan tersebut menjadi lebih mudah diverifikasi. Lantas, mengacu pada capaian ini, apakah dapat disimpulkan bahwa penyelenggaraan pemerintahan Indonesia telah transparan dan akuntabel dalam mewadahi perwujudan tujuan bernegara?

## Gambar 1. Ikhtisar Kepatuhan Penyampaian LHKPN
Terlepas dari capaian kepatuhan pelaporan LHKPN, hal ini nyatanya belum diikuti dengan validitas  isi  laporan  itu  sendiri.  Adopsi  digitalisasi  pada  pelaporan  LHKPN  tidak  menjadikan pemerintahan  yang  akuntabel  secara  langsung  terselenggara.  Indonesia  masih  diterpa  isu ketidakjujuran  pengisian  LHKPN  oleh  pejabat  negara.  Isu  tersebut  turut  didukung  data monitoring  dari  KPK.  Deputi  Bidang  Pencegahan  dan  Monitoring  KPK  menyebutkan  bahwa berdasarkan hasil pemeriksaan 1.665 Penyelenggara Negara pada periode 2018-2020 diperoleh fakta  bahwa  95%  LHKPN  yang  disampaikan  tidak  akurat  (DDTC,  2021).  Ketidakakuratan  ini dilatarbelakangi tidak dilaporkannya aset-aset, seperti tanah, bangunan, dan investasi lainnya. Kepatuhan penyelenggara negara cenderung menganut "asal bapak senang” dan "asal kirim" serta  sering  kali  LHKPN  dikerjakan  oleh  bawahannya  (Dalilah  &  Juwono,  2021).  Alhasil, pencapaian  output  LHKPN  masih  berada  pada  tataran  transparansi,  tetapi  belum  dapat mewujudkan akuntabilitas. Meskipun kepatuhan lapor telah terealisasi, hal ini tidak serta merta menjamin validitas isian dari LHKPN telah tercapai. Sebagai kausalitas, praktik korupsi bukanlah tidak  mungkin  untuk  terjadi  terlepas  dari  positifnya  hasil  data  kepatuhan  pelaporan  LHKPN pejabat negara.
Permasalahan validitas isi LHKPN ini juga diperparah dengan kondisi SDM di lingkungan KPK yang masih di bawah standar OECD. Menurut perbandingan yang dilakukan OECD (2011) mengenai penggunaan SDM yang menangani deklarasi aset  per 1.000 wajib lapor, rata-rata SDM yang digunakan adalah 2,2 orang/1.000 wajib lapor, sementara Indonesia hanya 0,17/1000 wajib  lapor.  Dengan  jumlah  SDM  yang  begitu  minim,  tentunya  hal  ini  menyebabkan pemeriksaan LHKPN penyelenggara negara dari Sabang sampai Merauke tidak dapat dilakukan
dengan optimal. Belum lagi menimbang kelemahan LHKPN yang tidak mencakup kenaikan nilai harta sehingga seringkali harta kekayaan pejabat membengkak meski sejatinya tidak memiliki penambahan  wujud  materiil  (Bagaskara,  2023).  Hal  ini  turut  menyumbang  inefisiensi  dalam pemeriksaan  LHKPN  karena  dapat  memberikan  “tanda”  yang  salah  bagi  KPK.  Hal  ini menimbulkan potensi fraud berupa harta kekayaan yang tidak dilaporkan dengan benar oleh penyelenggara negara.
Menyikapi hal tersebut, integrasi antara pendekatan risk management dan teknologi big data  dapat  menjadi  alternatif  guna  memfasilitasi  fungsi  LHKPN  sebagai  salah  satu  indikator pencegahan  praktik  korupsi  dalam  penyelenggaraan  pemerintahan  Indonesia. Big  data merupakan kumpulan data yang volume datanya super besar, memiliki keragaman sumber data yang  tinggi,  sehingga  perlu  dikelola  dengan  metode  dan  perangkat  bantu  yang  kinerjanya sesuai (Maryanto, 2017). Big data memunculkan potensi penggunaan machine learning untuk mengetahui letak korupsi dalam pemerintahan (Petheram et al., 2019). Penggunaan big data menunjukkan hasil positif dalam proses pendeteksian fraud. Penelitian yang dilakukan oleh Tang & Karim dan J. Chen et al. dalam Syahputra & Afnan (2020) telah membuktikan efektivitas big data dalam mendeteksi fraud. Selain itu, big data dapat dimaksimalkan fungsinya pada suatu audit (termasuk audit forensik) dalam rangka untuk mendeteksi tindakan fraud (Appelbaum et al., 2017; Tang & Karim, 2017). Hal ini mendorong penggunaan big data sebagai pencegahan di beberapa negara termasuk Indonesia
Penerapan risk management dalam proses verifikasi substansial LHKPN dapat menjadi jalan  tengah  permasalahan  minimnya  SDM  verifikator  dalam  KPK.  Beberapa  peneliti  telah membahas  terkait compliance  risk  management,  indikator  pencegahan,  atau  red  flag  yang menunjukkan bukti korupsi. Red flag dapat menjadi dasar penilaian risiko berbasis indikator (Di Nicola dan McCallister dalam Decarolis & Giorgiantonio, 2022). Menurut Kenny dan Musatova (2010), potensi kegunaan red flag untuk mendeteksi korupsi memerlukan bentuk spesifik dari perilaku ekonomi dan kegiatan tersebut meninggalkan jejak. Berdasarkan hal tersebut, red flag merupakan akumulasi dari jejak-jejak yang mungkin menunjukkan adanya aktivitas korupsi. Hal ini dapat menjadi bantuan yang berharga bagi para praktisi, penyelidik, dan pembuat kebijakan untuk memperkirakan kemungkinan korupsi. Melalui pendekatan risk management, klasterisasi dari pejabat yang paling berisiko untuk melakukan korupsi berdasar kepemilikan asetnya dapat dilakukan sehingga pemeriksaan LHKPN dapat lebih tepat guna (Kompas, 2023). Di sisi  lain, teknologi big data berperan dalam mewujudkan integrasi data dari Kementerian dan unit teknis terkait sehingga pendeteksian secara lebih dini dan menyeluruh dapat dilakukan oleh KPK.

## METODE
Proses  pengembangan  sistem  dalam  ini  menggunakan  model  SDLC  ( Software Development Life Cycle) metode Waterfall. Model ini banyak digunakan dalam proyek-proyek pemerintah. Keunggulan model ini adalah memiliki tahapan yang berurutan. Model ini dapat bekerja dengan baik untuk proyek-proyek yang menjadikan quality control sebagai perhatian utama karena adanya perencanaannya yang intensif (Alshamrani & Bahattab, 2015). Selain itu, metode Waterfalll mudah dipahami dan diterapkan karena sederhana (Kramer, 2018). Model SDLC terdiri dari 4 tahapan utama meliputi perencanaan arsitektur, analisis kebutuhan, desain dengan diagram UML, dan implementasi. Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan  model  SDLC  dengan  modifikasi  pada  bagian  perencanaan  dengan menambahkan konsep risk management.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
1. Perancangan Fraud Early Warning System Berbasis Big Data
a. Identifikasi, Indikator, dan Modelling
Penyusunan Fraud  Early  Warning  System  didasarkan  pada  identifikasi permasalahan yang terjadi pada LHKPN. Permasalahan tersebut dapat ditinjau dari sisi administrasi  dan  teknis  pemeriksaan.  Berdasarkan  Tabel  1,  terdapat  beberapa permasalahan dalam LHKPN yang dapat menghambat proses pemeriksaan.
Tabel 1. Sintesis Artikel terkait Permasalahan LHKPN
Sistem ini disusun dengan fokus utama untuk membantu pemetaan kepatuhan penyelenggara negara  dalam  pelaporan LHKPN  dengan manajemen  risiko. Big data menjadi komponen utama dalam sistem ini dengan mengintegrasikan berbagai data teknis  pembanding  dan  melakukan  analisis  dengan  algoritma  tertentu  untuk mendapatkan output atas LHKPN yang dilaporkan. Hal ini dilakukan untuk mendukung
Permasalahan Dampak Sumber Keterbatasan SDM Kesulitan dalam pemeriksaan LHKPN; Pemeriksaan tidak efektif Dalilah & Juwono (2021), Kompas (2023) Belum  ada  integrasi data Kesulitan dalam pemeriksaan LHKPN; Pemeriksaan tidak efektif Dalilah & Juwono (2021), Suryarandika (2021) Belum ada manajemen risiko Pemeriksaan  tidak  efektif/tidak  tepat sasaran Kompas (2023) Sanksi yang lemah Ketidakpatuhan dalam pelaporan Dalilah & Juwono (2021), Paat (2023), Juniman (2016)
proses pemeriksaan LHKPN berbasis big data yang dapat menguntungkan dan terbukti efektif dalam pencegahan korupsi.
Sistem  ini  dibentuk  berdasarkan  indikator  kesesuaian  dan  kewajaran  sesuai dengan deklarasi data yang berikan. Terdapat 5 menu yang memiliki data pembanding eksternal  dan  6  menu  yang  tidak  memiliki  data  pembanding.  Sehingga  indikator kesesuaian hanya menggunakan data pada menu yang memiliki data pembanding yang terdiri atas tanah/bangunan, mesin/alat transportasi, surat berharga, dan kas/setara kas. Indikator  kewajaran  menggunakan  variabel  kenaikan  kekayaan  dan  perbandingan horizontal  kekayaan  dengan  analisis  pada  data  aset,  penerimaan-pengeluaran, kenaikan aset serta rata-rata kekayaan penyelenggara negara lainnya. Data keluarga digunakan sebagai tambahan data dalam detail tampilan sistem.
Fraud Early Warning System menjadikan olahan data yang menunjukkan potensi korupsi sebagai red flag. Untuk menentukan hal tersebut, diperlukan pemetaan tingkat risiko  terhadap  LHKPN.  Risiko  terhadap  pelapor  LHKPN  ditentukan  berdasarkan indikator  kesesuaian  atau  kewajaran  dan  kepatuhan  pelaporan.  Indikator  kesesuaian atau kewajaran menunjukkan risiko terhadap ketidaksesuaian atau ketidakwajaran data yang dilaporkan dalam LHKPN. Sedangkan kepatuhan pelaporan menunjukkan risiko penyelenggara negara yang tidak melaporkan LHKPN sehingga tidak dapat dilakukan pemantauan/pemeriksaan.  Tabel  2,  menggambarkan  matriks  tingkat  risiko  yang digunakan.
Tabel 2. Matriks Tingkat Risiko
Modelling  dilakukan  untuk  menemukan  pola  dalam  data  dengan menggunakan  algoritma  yang  sesuai.  Pada  sistem  ini  algoritma  digunakan  untuk menentukan kesesuaian/kewajaran atas variabel yang digunakan. Proses analisa data dilakukan dengan primary id nomor induk kependudukan. Sedangkan perbandingan nilai diukur dengan batasan alpha 5%. Penentuan hasil olahan data dari setiap variabel memperhatikan ketentuan logika sebagai berikut:
1) Tanah/Bangunan,  input  data  LHKPN  dibandingkan  dengan  input  data  dari ATR/BPN  terdiri  atas  data  pokok  berupa  jenis,  luas  tanah/bangunan,
Kabupaten/Kota, dan nilai.
Risk Management Taat Lapor Tidak Lapor di Tahun berjalan Tidak Lapor 2 Tahun berturut-turut <= 1 Indikator Beda Rendah Sedang Tinggi 2-3 Indikator Beda Sedang Sedang Tinggi > 3 Indikator Beda Tinggi Tinggi Tinggi
2) Mesin/Alat Transportasi, input data LHKPN dibandingkan dengan input data dari Samsat  Dispenda  (motor/mobil)  atau  Kementerian  Perhubungan  (kendaraan lainnya) terdiri atas data pokok berupa jenis, merek, tipe, nomor registrasi, dan nilai.
3) Surat  Berharga,  input  data  LHKPN  dibandingkan  dengan  data  OJK  untuk listing berupa  data  nama  perusahaan  dan  nilai.  Sedangkan  untuk non  listing menggunakan  data  pembanding kepemilikan  dari Kemenkumham berupa nama perusahaan.
4) Kas/Setara  Kas,  input  data  LHKPN  dibandingkan  dengan  data  keuangan  pada Aplikasi  Pedal  (Integrasi  Bank)  terdiri  atas  data  pokok  berupa  jenis,  nama  bank, nomor rekening, dan nilai kas.
5) Kenaikan Kekayaan, input data LHKPN diolah dengan rumus sebagai berikut: Penerimaan - Pengeluaran = Tambahan Aset
Penerimaan  terdiri  atas  penerimaan  gaji/tunjangan,  penambahan  hutang, penarikan  piutang,  dan  pelepasan  asset.  Sedangkan  pengeluaran  terdiri  atas pengeluaran  rutin/non  rutin,  pembayaran  hutang,  dan  penambahan  piutang. Kenaikan  kekayaan  dianggap  wajar  apabila  selisih  perhitungan  rumus  dan  total deklarasi pada LHKPN dibawah nilai alpha.
6) Perbandingan  Horizontal,  input  data  LHKPN  berupa  total  kekayaan  suatu penyelenggara  negara  dibandingkan  dengan  nilai  rata-rata  kekayaan penyelenggara negara lainnya dalam jabatan setingkat dengan nilai alpha.
7) Data yang ditampilkan adalah LHKPN terakhir yang dilaporkan. Dalam hal, LHKPN tahun  berjalan  tidak  dilaporkan  maka  menggunakan  laporan  tahun  sebelumnya dan menambah risiko kepatuhan pelaporan.
b. Perencanaan Arsitektur
Pada  tahap  ini  inisiasi  proyek  yang  menghasilkan system  request  yang  akan menunjukkan  kemungkinan  keberhasilan  proyek.  Berdasarkan  hasil  identifikasi permasalahan, ditemukan beberapa permasalahan terkait kurangnya validitas isi LHKPN pejabat  negara  di  Indonesia  yang  menyebabkan  rentan  terjadinya  praktik  korupsi. Berkaitan  dengan  permasalahan  tersebut,  peneliti  akan  membuktikan  bahwa  sistem LHKPN  yang  awalnya  masih  berada  di  tahap  transparan  dapat  ditransformasikan menjadi suatu alat yang dapat mengklasterisasikan risiko korupsi dari pejabat negara yang  ada  melalui  teknologi big  data.  Berdasarkan  studi  kasus  yang  ada,  dokumen system request diperoleh sebagaimana dimuat dalam Tabel 3.

## SYSTEM REQUEST
Business Need:
Pembuatan proyek aplikasi ini bertujuan untuk mewujudkan pendayagunaan LHKPN sebagai indikator penilaian transparansi dan akuntabilitas pejabat negara oleh KPK sehingga praktik korupsi dapat diberantas hingga akarnya melalui validasi isi LHKPN pejabat negara.
Business Requirement:
Aplikasi ini dibangun berbasis web guna mempermudah akses bagi pengguna, baik melalui mobile maupun desktop.
a. Penerapan big data dengan data analytics tools untuk mempermudah dan mempercepat analisis risiko fraud. Data analytics tools digunakan pada pembangunan aplikasi web ini untuk mewadahi kebutuhan integrasi data dari berbagai satuan kerja terkait dan melakukan klasterisasi  risiko  dari  aset  pejabat  terkait  sehingga  sangat  tepat  jika  dikembangkan nantinya.
b. KPK sebagai pengguna dapat melakukan login, melihat daftar pejabat negara yang LHKPN- nya tidak wajar, melihat daftar pejabat negara yang memerlukan tindak lanjut pemeriksaan substantif, melakukan pengawasan dalam prosesnya, dan melakukan logout.
Business Value:
Aplikasi  dirancang  dengan  menerapkan  pendeteksian  risiko fraud  dalam  pengisian  data LHKPN berbasis big data dengan harapan dapat memberikan keuntungan, antara lain:
a. Adanya akuntabilitas dalam pengisian data LHKPN
b. Mempermudah pengecekan validitas isian LHKPN dengan integrasi data dan deteksi terjadinya praktik korupsi pada penyelenggara negara
c. Sebagai alternatif minimnya SDM dalam mengecek validitas isi LHKPN
Special Issues:
Sistem  harus  dapat  menyesuaikan  dan  terintegrasi  dengan  teknologi big  data  serta menerapkan prinsip risk management.
c. Analisis Kebutuhan
Pada tahap analisis dilakukan pendataan kebutuhan baik fungsional maupun non fungsional yang didapatkan dari identifikasi masalah yang ada. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
d. Desain
Digunakan  tiga  buah  pemodelan  dari  UML  yaitu, Use  Case  Diagram,  Activity Diagram, dan Sequence Diagram.
1) Use Case Diagram
Use Case Diagram bertujuan untuk mendeskripsikan tipe interaksi antara si  pengguna  sistem  dengan  sistemnya. Use  Case  Diagram  ini  akan  menjelaskan bahwa  terdapat  dua actor  yang  berinteraksi,  yaitu  Administrator  dan  Pengguna (KPK). Pemeriksaan LHKPN yang nantinya dilakukan melalui sistem meliputi empat menu, yaitu halaman utama , warning system, detail kekayaan, tindak lanjut, dan monitoring sebagaimana pada table 5.

## Tabel 5. Use Case Diagram
2) Activity Diagram
Activity Diagram digunakan untuk menggambarkan aktivitas yang dapat dilakukan dalam suatu proses bisnis di suatu rancangan aplikasi. Activity Diagram
Kebutuhan Fungsional
Menyediakan fungsi login dan logout
Menambah data pembanding dari isian LHKPN, meliputi data keluarga, aset, hutang, penerimaan, pengeluaran, dan pelepasan/penerimaan harta
Menyediakan fitur daftar pejabat negara yang berisiko melakukan fraud (tinggi, sedang, rendah)
Menyediakan fitur klasterisasi wajar/tidaknya LHKPN pejabat negara
Menyediakan fitur tindak lanjut, berupa klarifikasi substantif pada pejabat negara
Menyediakan fitur monitoring dalam proses klarifikasi substantif pejabat negara terkait
Diagram
Deskripsi
Gambar 2. Use Case Diagram Rancangan Aplikasi Gambar 2. menunjukkan terdapat  dua  aktor  yang berinteraksi,  yaitu  Administrator dan Pengguna (KPK). Pemeriksaan LHKPN yang dilakukan meliputi empat menu, mulai  dari Dashboard,  Warning System,  Tindak  Lanjut,  dan
Monitoring.
akan  menggambarkan  dua  proses  utama  dalam  aplikasi Fraud  Early  Warning System yang terdiri dari aktivitas login dan aktivitas mengakses menu yang tersedia dalam rangka pemeriksaan validitas LHKPN sebagaimana pada table 6.

## Tabel 6. Activity Diagram

## 3) Sequence Diagram
Sequence Diagram  bertujuan untuk menggambarkan objek yang terlibat  pada use  case  dan  informasi  yang  dipertukarkan  pada  use  case.  Melalui  diagram  ini, proses pertukaran data dalam proses login akan dijelaskan. Selain itu, proses dalam aktivitas  pengaksesan  menu  sistem  juga  akan  dijelaskan  runtutannya.  Detail diagram sebagaimana pada table 7.
Tabel 7. Sequence Diagram
Diagram Deskripsi
Gambar 5. Sequence Diagram
Login Aplikasi
Pada Gambar 5, login diawali dengan input username dan password  lalu  aplikasi  akan  memvalidasi  username  dan password  dengan  data  yang  tersimpan  dalam  database. Apabila  sesuai,  aplikasi  akan  menampilkan  halaman beranda.
Diagram
Deskripsi
Gambar 3. Activity Diagram Login Aplikasi Gambar  3.  menunjukkan  aktivitas login  diawali  saat  aplikasi menampilkan halaman untuk login, kemudian pengguna dapat
memasukkan username dan password yang sudah didaftarkan sebelumnya.  Apabila username  dan  password  sesuai,  maka pengguna akan diarahkan ke halaman dashboard dan menu.
Gambar 4. Activity Diagram
Mekanisme Kerja Aplikasi Pada  Gambar  4,  mekanisme  kerja  aplikasi  diawali  setelah pengguna berhasil login. Selanjutnya, pengguna akan berada pada  halaman  utama  yang  berisikan  tiga  menu.  Pertama,
pengguna  masuk  ke  fitur Warning  System  guna  mengakses
detail data terkait isian LHKPN. Bila hasil tidak berisiko, proses selesai.  Namun,  bila  berisiko  tinggi  akan  dilanjutkan  ke  fitur Tindak  Lanjut.  Tahap  pemeriksaan  substantif/klarifikasi dilakukan di sini. Pemeriksaan substantif /klarifikasi yang selesai menandakan LHKPN terbukti wajar. Begitupun sebaliknya, bila belum  dilakukan  pemeriksaan  akan  diarahkan  ke  fitur Monitoring.
Gambar 6. Sequence Diagram
Aplikasi
Pada Gambar 6, pengguna masuk ke beranda dan memilih menu Early  Warning  System  yang  menampilkan  detail perbandingan  isian  LHKPN  dan  data  pembanding.  Menu lainnya  adalah  Tindak  Lanjut  yang  menampilkan  input pemeriksaan  substantif  dan  terakhir  terdapat  menu Monitoring
e. Implementasi
1) Warning System
Gambar 7. Halaman Fitur Warning System
Fitur  menampilkan  hasil  analisis  data  dalam  LHKPN  dan  mendeteksi potensi  ketidaksesuaian  atau  ketidak  wajaran  sesuai  tingkat  risiko.  Fitur  ini menampilkan hasil perbandingan data LHKPN dan data pembanding teknis melalui variabel  yang  digunakan  yaitu  tanah/bangunan,  mesin/alat  transportasi,  surat berharga, kas/setara kas, kenaikan kekayaan, perbandingan horizontal. Selain itu, terdapat tanda resiko berupa warna, merah menggambarkan risiko tinggi, kuning menggambarkan risiko sedang, dan hijau menggambarkan risiko rendah .
2) Detail Kekayaan
Fitur terdiri atas  detail pejabat, detail indikator, detail tindak  lanjut,  dan detail  keluarga.  Detail  pejabat  pada  Gambar  8,  menampilkan  NIK,  NIP,  nama, jabatan, dan rekapitulasi perbedaan indikator dan risiko.
Gambar 8. Halaman Detail Pejabat          Gambar 9. Halaman Detail Indikator
Detail indikator sebagaimana pada Gambar 9, menunjukkan perbandingan data LHKPN dan data pembanding teknis yang dapat memberikan informasi bagi user untuk melakukan analisis lanjutan untuk menentukan tindak lanjut yang akan dilakukan  terhadap  LHKPN  tersebut.  Selain  rincian  data  pada  variabel  dalam indikator yang digunakan, fitur ini juga menampilkan data tambahan berupa data keluarga dan aset yang dimiliki.
Detail tindak lanjut pada Gambar 10. digunakan user untuk melihat dan melacak  rekam  jejak  setiap  tindak  lanjut  yang  dilakukan.    Hal  ini  akan memungkinkan  pemantauan  dan  pelacakan  historis  terhadap  tindakan  yang diambil.
Gambar 10. Detail Tindak Lanjut             Gambar 11. Detail Data Keluarga Halaman  detail  keluarga  pada  Gambar  11,  menunjukkan  rekapitulasi anggota  keluarga  dan  kekayaan/aset  yang  dimiliki.  Hal  ini  dapat  menjadi pertimbangan user  untuk  menguatkan  hasil  analisis  sebelum  mengambil keputusan.
3) Tindak Lanjut & Monitoring
Fitur ini digunakan user untuk memberikan langkah-langkah atau tindakan yang harus diambil setelah adanya peringatan atau indikasi potensi pelanggaran dan/atau setelah dilakukan analisis lanjutan dari fitur detail. Tindak lanjut terdiri atas pemeriksaan  substantif,  klarifikasi,  dilimpahkan,  dan  selesai.  Fitur  ini memvisualisasikan data terkait tindak lanjut yang telah dilakukan pada LHKPN. Fitur ini memiliki grafik dan rekapitulasi tindak lanjut yang telah dilakukan
Gambar 12. Fitur Tindak Lanjut                 Gambar 13. Fitur Monitoring
2. Fraud  Early  Warning  System  dalam  Mengatasi  Potensi  Fraud  Laporan  Harta  Kekayaan Penyelenggara Negara (LHKPN)
Dengan berbagai fitur yang dimiliki sistem ini, kendala dan kelemahan khususnya terkait integrasi data dan keterbatasan SDM dapat diatasi. Fitur Warning System berfungsi sebagai  pendeteksi  dini  terhadap  potensi fraud  dalam  LHKPN.  Dengan  basis  big  data, warning  system  akan  menampilkan  hasil  olahan  perbandingan  data  LHKPN  dan  data pembanding  teknis  dengan  beberapa  variabel.  Variabel  tanah/bangunan,  mesin/alat transportasi,  surat  berharga,  kas/setara  kas  akan  menunjukkan  kesesuaian  data  LHKPN dengan data pembanding, apabila terdapat data yang tidak dilaporkan maka sistem akan menunjukkan indikator tidak sesuai.
Variabel kenaikan kekayaan menggunakan input data LHKPN yang tidak memiliki data  pembanding  seperti  hutang,  penerimaan/pengeluaran,  serta  aset  lainnya  untuk menunjukkan  kewajaran  dalam  tambahan  kekayaan.  Sedangkan  variabel  perbandingan horizontal  membandingkan  kekayaan  pelapor  dengan  rata-rata  pelapor  lainnya  dalam jabatan setingkat. Hal ini untuk menilai kewajaran atas total harta yang dimiliki. Kombinasi variabel tersebut menghasilkan tanda resiko berupa warna, merah menggambarkan high risk, kuning menggambarkan moderate risk, dan hijau menggambarkan low risk.
Penerapan sistem ini mengurangi celah kecurangan dalam isian LHKPN melalui perbaikan  proses  bisnis.    Gambar  14,  menunjukkan  proses  bisnis  pemeriksaan  LHKPN dengan bantuan aplikasi Fraud Early Warning System . Data LHKPN dan data teknis yang terintegrasi dalam sistem ini akan menghasilkan tingkat risiko high, moderate, dan low. Pada tingkat high risk, LHKPN akan mengalami pemeriksaan  substantif  dan klarifikasi. Tingkat moderate  risk,  mengalami  pemeriksaan  substantif  terlebih  dahulu  kemudian  dilakukan klarifikasi apabila diperlukan. Sedangkan low risk tidak dilakukan pemeriksaan substantif. Apabila LHKPN dianggap sesuai dan wajar maka proses selesai. Dalam hal terdapat bukti permulaan korupsi, maka dilimpahkan kepada direktorat yang berwenang.
Gambar 14. Proses Bisnis Pemeriksaan LHKPN dengan Fraud Early Warning System Penerapan sistem ini mendorong perbaikan proses bisnis pemeriksaan LHKPN dengan filtering berdasarkan tingkat risiko. LHKPN dengan tingkat risiko tinggi akan diutamakan untuk diperiksa sehingga alokasi SDM dapat dilakukan secara optimal. Big data dalam sistem ini dapat
membantu user untuk mencari data dalam rangka pemeriksaan substantif. Keunggulan yang dimiliki  sistem  ini  akan  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  dalam  pemeriksaan  LHKPN. Dengan hasil tersebut celah potensi fraud terkait harta kekayaan penyelenggara negara akan berkurang  sekaligus  berpotensi  meningkatkan  kepatuhan  penyelenggara  negara  dalam pelaporan LHKPN.

## SIMPULAN
Kesimpulan penelitian ini yakni Fraud Early Warning System disusun ini dengan fokus untuk menyelesaikan  permasalahan  sisi  administrasi  dan  teknis  pemeriksaan.  Sistem  ini  dibentuk dengan indikator  kesesuaian dan kewajaran terdiri atas variabel tanah/bangunan,  mesin/alat transportasi, surat berharga, kas/setara kas, kenaikan kekayaan, perbandingan kekayaan. Fraud Early  Warning  System menjadikan  olahan  data  sebagai red  flag  dengan  manajemen  risiko berdasarkan 2 (dua) variabel yaitu indikator kesesuaian/kewajaran  dan kepatuhan pelaporan. Kendala dan kelemahan khususnya terkait integrasi data dan keterbatasan SDM dapat diatasi melalui fitur yang dapat menentukan potensi ketidaksesuaian LHKPN melalui warning system. Fitur  ini  berfungsi  sebagai  pendeteksi  dini  terhadap  potensi fraud  dalam  LHKPN.  Dengan menggunakan big  data,  sistem  akan  menampilkan  hasil  olahan  perbandingan  data  dengan beberapa variabel. Sistem ini akan mengurangi celah kecurangan dalam isian LHKPN melalui perbaikan  proses  bisnis. Penerapan  sistem  dapat  mendorong  perbaikan  proses  bisnis pemeriksaan LHKPN dengan filtering berdasarkan tingkat risiko. LHKPN dengan tingkat risiko tinggi diutamakan untuk diperiksa sehingga alokasi SDM dapat dilakukan secara optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Alshamrani,  A.,  &  Bahattab,  A.  (2015).  A  comparison  between  three  SDLC  models  waterfall model, spiral model, and Incremental/Iterative model. International Journal of Computer Science Issues (IJCSI), 12(1), 106 – 111.
Appelbaum, D., Kogan, A., & Vasarhelyi, M. A. (2017). Big Data and Analytics in the Modern Audit Engagement:  Research  Needs. AUDITING:  A  Journal  of  Practice  &  Theory,  36(4),  1 – 27. https://doi.org/10.2308/ajpt-51684.
Bagaskara,  M.  (2023).  Eks  Kepala  PPATK  Usul  Ada  "Risk  Management"  untuk  Cek  LHKPN Pejabat".  Diakses  dari https://nasional.kompas.com/read/2023/03/16/09501261/eks- kepala-ppatk-usul-ada-risk-management-untuk-cek-lhkpn-pejabat pada 25 April 2023.
Dalilah,  E.,  &  Juwono,  V.  (2021).  Evaluasi  Implementasi  Kebijakan  LHKPN:  Dimensi  Program.
Integritas: Jurnal Antikorupsi, 7(2), 311-324.
DDTC.  (2021).  Waduh,  95%  Laporan  Harta  dalam  LHKPN  Belum  Akurat.  Diakses  dari https://news.ddtc.co.id/waduh-95-laporan-harta-dalam-lhkpn-belum-akurat-32754 pada 25 April 2023.
Decarolis,  F.,  &  Giorgiantonio,  C.  (2022).  Corruption  red  flags  in  public  procurement:  new evidence  from  Italian  calls  for  tenders. EPJ  Data  Science,  11(1),  16. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-022-00325-x.
Juniman,  P.T.  (2016).  KPK  Akui  Kelemahan  LHKPN  Tanpa  Sanksi.  In  CNN  Indonesia. https://www.cnnindonesia.com/nasional/20160315151119-12-117569/kpk-akui-kelemahan- aturan-lhkpn-tanpa-sanksi.
Juwono,  V.  (2019).  Kepemimpinan  politik dalam mendorong inisiatif antikorupsi. Prisma, 38(2). Kramer, M. (2018). Best practices in systems development lifecycle: An analyses based on the waterfall model. Review of Business & Finance Studies, 9(1), 77-84.
Kompas.  (2023).  Eks  Kepala  PPATK  Usul  Ada  Risk-Management  untuk  Cek  LHKPN  Pejabat.
Diakses  dari https://nasional.kompas.com/read/2023/03/16/09501261/eks-kepala-ppatk- usul-ada-risk-management-untuk-cek-lhkpn-pejabat pada 25 April 2023.
Maryanto, B. (2017). Big Data dan Pemanfaatannya dalam Berbagai Sektor. Media Informatika, 16(2), 14 – 19.
Paat,  Y.  (2023).  Susah  Pidanakan  Pejabat,  KPK  Ungkap  Kelemahan  LHKPN.  In Beritasatu. https://www.beritasatu.com/nasional/1030398/susah-pidanakan-pejabat-kpk-ungkap- kelemahan-lhkpn.
Suryarandika,  R.  (2021).  LHKPN  Tidak  Akurat,  Pakar  Singgung  Integrasi  Sistem.  In Republica. https://news.republika.co.id/berita/qz5rgw396/lhkpn-tak-akurat-pakar-singgung- integrasi-sistem.
Syahputra, B. E., & Afnan, A. (2020). Pendeteksian Fraud: Peran Big Data dan Audit Forensik.
Jurnal ASET (Akuntansi Riset), 12(2), 301 – 316. https://doi.org/10.17509/jaset.v12i2.28939.
Tang,  J.,  &  Karim,  K.  E.  (2017).  Big  Data  in    Business  Analytics:  Implications  for  the    Audit Profession. . The CPA Journal, 87(6), 34 – 39.