www.jraba.org
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573   ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)
POTENSI ARTIFICIAL INTELLIGENCE
(AI) MENERBITKAN OPINI AUDITOR ?

## Raden Roro Widya Ningtyas Soeprajitno 1

## ABSTRAK
The presence of Artificial Intelligence (AI) in the disruptive era is considered to be a solution for the inability of the audit to detect fraud and issue an audit opinion. The purpose of this study is to prove the potential of Artificial Intelligence (AI) to detect fraud and issue auditor opinion. This study uses the Theoretical Framework method  and  uses  documentation  techniques  for  previous  research  and  by combining competencies and capabilities between the availability of big data, the use  of  data  mining,  Artificial  Neural  Network  and  involving  the  final  analysis through the calculation of total irregularities obtained by using Fuzzy. The results of this paper reinforce the potential for the existence of Artificial Intelligence to be able to detect fraud, and publish audit opinions independently. The author hopes to provide a broader picture of the Artificial Intelligence framework to maximize its potential to help auditors detect and issue audit opinions.
.
Keyword : Audit  Opinion,  Big  Data,  Artificial  Intelligence  (AI),  Artificial Neural Network

## Pendahuluan
Audit adalah  pemeriksaan  terencana  secara  sistematis,  dan  independen  yang mencakup beberapa kriteria  yang ditegakkan berdasarkan hukum dan kebijakan secara bersih serta mengamati ketidaksesuaian dalam bukti – bukti yang disalahgunakan (Van der  Aalst et  al ,  2010).  Sayangnya  pelaksanaan  audit  yang  dilakukan  menghabiskan waktu yang lama dan masih sering mengalami kegagalan dalam mendeteksi kecurangan. Hal ini terjadi karena kurangnya kecukupan sample offline set data, terbatasnya alat atau metode yang mendukung pelaksanaan alur kerja dalam jumlah besar dengan pekerjaan manual (Accorsi dan Stocker, 2012; Hosseinpour dan Jans, 2016).
Kasus skandal accounting fraud terbesar, HealthSouth pada tahun 1996 – 2002 tidak  terdeteksi  untuk  waktu  yang  cukup  lama  karena  pihak  manajemen  berhasil ‘menipu’  auditor  dengan  cara  memalsukan  penambahan  aset  tet ap  di  bawah  batas materialitas  auditor.  Kasus  yang  lain  di  Indonesia  baru – baru  ini  adalah  kegagalan auditor dari KAP Delloite dalam mendeteksi kecurangan pada perusahaan SNP Finance yang menggunakan daftar piutang fiktif selama tahun 2012 – 2016 dan baru terungkap ketika perusahaan mengalami kredit macet, serta diketahui bahwasanya perusahaan telah melakukan  peminjaman  disejumlah  bank  dalam  pendanaan.  Hal  ini  tentu  menjadikan rusaknya  kredibilitas  dan  kepercayaan  kepada  kantor  akuntan  publik,  akuntan  publik yang bersangkutan dan profesi audit pada umumnya.
1 Author   :       Mahasiswa Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Airlangga Telp. 082140745127 Email : rorowidya239@gmail.com

## ARTICLE INFO
Article History :
Received 14 November 2018
Accepted 07 Mei 2019
Page | 560
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4 No.1 201 9
Availab l e online 30 Mei 2019
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)
Dilain  sisi,  Big  Data  muncul  dengan  berbagai  potensi  berkaitan  dengan variabelitas  dan  kompleksitas.  Baru-baru  ini  big  data  (Chen, et  al ,  2012)  telah digunakan untuk menggambarkan sekumpulan set data dan teknik analitik dalam aplikasi  yang sangat besar (dari terabyte ke exabytes ) dan kompleks (dari sensor ke  data  media  sosial).  Big  Data  diklaim  dapat  menjadi  strategi  yang  baik  dalam menyediakan  informasi  mentah  menjadi  keuntungan  yang  besar  bagi penggunanya.  Kehadiran  Big  Data  tentu  tidak  akan  berarti  jika  dianalisis  oleh manusia  secara  manual.  Big  Data  memakan  waktu  yang  sangat  panjang,  akurasi yang belum terjamin, dan biaya yang tidak sedikit, mengingat ketersediaan jumlah data  sangat  banyak  dan  kompleks.  Pengolahan  big  data  akan  optimal  jika melibatkan sistem dalam komputer sehingga dapat  menganalisa lebih lanjut data yang  mereka  dapatkan  samapi  mengambil  kesimpulan  dan  tindakan.  Sistem  ini disebut  kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Artificial  Intelligence memiliki kecerdasan dalam berpikir, memiliki basis pengetahuan yang luas dalam sebuah domain yang terbatas, menggunakan penalaran yang terstruktur dan dalam mengambil sebuah keputusan ataupun untuk menyelesaikan suatu masalah.
Artificial Intelligence (AI) akan bekerja memproses keseluruhan data dan memberikan  hasil  yang  lebih  sederhana  dalam  bentuk  narasi  maupun  hasil  yang kita butuhkan. Artificial Intelligence (AI) dirancang sama seperti manusia bahkan bisa  melebihi  manusia  dalam  mengolah  data,  menganalisis  hingga  memberikan keputusan  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi. Artificial  Intelligence dianggap  akan menjadi  solusi  utama  dari  berbagai  kasus  kegagalan  auditor  dalam  mendeteksi kecurangan.  Perlu  diakui,  peningkatan  profesi  audit  dengan  munculnya  keberadaan Artificial  Intelligence bersama  big  data  serta  meningkatnya  fungsi  analitik  dari  auditor membawa  peluang  dan  kekhawatiran  baru  bagi  auditor  (Appelbaum,  Kogan,  dan Vasarhelyi 2017).
Secara  khusus,  lahirnya Artificial  Intelligence di  bidang  akuntansi  yang  dikutip dari  laporan Association  of  Chartered  Certified  Accountants (ACCA),  akan memudahkan  dan  mengubah profesi  akuntan  dari bookkeeper menjadi advisory service . Dengan kata lain,  setidaknya 50% pekerjaan yang ada di dunia ini akan diambil  alih  oleh Artificial  Intelligence .  Argumen  serupa  juga  disampaikan  oleh akademisi  Oxford  University  Michael  Osborne  dan  Carl  Frey  (2013)  melalui kalkulator online ciptaan mereka yang mampu menghitung seberapa besar resiko sebuah profesi  mengalami otomatisasi.  Hasilnya, akuntan bersertifikasi  memiliki resiko  sebesar  95%  mengalami  otomatisasi  dalam  dua  dekade  kedepan.  Andrew Anderson dari Celaton menyatakan bahwa teknologi berkembang lebih cepat dan itu  berarti  tampaknya  robot  akan  ‘mencuri’  peker jaan  manusia  lebih  cepat  dari perkiraan (Burgess, A. 2017),
Melihat  kondisi  dan  klaim  atas  kemampuan Artificial  Intelligence yang berkembang,  memberikan  gambaran  atas  kemungkinan Artificial  Intelligence dapat  cepat  menggantikan  posisi  seorang  auditor  dalam  mendeteksi  kecurangan serta  menerbitkan  opini  audit. Lalu  bagaimanakah  kemampuan Artificial  Intelligence menggantikan posisi auditor dalam mendeteksi kecurangan dan menerbitkan opini audit ? temuan  atas  rumusan  masalah  ini,  diharapkan  dapat  membantu  penelitian selanjutnya dalam bidang sistem dan teknologi dunia akuntansi, dan memberikan gambaran  lebih  luas  atas  kerangka  kerja Artificial  Intelligence memaksimalkan potensinya  membantu  auditor  mendeteksi  dan  menerbitkan  opini  audit.
Page | 561
Jurnal Riset Akuntansi dan
Bisnis Airlangga
Vol. 4 No.1 201 9
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)

## Tinjauan Pustaka

## Opini Audit
Kemampuan  auditor  merupakan  keahlihan  dan  kemahiran  yang  dimiliki untuk  menjalankan  tugas-tugasnya,  termasuk  mengumpulkan  bukti-bukti, membuat judgment , mengevaluasi pengendalian intern, serta menilai risiko audit. Seorang  auditor  sangat  dituntut  akan  kemampuannya  dalam  memberikan  jasa yang  terbaik  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan  ataupun  organisasi,  berupa opini audit. Opini audit adalah pendapat yang diberikan oleh akuntan publik atau auditor  independen  atas  laporan  keuangan  yang  diperiksanya  (Azhari,  dan Nuryatno, 2019).
Merumuskan  Opini,  auditor  harus  menyimpulkan  apakah  dia  telah memperoleh  keyakinan  memadai  tentang  apakah  laporan  keuangan  secara keseluruhan bebas dari kesalahan penyajian material,  baik  yang disebabkan oleh kecurangan  maupun  kesalahan.  Kesimpulan  yang  dibuat  auditor  tersebut  harus memperhitungkan hal-hal berikut :
1. Kesimpulan auditor, berdasarkan SA 330, apakah bukti audit yang cukup dan tepat telah diperoleh;
2. Kesimpulan  auditor,  berdasarkan  SA  450,  apakah  kesalahan  penyajian  yang tidak dikoreksi adalah material, baik secara individual maupun secara kolektif; dan
3. Evaluasi  yang  diharuskan  sesuai  dengan  paragraf  12-15  SA  700.  SA  700 mengenai  Perumusan  Suatu  Opini  dan  Pelaporan  atas  Laporan  Keuangan dalam  paragraf  12  mengatur  bahwa  auditor  harus  mengevaluasi  apakah laporan  keuangan  disusun,  dalam  semua  hal  yang  material,  sesuai  dengan ketentuan dalam kerangka pelaporan keuangan  yang berlaku. Pengevaluasian tersebut, harus mencakup pertimbangan atas aspek kualitatif praktik akuntansi entitas,  termasuk  indikator  kemungkinan  penyimpangan  dalam  pertimbangan manajemen.
Selanjutnya, paragraf 13 menjelaskan bahwa secara khusus, auditor harus mengevaluasi  apakah,  dari  sudut  pandang  ketentuan  kerangka  pelaporan keuangan yang berlaku :
1. Laporan  keuangan  mengungkapkan  kebijakan  akuntansi  signifikan  yang dipilih dan diterapkan secara memadai;
2. Kebijakan  akuntansi  yang  dipilih  dan  diterapkan  konsisten  dengan  kerangka pelaporan keuangan yang berlaku dan sudah tepat;
3. Estimasi akuntansi yang dibuat oleh manajemen adalah wajar;
4. Informasi  yang  disajikan  dalam  laporan  keuangan  adalah  relevan,  dapat diandalkan, dapat diperbandingkan, dan dapat dipahami;
5. Laporan  keuangan  menyediakan  pengungkapan  yang  memadai  untuk memungkinkan pengguna laporan keuangan yang dituju memahami pengaruh transaksi  dan  peristiwa  material  terhadap  informasi  yang  disampaikan  dalam laporan keuangan; dan
6. Terminologi  yang  digunakan  dalam  laporan  keuangan,  termasuk  judul  setiap laporan keuangan, sudah tepat.
Paragraf  14  menjelaskan  bahwa  ketika  laporan  keuangan  disusun berdasarkan  suatu  kerangka  penyajian  wajar,  pengevaluasian  yang  diharuskan
Page | 562
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4 No.1 201 9
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)
oleh  paragraf  12-13  juga  harus  mencakup  apakah  laporan  keuangan  mencapai penyajian wajar, harus mencakup pertimbangan-pertimbangan berikut :
1. Penyajian, struktur, dan isi laporan keuangan secara keseluruhan; dan
2. Apakah  laporan  keuangan,  termasuk  catatan  atas  laporan  keuangan  terkait, mencerminkan transaksi  dan peristiwa  yang mendasarinya dengan suatu  cara yang mencapai penyajian wajar.
Terakhir, dalam paragraf 15 dijelaskan bahwa jenis evaluasi lainnya yang harus  dilakukan  adalah  auditor  harus  mengevaluasi  apakah  laporan  keuangan merujuk  secara  memadai  pada,  atau  menjelaskan,  kerangka  pelaporan  keuangan yang berlaku.

## Big Data
Big  Data  yang  berjalan  seiring  dengan  kritik  yang  dihadapi  auditor  atas ketidakmampuan  mengeluarkan  opini going  concern untuk  bisnis  yang  gagal memberikan  penekanan  yang  menjanjikan  bagi  dunia  audit.  Di  sisi  lain,  harus diingat bahwa ini hanya mewakili sebagian kecil dari perusahaan audit dan bahwa jumlah  opini  yang  dikeluarkan  telah  menurun  akhir-akhir  ini  ke  sebagian  kecil dari  semua  klien  audit  yang  diperiksa  (Alles  dan  Gray,  2016).  Meskipun demikian,  ini  mungkin  area  yang  paling  menjanjikan  untuk  penelitian  dalam menggabungkan teknik Big Data ke dalam praktik audit. Selain itu, Alles (2015) berpendapat  bahwa  untuk  menjaga  kredibilitas,  auditor  untuk  tidak  hanya bertumpu  pada  sampling,  akan  tetapi  berpijak  pada  big  data  yang  harus  dimiliki oleh auditor.

## Artificial Intelligence (AI)
Artificial  Intelligence memanfaatkan  pengetahuan  maju  yang  spesifik untuk  tugas,  ditransfer  dari  manusia  ke  dalam  komputer  untuk  memecahkan masalah yang rumit atau memberikan saran (Liao, 2005). Pemilihan penggunaan Artificial  Intelligence  dalam  dunia  audit  sebagian  besar  karena  pertimbangan yang  mereka  dapat  seperti  pengurangan  biaya  pengembangan,  peningkatan ketersediaan  keahlian,  penghematan  waktu,  respons  yang  stabil  dan  lengkap setiap  saat,  otomatisasi  prosedur  (Giarratano  dan  Riley,  2005).  Artificial Intelligence  meliputi Vision,  Robotic,  Speech ,  Sistem  Cerdas  Tiruan, Expert System (Sistem  Pakar), Understanding ,  dan  bahasa  Alami  sebagai  buatan  yang cerdas  dengan  ketajaman  dalam  berpikir  membekali  dirinya  dengan  basis
Dikutip dari Zhang et al (2015) ; Cao et al ., (2015) dan Yoon et al ., (2015) bahwa Big Data akan memungkinkan auditor untuk meningkatkan efektivitasnya dalam menerbitkan opini audit. Big Data menjadi bukti empiris bahwa perusahaan akuntansi  telah memiliki sejarah dalam  penerapan  teknologi  yang terkait  dengan kepastian  hasil  audit  mereka  (Alles,  dan  Gray  2016).  Big  Data  dibuat  terpisah baik secara fisik dan konseptual dari data akuntansi yang di audit, sehingga akan sulit  menyamarkan  kecurangan  dan  memanipulasi.  Mengingat  kandungan substansial dari Big Data dan konsep "pengambilan sampel 100%" (menganalisis seluruh populasi), penemuan "bendera merah" dan temuan mencurigakan lainnya akan  semakin  meningkat  (Chang et  al ., 2008)  dan  hal  ini  meningkatkan  potensi untuk mendeteksi penipuan besar-besaran.
Page | 563
Jurnal Riset
Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4 No.1
201 9
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)
pengetahuan  yang  luas  dalam  sebuah domain yang  terbatas,  menggunakan penalaran  yang  terstruktur  dalam  pengambilan  keputusan  ataupun  untuk menyelesaikan suatu masalah (Alles, dan Gray, 2016).
Jaringan  syaraf  tiruan  atau Artificial  neural  network (ANN)  adalah  salah satu  metode machine  learnin g  yang  sering  digunakan  untuk  pemodelan  atau prediksi.  Pemodelan  yang  sering  menggunakan  ANN  adalah  pemodelan  data kualitiatif atau analisis data biner. ANN ini mampu memecahkan kasus nonlinier pada klasifikasi dan dapat memberikan akurasi yang tinggi ( Fa’rifah, dan Busrah, 2018).
Artificial Neural Network (ANN) merupakan pemodelan sistem syaraf dan cara berpikir manusia. Sistem ini diterapkan pada komputer agar komputer dapat berpikir dan menyelesaikan masalah selayaknya manusia. ANN dapat digunakan untuk  merancang  sistem  non-linier  yang  berguna  dengan  menerima  sejumlah besar input, dengan desain semata-mata didasarkan pada contoh hubungan input- output. ANN memperoleh pengetahuan tentang transformasi yang akan dilakukan dengan belajar secara iteratif dari serangkaian sampel yang cukup atau pasangan pelatihan input-output. ANN terlatih dapat melakukan transformasi dengan benar dan  juga  memiliki  beberapa  kemampuan  generalisasi  (Mukkamala,  dan  Sung,
Cara  kerja  kecerdasan  buatan  hampir  mirip  dengan  kemampuan  manusia dalam  memproses  informasi  mulai  dari  menerima,  menyimpan,  mengolah, memutuskan,  dan  mengubah  informasi  menjadi  beragam  rupa.  Tahapan  ini disebut sebagai intelligence cycle pada kecerdasan buatan. Big Four KAP dunia, KPMG  telah  berhasil  menerapkan  dengan  bekerja  sama  dengan  IBM  untuk menggunakan sistem kognitif berupa supercomputer Watson. Watson menerapkan teknologi  machine-learning  dan Artificial  Intelligence .  Dia  mampu  memeriksa dengan  teliti  ribuan  halaman  kontrak  dan  dokumen  lalu  dengan  cepat meringkasnya. Ia juga dapat memeriksa data debit dan kredit yang keluar masuk lalu menganalisanya untuk menghasilkan informasi keuangan yang akurat (Lin et al ., 2015).

## Data Mining
Perkembangan  dalam  proses  data  mining  mengacu  pada  model  proses otomatisasi  untuk  pengauditan  data  dan  telah  diterapkan  untuk  algoritm  pada machine learning, pattern recognition machine dan lainnya dengan menghasilkan model deteksi ringkas dan akurat (Nugraha, dan Rafrastara, 2011) . Data mining , dijelaskan oleh Ravisankar et al ., (2011) mengklaim bahwa ia memiliki klasifikasi canggih  dan  kemampuan  prediksi  yang  dapat  digunakan  untuk  memfasilitasi peran  auditor  melakukan  deteksi  kecurangan  atau fraud .  Saat  ini  telah berkembang, data  mining untuk  mendeteksi  penipuan  laporan  keuangan. Data Mining memainkan  peran  penting  dalam  deteksi  penipuan  keuangan,  karena sering diterapkan untuk mengekstrak dan mengungkap kebenaran tersembunyi di balik  jumlah  data  yang  sangat  besar  (Ngai et  al ., 2011).  Hingga  saat  ini,  data mining secara luas diakui sebagai proses berulang dimana kemajuan didefinisikan oleh penemuan berbagai hubungan, baik melalui metode otomatis atau manual.
Artificial Neural Network (ANN) Page | 5 64
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4 No.1 201 9
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)
2004).  Pada  ANN,  jaringan  syaraf  manusia  dimodelkan  dengan  menggunakan neuron sebagai  tempat  memproses  informasi. Neuron ini  akan  saling  terhubung dengan neuron-neuron lain  melalui  suatu network .  Tiap  hubungan  antara  satu neuron dan neuron lain memiliki bobot yang berbeda-beda. Pengolahan informasi dilakukan  dari neuron  input ,  diteruskan  menuju  lapisan  selanjutnya  hingga dikeluarkan melalui neuron output.
Fuzzy

## Metode Penelitian
Penulisan  ini  menggunakan  metode  kualitatif.  Sumber  penelitian  ini menggunakan  jurnal  terindeks  yang  telah  dipublikasian,  proceeding, working paper majalah  dan  berita  di  online  maupun  offline,  kemudian  ditelaah  kembali dan  ditarik  menjadi  dasar  dalam  kejadian  atau  kasus  yang  akan  penulis  teliti. Sumber  yang  lain,  penulis  memperoleh  hasil  analisis  ketercapaian  penggunaan Artificial Intelligence yang sudah diterapkan pada Big Four KAP yakni Delloite, PWC,  EY  dan  KPMG.  Teknik  analisis  data  menggunakan  studi  literatur dengan pengumpulan  data  berupa  dokumentasi  atau  menggunakan  literatur  review. Peneliti  memperoleh  permasalahan  yang  ditarik  sebagai  dasar  analisis  untuk menjawab rumusan penelitian.
Gambar 1.Bentuk umum artificial neural network .
Fuzzy  adalah  metode  untuk  menggambarkan  suatu  nilai  yang  ambigu, menjadi  lebih  mudah  dipahami.  Menurut  Chang, et  al ., (2008),  fuzzy  mendasari banyak  permasalahan  yang  mengandung  ketidakpastian  dan  subjektivitas.  Fuzzy sendiri  telah  banyak  digunakan  dalam  pembuatan  AI,  sistem  kontrol,  hingga expert  system.  Dalam  kasusnya  didasari  pada fuzzy  number yang  memiliki kemampuan  untuk  mendefinisikan  suatu  kondisi  secara  numerik  dengan  baik. Fuzzy  number  memiliki  kisaran  pada  0  hingga  1.  Beynon, et  al ., (2004) menjelaskan  bahwa  teori  fuzzy  sering  digunakan  karena  kesederhanaannya,  dan kemiripannya  dengan  cara  manusia  memutuskan  sesuatu.  Seperti  pada penggunaan  “jika...maka....”.  dalam  hal  ini,  penggunaan  angka  1  menunjukkan bahwa syarat terpenuhi dan 0 menandakan syarat tidak terpenuhi. Sehingga dalam praktiknya,  Fuzzy  akan  mengambil  peranan  untuk  memberikan  kejelasan  yang lebih spesifik dan membangun penilaian risiko audit (Chang, et al . , 2008).
Page | 565
Jurnal Riset Akuntansi dan
Bisnis Airlangga
Vol. 4 No.1 201 9
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)

## Pembahasan
Kemampuan Artificial Intelligence mendeteksi kecurangan dan menerbitkan Opini Audit
Sebelum  melakukan  deteksi  kecurangan  laporan  keuangan,  sistem Artificial  Intelligence harus  bisa  melakukan  pengambilan  dan  pemilihan  data secara  dinamis.  Kemampuan  ini  didapat  dari  memberikan  proses data  mining
Table 1.Perbandingan dengan memprediksi kinerja
Ketepatan Metode Logistik Regression Secision Trees ANNs Latihan Pengujian Latihan  Pengujian  Latihan  Pengujian Akurasi klasifikasi Secara keseluruhan 83,7% 88,5% 90,4% 90,3% 91,2% 92,8% Nilai Akurasi Prediksi (error Tipe I) 91,4% 93,6% 95,4% 93,1% 95,2% 96,1% (8.6%) (6.4) (4.6%) (6.9%) (4.8%) (3.9%) kekuatan mendeteksi (kesalahan  Tipe II)  56,7% 71,8% 72,2% 81,6% 76,1% 82,9% (43,3%) (28,2%) (27,8%) (18,4%) (23,9%) (17,1%) Biaya Kesalahan Klasifikasi 1000 9700 6318 6228 4122 5354 3831 5000 48,497  31,585 31,137 20,609 26,769 19,153 10,000 96,993  63,169 62,273 41,217 53,537 38,305 100,000 969,921  631,681 622,721 412,161 535,361 383,041
network (ANN)  untuk  mendeteksi  adanya  kecurangan  pada  laporan  keuangan dapat  menghasilkan  nilai  prosentase  kebenaran  sebesar  91%  -  92%  dibanding metode  lain.  Sangat  lebih  aman  dengan  menggunakan Artificial  Intelligence dibanding jika harus mengambil risiko kegagalan audit dan risiko kelalaian audit yang juga membutuhkan waktu yang lama, dan biaya besar. Penggunaan Artificial neural  network (ANN)  dalam  ruang  lingkup Artificial  Intelligence ,  didukung penuh  dari  penelitian – penelitian  sebelumnya  menguatkan  kembali  tentang potensi dalam mendeteksi kecurangan serta menerbitkan opini audit.
pada  sistem Artificial  Intelligence sebelum  melakukan  proses  data.  Penelitian yang  dilakukan  oleh  Lin et  al ., (2015)  menggunakan  sampel  dari  447  perusahaan yang sebelumnya tidak terbukti melakukan kecurangan,  kemudian menggunakan Artificial  Intelligence dapat  ditemukan  129  perusahaan  telah  melakukan kecurangan. Artificial  Intelligence mempunyai  akurasi  yang  tinggi  dalam mendeteksi  kecurangan.  Keseluruhan  sampel  yang  digunakan  dibagi  menjadi  2 kelompok  yaitu training  dataset dan testing  dataset . Training  dataset adalah kumpulan  data  yang  digunakan  untuk  mencari  permodelan  prediksi  yang  sesuai, dan testing  dataset adalah  kumpulan  data  yang  digunakan  untuk  melakukan pengecekan terhadap permodelan yang telah dibuat.
Metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  adanya  kecurangan  dalam laporan  keuangan  memiliki  banyak  alternatif.  Didapat  dari  sebuah  jurnal  yang telah melakukan pengujian dengan mengkomparasikan tiga metode dengan objek yang  sama.  Berikut  adalah  perbandingan  yang  telah  dihasilkan  dan  didapat Artificial neural network (ANN) secara umum unggul dari dua metode yang lain :
Sumber : Penelitian Lin et al ., 2015
Menurut Lin et al ., (2015) pada tabel 1 bahwa penggunaan Artificial neural
Page | 566
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4 No.1
201 9
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)
Profesional Judgement Artificial Intelligence dalam Opini Audit Menerbitkan  opini  audit  memerlukan  bukti – bukti  audit  sebagai  dasar
Berdasarkan tabel 2 pembebanan masing – masing pembobotan  yang ada pada setiap faktor yang telah ditunjukkan, penting memasukkan parameter bobot tiap  input  ke  dalam  metode fuzzy .  Metode  ini  akan  mendapatkan  tingkat kewajaran  pada  tiap  faktor  dan  menjadi  landasan Artificial  Intelligence mengeluarkan  paragraf  penjelasan  yang  berisikan  temuan  selayaknya  auditor secara manual. Artificial Intelligence akan dibekali template yang dapat membaca data dan menerjemahkan data secara sederhana sesuai dengan aturan laporan audit untuk  bisa  menerbitkan  opini  audit  secara  independen  berdasarkan  hasil  output deteksi kecurangan yang telah di analisis.
Template Artificial  Intelligence dapat  membahasakan  opini  audit  disertai dengan  kecukupan  bukti  pengauditan.  Tanpa  khawatir,  dokumentasi  akan disimpan secara aman, dapat diuji ulang kebenarannya dan dengan akurasi tinggi. Tentu,  profesional  judgment  juga  dapat  dihasilkan  dari  kemampuan Artificial Intelligence . Tingkat  kewajaran pada tiap faktor  yang mana dari hasil kewajaran ini  akan  menjadi  landasan Artificial  Intelligence mengeluarkan  paragraf penjelasan yang berisikan temuan selayaknya auditor secara manual.
Nodes Important Rank Nodes Important Rank P4.1_ZFC 0.1106 1 O1.1_RTPsales 0.0211 17 A6_Hrestatement 0.0903 2 P5_Hgrowth 0.0207 18 P2.1_TCRI 0.0898 3 P3.4_2NCFO 0.0202 19 O3.5_BlockOwn 0.0716 4 O5_Big4 0.0171 20 A3_CFOturnoverF 0.068 5 O1.3_RPTassurance 0.0116 21 O3.1_InsiderHchange 0.0574 6 O2.1_EIratio 0.0113 22 A1_EM 0.0527 7 P2.3_NEF 0.0107 23 P3.2_ROE 0.0513 8 P4.2_GC 0.0103 24 O4.1_ICdeficiency 0.0454 9 A5_CEOduality 0.009 25 P1_MAF 0.0366 10 A4_CPAturnoverF 0.0077 26 A2_CEOtunoverF 0.0333 11 P2.2_DEratio 0.0033 27 P3.1_ROA 0.0319 12 O4.3_FirmAge 0.0032 28 O4.2_InAuditorTF 0.0302 13 O2.3_Fsales 0.0025 29 O3.4_ManagOwn 0.0274 14 O2.2_Reinvestment 0.0024 30 O3.2_Family 0.0259 15 O1.2_RPTpurchase 0.0013 31 O3.3_Devation 0.0245 16 P3.3_2Netloss 0.0009 32
pengambilan  opini  audit.  Informasi  ada  atau  tidaknya  kecurangan  pada perusahaan,  hanya  akan  didapat  dari  kecukupan  bukti  audit,  materialitas,  dan salah  saji  dengan  menerapkan  prosedur  audit  untuk  mengonfirmasi  kebenaran data.  Metode Artificial  neural  network (ANN),  selain  dapat  mendeteksi kecurangan,  metode  ini  juga  dapat  memprediksi  besaran  bobot  tiap  faktor  yang kita  inputkan  dari  masing – masing  prosedur  audit,  sehingga  mendapat pembebanan  yang  tepat  dan  memberikan  nilai  yang  sesuai.  Seperti  yang disebutkan pada penelitian Lin et al ., (2015) di tabel 2.
Tabel 2. Contoh Pembebanan yang dilakukan Lin et al ., 2015
Sumber : Penelitian Lin et al ., 2015
Page | 567
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4 No.1 201 9
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)
Memandang keberhasilan Artificial Intelligence mendeteksi kecurangan dan menerbitkan Opini Audit
Pada  pembahasan  sebelumnya,  keberhasilan Artificial  Intelligence dalam mendeteksi kecurangan tidak lepas dari potensi dan theoretical framework dalam menggabungkan  kemampuan  satu  dengan  yang  lainnya. Artificial  Intelligence disertai  dengan Artificial  neural  network (ANN)  dapat  melakukan  pengolahan ribuan maupun ratusan ribu  data untuk  diproses  dengan waktu  yang relatif lebih cepat  daripada  dengan  menggunakan  metode  konvensional.  Selain  itu  kita  juga mengetahui  bahwa  penggunaan  komputer  mengurangi  tingkat  error  yang  terjadi akibat kelalaikan auditor. Namun tentu sistem ini memiliki peluang dan tantangan yang  patut  diperhitungkan  menanggapi  keberhasilan Artificial  Intelligence menerbitkan opini audit.  Peluang yang ditimbulkan antara lain :
1. Auditor  dapat  memproses  data  lebih  banyak  dibanding  metode  konvensional saat ini.
2. Kualitas  audit  dapat  lebih  baik  karena  auditor  dapat  lebih  memahami  proses yang  dilakukan  klien,  sedangkan Artificial  Intelligence akan  secara  optimal memberikan hasil analisis.
3. Kecurangan dapat lebih mudah terdeteksi karena auditor dapat meningkatkan alat yang telah mereka gunaka serta membantu audit.
4. Auditor  dapat  memberikan  servis  yang  lebih  baik  pada  klien  dengan menggunakan data eksternal yang telah didapat.
Kedepannya, Artificial  Intelligence akan  menghadapi  tantangan  sebagai berikut :
1. Berkurangnya kemampuan dan pengalaman auditor.
Auditor  menganalisis  adanya  kecurangan  tidak  berdasarkan  rumus  atau aturan yang tetap. Namun berdasarkan pengalaman dari kasus-kasus sebelumnya. Auditor  umumnya  tidak  diajarkan  menganalisa  terhadap  prediksi  kecurangan yang  terjadi  seperti  sistem  pada  big  data.  Kemampuan  analisa  terhadap  prediksi kecurangan  umunya  dimiliki  oleh  para  ilmuwan  peneliti  data.  Namun  mereka memiliki  sudut  pandang  yang  berbeda  dengan  auditor  pada  umumnya.  Adanya big data analysis , diprediksikan bahwa para ilmuwan data ini lebih digemari oleh para  pemilik  perusahaan.  Dikhawatirkan  dengan  adanya  kejadian  ini,  kualitas audit akan menurun karena perbedaan pandangan antara peneliti dan auditor
2. Kesediaan, kejujuran dan relevansi data
Perusahaan pengguna jasa audit masih banyak memiliki kemampuan yang kurang baik dalam menyediakan data yang diinginkan oleh auditor, atau data yang disediakan  oleh  perusahaan  masih  memiliki  banyak  error/noise.  Selain  itu,  kita tidak tahu sebatas apa data yang diberikan oleh perusahaan kepada auditor (Gray dan Debreceny, 2014). Meskipun data yang diberikan oleh perusahaan adalah data yang lengkap, auditor masih harus melakukan pengecekan terhadap kejujuran data yang  telah  diterima.  Jika  semua  data  yang  diterima  dipercayakan  kepada  analisa big data, maka hasil yang didapat menjadi tidak sesuai.
3. Ekspektasi dari pembuat regulasi, dan pengguna jasa audit Proses  audit  tradisional,  para  pengguna  jasa  audit  mengharapkan  tingkat kebenaran  dari  audit  mendekati  100%.  Namun  pada  kenyataannya,  tingkat kebenaran  mendekati  100%  ini  tidak  mungkin  dicapai.  Tetapi,  hingga  saat  ini
Page | 568
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4 No.1 201 9
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)
auditor  masih  dapat  membela  diri  dengan  mengatakan  bahwa  sampel  yang diambil secara kebetulan tidak mengindikasikan kecurangan. Hal ini akan menjadi masalah jika kita menggunakan big data . Penggunaan big data , kita memastikan semua data telah diinputkan ke sistem big data kita. Para auditor akan kehilangan cara  untuk  membela  dan  para  pengguna  jasa  meningkatkan  standar  mereka terhadap kemampuan auditing hingga mencapai 100%.
Semakin  banyaknya  perusahaan  yang  berusaha  melakukan  tindak kecurangan  terhadap  laporan  keuangan  mereka,  membuat  beban  yang  harus diemban  oleh  auditor  makin  bertambah.  Oleh  karena  itu,  kebutuhan  sistem  yang dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  kesalahan  dan  kecurangan  makin  meningkat untuk menjaga pasar agar tetap sehat. Permasalahan ini mengharuskan auditor dan para  pelaku  keuangan  untuk  berhati-hati  terhadap  bidang  rasionalisasi/perilaku perusahaan terutama jika sering memanipulasi laporan keuangan. Pembahasan ini dapat  memilki  pengaruh  yang  besar  terhadap  akuntan,  auditor  internal,  dan pengamat kecurangan.  Penelitian  ini menjelaskan metode pendeteksi kecurangan mana  yang  bekerja  paling  baik. Artificial  neural  network (ANN)  dapat  bekerja dengan cukup baik dan dapat dipergunakan sebagai alat untuk membantu auditor. Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa,  pengembangan Artificial  Intelligence lebih  lanjut sangat dibutuhkan dan dapat digunakan untuk mengevaluasi bukti audit .

## Kesimpulan
Penulisan  ini  menghasilkan  jawaban  atas  rumusan  masalah  yang  telah disampaikan penulis dan dapat disimpulkan menjadi :
1) Penggabungan  kemampuan  atas big  data,  data  mining,  artificial  neural network ,  serta  analisis  akhir  melalui  perhitungan  kejanggalan  total  yang diperoleh  dengan  menggunakan Fuzzy akan  membantu Artificial  Intelligence memiliki  kemampuan  untuk  mendeteksi  kecurangan  dan  menerbitkan  opini audit.
2) Profesional judgement dapat diperoleh dari kemampuan Artificial Intelligence sebagai  landasan  mengeluarkan  paragraf  penjelasan  selayaknya  yang dilakukan oleh auditor secara manual.
3) Keberhasilan Artificial  Intelligence dalam  mendeteksi  kecurangan  dan menerbitkan  opini  audit  harus  dipandang  sebagai  dua  sisi  yang  utuh,  yakni sebagai peluang dan tantangan  yang harus ditanggapi secara bijak khususnya oleh auditor.

## Keterbatasan
Keterbatasan  penelitian  ini  adalah  berorientasi  masa  depan,  dimana  tidak banyak  sumber  data  penelitian  yang  dapat  dijadikan  referensi.  Metodologi  yang masih sangat terbatas yang hanya menggunakan teknik pengumpulan data secara dokumentasi.

## Saran
Saran  penelitian  ini  adalah  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat memperkuat  kembali  melalui  penguatan  sumber  dan  bukti  dengan  mengikuti
Page | 569
Jurnal Riset Akuntansi dan
Bisnis Airlangga Vol. 4 No.1
201 9
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)
perkembangan Artificial Intelligence dalam dunia auditor, menambah akurasi data dengan menggunakan metode observasi maupun wawancara.

## Implikasi
Hasil  penelitian  ini  memberikan  implikasi  teoritis  yaitu  menjadi  dasar pemahaman  atas  perkembangan  sistem  pada  potensi Artificial  Intelligence dalam menerbitkan  opini  audit.  Penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dalam mengimplementasi kemampuan Artificial Intelligence di masa mendatang.

## Daftar Pustaka
Abbasi, A. 2012. Metafraud: a Meta-Learning Framework for Detecting Financial Fraud. Mis Quarterly . Vol.12. No.5. Pp. 1293-1327.
Accorsi,  R,  dan  Stocker,  T.  2012.  On  The  Exploitation  of  Process  Mining  for Security Audits: The Conformance Checking Case. Proceedings of the 27th Annual ACM Symposium on Applied Computing. Pp.1709-1716.
AICPA.  2017.  Statement  on  Auditing  Standards:  The  Auditor's  Consideration  of an  Entity's  Ability  to  Continue  as  a  Going  Concern  (No.126). American Institute of Certified Public Accountants.
——— .  2011.  Statement  on  Auditing  Standards  (SAS)  Nos.  122 – 124:  No.  122, Statements  on  Auditing  Standards:  Clarification  and  Recodification;  No. 123,  Omnibus  Statement  on  Auditing  Standards;  No.  124,  Financial Statements Prepared in Accordance With a Financial Reporting Framework Generally  Accepted  in  Another  Country.  New  York,  USA: American Institute of Certified Public Accountants .
Al.  Haryono  Jusup.  2001. Auditing .  Yogyakarta:  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi YKPN.
Alles,  M.  G.  2015.  Drivers  of  the  Use  and  Facilitators  and  Obstacles  of  the Evolution of Big Data by the Audit Profession. Accounting Horizons . Vol. 29 No.2. Pp. 439-449.
Alles,  M.,  dan  Gray,  G.  L.  2016.  Incorporating  Big  Data  in  Audits:  Identifying Inhibitors  and  a  Research  Agenda  to  Address  Those  Inhibitors. International  Journal  of  Accounting  Information  Systems .  Vol.22.  No.2. Pp. 44-59.
A.  Vasarhelyi,  M,  dan  Romero,  S.  2014.  Technology  in  Audit  Engagements:  A Case Study. Managerial Auditing Journal . Vol.29. No.4. Pp. 350-365.
Arens,  A.  A.  2012. Auditing  and  Assurance  Services:  An  Integrated  Approach . Boston: Prentice Hall.
Page | 570
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4 No.1 201 9
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)
Azhari,  F.,  dan  Nuryatno,  M.  2019.  Opini  Audit  Pemoderasi  Pengaruh Profitabilitas,  Ukuran  Perusahaan,  Kepemilikan  Institusional,  dan  Komite Audit  Terhadap  Ketepatanwaktuan. Jurnal  Ilmiah  Akuntansi  dan  Bisnis . Vol. 2. No.1. Pp.19-33.
Badjuri,  A.  2013.  Peranan  Etika  Akuntan  Terhadap  Pelaksanaan  Fraud  Audit.
Fokus Ekonomi . Vol.9. No.3. Pp. 23-31.
Bell, T. B, dan Carcello, J. V. 2000. A Decision Aid for Assessing The Likelihood of  Fraudulent  Financial  Reporting. Auditing:  A  Journal  of  Practice  and Theory . Vol.19. No.1. Pp. 169-184.
Beynon,  M.  J.  2004.  The  Application  of  Fuzzy  Decision  Tree  Analysis  in  an Exposition  of  The  Antecedents  of  Audit  Fees. Omega .  Vol.32.  No.3.  Pp. 231-244.
Bierstaker,  J.  L.  2001.  The  Impact  of  Information  Technology  on  The  Audit Process: An Assessment of The State of The Art and Implications for The Future. Managerial Auditing Journal . Vol.16. No.3. Pp.159-164.
Burgess, A. 2017. The Executive Guide to Artificial Intelligence: How to identify and  Implement  applications  for  AI  in  your  organization. Springer. Vol.3 No.1. Pp. 33-41.
Camp,  W.  2001.  Formulating  and  Evaluating  Theoretical  Frameworks  for  Career and  Technical  Education  Research. Journal  of  Vocational  Education Research . Vol. 26. No.1. Pp. 4-25.
Chang,  R.  2008.  Scalable  and  Interactive  Visual  Analysis  of  Financial  Wire Transactions  for  Fraud  Detection. Information  visualization .  Vol.7.  No.1,
Pp.63-76.
Chang, S. I. 2008. The Development of Audit Detection Risk Assessment System: Using  The  Fuzzy  Theory  and  Audit  Risk  Model. Expert  Systems  with Applications . Vol. 35. No.3. Pp.1053-1067.
Chen, H. 2012. Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact. MIS quarterly . Vol.36 No.4. Pp. 142-157.
Cooper,  D.  R,  dan  Emory,  C.  W.  1995. Bussiness  Research  Methods .  USA: Richard D. Irwin.
Daigle,  R.  J.  2013.  Healthsouth,  Inc.:  an  Instructional  Case  Examining  Auditors' Legal  Liability. Issues  in  Accounting  Education  Teaching  Notes .  Vol.  28 No.4. Pp.10-24.
Page | 571
Jurnal Riset
Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4 No.1 201 9
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)

## De Graaf, Mia. 2016. Will a Robot Take Your Job? Humanity Facing ‘Its Greatest
Challenge Ever’ as Machines Are Set to Make Half the World Unemployed In Just 30 Years. Dailymail Online edisi 13 .
E.W.T.  Ngai,  Y.  2011.  The  Application  of  Data  Mining  Techniques  in  Financial Fraud Detection: a Classification Framework and an Academic Review of Literature. Decision Support System . Vol.50. No.3. Pp.559 – 569.
Fa’rifah,  R.  Y.,  dan  Busrah,  Z.  2018.  Backpropagation  Neural  Network  untuk
Optimasi  Akurasi  pada  Prediksi  Financial  Distress  Perusahaan. Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) . Vol.2. No.1. Pp. 41-50.
Faradina,  H.  2016.  Pengaruh  Beban  Kerja,  Pengalaman  Audit  dan  Tipe Kepribadian  terhadap  Skeptisme  Profesional  dan  Kemampuan  Auditor dalam  Mendeteksi  Kecurangan  (Studi  Empiris  pada  Kap  di  Kota  Medan, Padang dan Pekanbaru). Jurnal Online Mahasiswa (JOM) . Vol.3 No.1. Pp. 1235-1249.
Frey, C. B., dan Osborne, M. 2013. The Future of Employment . England : Oxford University.
Gray, G.  L, dan Debreceny, R. S. 2014. A Taxonomy to  Guide Research  on The Application  of  Data  Mining  to  Fraud  Detection  in  Financial  Statement Audits. International  Journal  of  Accounting  Information  Systems .  Vol.15 No.4. Pp. 357-380.
Kusumadewi,  S.  2003. Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya) . Yogyakarta: Graha Ilmu
Liao,  S.  H.  2005.  Expert  System  Methodologies  and  Applications  -  a  Decade Review from 1995 To 2004. Expert Systems with Applications . Vol.28. No. 1. Pp. 93 – 103.
Luger,  G.  F.  2005. Artificial  Intelligence:  Structures  and  Strategies  for  Complex Problem Solving . Pearson education.
Nugraha, A., dan Rafrastara, F. A. 2011. Botnet Detection Survey. Semantik , 1(1).
Purda, L, dan Skillicorn, D. 2015. Accounting Variables, Deception, and a Bag of Words:  Assessing  The  Tools  of  Fraud  Detection .  Contemporary Accounting Research . Vol. 32. No.3. Pp. 1193-1223.
Ravisankar, P. 2011. Detection of Financial Statement Fraud and Feature Selection Using  Data  Mining  Techniques. Decision  Support  System .  Vol.50.  No.2.
Pp.491 – 500.
Page | 572
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4 No.1 201 9
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4. No. 1 (2019) 560-573 ISSN 2548-1401 (Print)  ISSN 2548-4346 (Online)
Rezaee,  Z.  2001.  Continuous  Auditing:  The  Audit  of  The  Future. Managerial Auditing Journal. Vol.16 No.3. Pp.150-158.
Richards,  J.  C,  dan  Schmidt,  R.  W.  2013.  Longman  Dictionary  of  Language Teaching and Applied Linguistics. Routledge .
S. Mukkamala, A.H. dan Sung,  A.  Abraham.  2004.  Intrusion    Detection  Using An    Ensemble  of  Intelligent  Paradigms. The  Journal  of  Network  and Computer Applications . Vol.28. No.2. Pp. 167 – 182.
Sukrisno, A. 2004. Auditing (Pemeriksaan Akuntan) oleh Kantor Akuntan Publik . Jakarta : Fakultas Ekonomi Universitas Trisakti.
Van  den  Bogaerd,  M,  dan  Aerts,  W.  2011.  Applying  Machine  Learning  in Accounting  Research .  Expert  Systems  with  Applications .  Vol.38.  No.10. Pp.13414-13424.
Van der Aalst, W. M. 2016. Process Mining: Data Science in Action. Springer .
Van  der  Aalst,  W.  M.  P.  2012.  Process  Mining  Manifesto. In  Lecture  Notes  in Business Information Processing . Vol. 99. No 3. Pp.169 – 194.
Van  der  Aalst,  W.  M.  P.  2010.  Auditing  2.0:  Using  Process  Mining  to  Support Tomorrow’s Aud itor. Computer . Vol.43. No.3. Pp. 90 – 93.
Zhao,  N.  2004.  Auditing  in  The  E-Commerce  Era. Information  Management  and Computer Security . Vol.12. No.5. Pp.389-400.

## Page | 573
Jurnal Riset Akuntansi dan Bisnis Airlangga Vol. 4 No.1
201 9