Implementasi Big Data Analytics dan Opini Audit terhadap Kualitas Audit: Audit Delay Sebagai Mediasi
Anisa Listya 1* , Aspahani 2 , Christian Damar Sagara Sitepu 3
1,2,3) Universitas Sriwijaya
1) listya_anisa@fe.unsri.ac.id , 2) aspahani@fe.unsri.ac.id , 3) damar_sagara@fe.unsri.ac.id *Corresponding Author Diajukan :  19 Februari2023 Disetujui :  24 Februari 2023
Dipublikasi :  1 Juli 2023

## ABSTRACT
This research is based on the relationship between Big Data Analytics and its impact on the quality of audit evidence and the level of assurance felt by end users of financial statements. Big Data Analytics potentially play an important role in innovative auditing practices. Big Data Analytics  can  increase  the  efficiency  and  effectiveness  of  financial  statement  audits,  but additional  competencies  and  technological  capabilities  are  required  to  implement  Big  Data Analytics. With Big Data, auditors can minimize the risks posed by sampling, and therefore, provide  a  reasonable  level  of  assurance.  This  study  aims  to  examine  Big  Data  Analytics variables and audit opinion whether these two variables are antecedent variables of audit delay and affect audit quality. This study uses secondary data in the form of the company's  annual financial report. The population in this study are all companies listed on the Indonesia  Stock Exchange (IDX). The population in this study were 100 companies in the telecommunications, transportation and  banking  sub-sectors  that  met the criteria  and  had  been  determined to be related to problems during the 2016 to 2020 . The data analysis technique in this study was to use the Structural Equation Model to examine the mediating effect. The implementation of big data analytics has no effect on the audit delay variable. Based on the research results, there is sufficient evidence that audit opinion has a significant positive effect on audit delay. However, there is not enough evidence that BDA has a signi ficant positive effect on audit delay.
Keywords: Big Data Analytics, audit opinion , audit delay, audit quality .

## PENDAHULUAN
Dalam beberapa tahun terakhir, teknologi Big Data telah berkembang pesat di dalam berbagai sektor,  mulai  dari  bisnis  dan  pemerintahan  hingga  ilmiah  dan  bidang  penelitian  (Ajana,  2015). Bidang  akuntansi  dan  audit  tidak  terkecuali,  karena  perusahaan  dihadapkan  pada  tingkat  semi- terstruktur dan tidak terstruktur yang belum pernah terjadi sebelumnya akan data besar, yang harus digunakan dan dikelola perusahaan agar menjadi inovatif, efektif dan kompetitif. Di satu sisi, Big Data muncul  karena  pengakuan  peluang  di  berbagai  bidang  dan  cukup  kabur  dalam  hal penggunaan.  Teknologi Big  Data sebenarnya  dapat  dimanfaatkan  oleh  banyak  pihak,  baik perusahaan besar, usaha kecil dan menengah, maupun pemerintah. Meski pemanfaatan Big Data terbilang  rumit  dan  mahal,  namun  UKM  bermodal  kecil  pun  bisa  memanfaatkannya  asal  tahu persis  tujuan  bisnisnya  sehingga  memudahkan  proses  identifikasi  data  yang  dibutuhkan,  untuk mendapatkan manfaat yang lebih besar dari investasi yang dikeluarkan.
Ada banyak diskusi tentang pentingnya dan efektivitas Big Data dalam praktik audit. Auditor memiliki  lebih  banyak  sumber  daya  yang  tersedia  untuk  mengumpulkan  bukti  yang  diperlukan untuk  audit  dan  opini  mereka  penyataan.  Mereka  memiliki  berbagai  macam  informasi,  baik
keuangan  maupun  non-keuangan,  sementara  otomatisasi  proses  audit  dapat  meningkatkan  hasil (Yoon  et  al.,  2015).  Saat  ini,  auditor  mengandalkan  pengambilan  sampel  untuk  memberikan jaminan yang wajar bahwa laporan keuangan perusahaan secara material sesuai dengan Standar Akuntansi Keuangan yang berlaku di suatu negara. Dengan Big Data , auditor dapat meminimalkan risiko  yang  ditimbulkan  oleh  pengambilan  sampel,  dan  oleh  karena  itu,  memberikan  tingkat keyakinan yang wajar.
Untuk menyelesaikan penugasan audit, auditor mengandalkan data analitik (Appelbaum et al., 2017).  Auditor  menggunakan  teknologi  untuk  lebih  memahami  klien  audit  dan  melakukan penilaian risiko (Bauer & Estep, 2019). Auditor harus mendapatkan gambaran umum tentang risiko klien  serta  metode  objektif  untuk  mengumpulkan  informasi  yang  memadai  untuk  memberikan pendapat profesional atas pernyataan laporan keuangan manajemen (Zureigat, 2014; Ji et al., 2020; Salijeni et al., 2021). Data analitik hanya mengacu pada pemrosesan data yang disediakan kepada auditor untuk menghasilkan informasi yang berguna yang membantu auditor dalam pengambilan keputusan, sehingga menghasilkan peningkatan kualitas dan efisiensi audit (Salijeni et al., 2019). Selama  beberapa  dekade  terakhir,  dunia  telah  menyaksikan  peningkatan  dampak  big  data  pada bisnis (Alotaibi et al., 2021). Banyak perusahaan telah menghabiskan sumber daya yang signifikan pada  big  data  untuk  menghasilkan  nilai.  Karena  data  besar  diproyeksikan  untuk  memberikan manfaat  ekonomi  yang  berharga  bagi  perusahaan  audit  dan  klien  audit,  perusahaan  audit  harus menggunakan BDA secara proaktif dalam prosedur audit untuk menuai manfaat. Sangat penting untuk profesi audit untuk mengikuti perubahan ini dan untuk menjadi proaktif dalam memahami bagaimana tren teknologi baru dapat memengaruhi prosedur audit.
Waktu pelaksanaan audit dipengaruhi oleh dampak teknologi, lingkungan dan struktur bisnis. Dampak  teknologi  terkait  proses  audit  pada  perusahaan,  efektivitas  proses  audit  dapat mempercepat  waktu  kerja audit.  Setiap  perusahaan  dituntut  untuk  mengoptimalkan  penggunaan teknologi  untuk  mencapai efektivitas  dan  efesiensi  dalam  perusahaan,  sehingga  memungkinkan terjadinya  efesiensi  dalam  proses  audit  dan  meminimalisir audit  delay.  Audit  delay merupakan salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  kualitas  audit. Audit  delay dapat  memengaruhi ketepatwaktuan  penyampaian  informasi  akuntansi  dan  telah  diketahui  bahwa  ketepatwaktuan dikaitkan dengan reaksi pasar terhadap informasi yang telah disampaikan (Suyanto, 2018). Faktor lain yang mempengaruhi kualitas audit adalah ukuran perusahaan. Ukuran perusahaan merupakan besarnya  perusahaan  yang  diukur  berdasarkan  total  asset.  Perusahaan  besar  dianggap  memiliki manajemen  yang  berpengalaman  dengan  sistem  pengendalian  intern  yang  baik  sehingga perusahaan besar akan menghasilkan audit yang lebih berkualitas dibandingkan perusahaan kecil (Andrian, 2017).
Kualitas audit merupakan segala kemungkinan auditor tidak akan melaporkan laporan audit dengan  opini  wajar  tanpa  pengecualian  untuk  laporan  keuangan  yang  mengandung  salah  saji material  (Herianti,  2016).  Laporan  keuangan  yang  diaudit  dapat  menurunkan  tingkat  risiko kesalahan informasi yang terkandung di dalamnya dan dapat meningkatkan kualitas pengambilan keputusan manajemen perusahaan. Proses audit dirancang untuk menentukan apakah nominal yang dilaporkan  dalam  laporan  keuangan  dianggap  wajar,  sehingga  kualitas  audit  menjadi  hal  yang penting  dan  utama  untuk  meningkatkan  kredibilitas  laporan  keuangan  serta  menjaga  integritas pelaporan  keuangan.  Semakin  tinggi  kualitas  audit  dapat  meningkatkan  kepercayaan  pengguna laporan keuangan.

## STUDI LITERATUR

## Teori Kontigensi
Teori kontigensi merupakan konsep yang diperkenalkan oleh Drazin dan Van de Ven (1985). Teori bahwa struktur perusahaan tergantung pada faktor kontekstual seperti: lingkungan, teknologi, budaya dan strategi, ukuran, dan lain-lain. Teori kontingensi dalam arti luas menegaskan bahwa efektivitas  perusahaan  tergantung  pada  kesesuaian  antara  sistem  dan  lingkungan  di  mana perusahaan beroperasi. Penelitian terdahulu yang membahas sistem informasi mengatakan bahwa efektivitas proses audit pada perusahaan, yang kemudian mempengaruhi waktu kerja audit ( audit delay ) berkaitan dengan penggunaan teknologi dalam prosesnya. Implementasi Big Data Analytics dalam proses audit, memungkinkan untuk menjadi faktor yang mempengaruhi efektivitas proses audit tersebut.
Teori Agensi
Teori Agensi ( Agency theory ) pertama kali dikembangkan oleh Jensen & Meckling (1967) yang menjelaskan konsep kontrak yang melibatkan satu atau lebih agent untuk melakukan bentuk pelayanan  dengan  melakukan  pendelegasian  wewenang  dalam  pengambilan  keputusan  dengan tujuan yang sama. Dalam penelitian ini, pihak yang disebut sebagai prinsipal adalah perusahaan dan  agent  dalam  penelitian  ini  adalah auditor,  dimana  terdapat  hubungan  dalam bentuk  sebagai berikut: Perusahaan dalam hal ini menggunakan jasa auditor dan Kantor Akuntan Publik dalam melakukan  proses  audit  terhadap  laporan  keuangan  perusahaan,  dan  berharap  auditor  mampu menyelesaikan laporan tersebut tepat waktu.

## Big Data Analytics
Istilah big  data muncul  setelah  O'Reilly  Media  memperkenalkannya  pada  tahun  2005. Penggunaan teknologi big data dalam organisasi dapat dilihat dari fitur-fitur yang sudah tersedia di  infrastruktur Technology  Information untuk  memungkinkan  mereka  melakukan  tugas-tugas yang  menghindari  aplikasi  mobile,  sosial,  dan big  data  analytics .  Hasil  implementasi  tersebut diharapkan dapat memberikan informasi dan inspirasi serta memungkinkan penerapan teknologi big  data  semakin  berkembang  di  Indonesia,  khususnya  instansi  pemerintah. Big  Data  Analytics memiliki kaitan dengan 3V yaitu volume, variety, velocity, dan elemen V lainnya seperti veracity dan value . Volume (kapasitas data) mengacu pada ukuran pembawa data, yang bisa sangat besar atau tidak terbatas, atau hingga zettabyte. Variety terkait dengan satu atau lebih jenis data yang dapat diolah dari data terstruktur menjadi data tidak terstruktur. Velocity terkait dengan kecepatan pemrosesan data dari sumber yang berbeda, dari data batch ke waktu nyata, dan properti veracity ( truth ) dan value (nilai) terkait dengan ketidakpastian data yang dihasilkan (Sirait 2017).

## Opini Audit
Secara umum opini audit dibagi menjadi Wajar Tanpa Pengecualian ( Unqualified Opinion ), Wajar  Dengan  Pengecualian  ( Qualified  Opinion ),  Wajar  Tanpa  Pengecualian  dengan  Paragraf Penjelasan  ( Modified  Unqalified  Opinion ),  Opini  Tidak  Wajar  ( Adverse  Opinion ),  dan  Tidak Menyatakan Pendapat ( Discalimer Opinion ). Dalam Standar Audit (“SA”) 705 mengatur tanggung jawab auditor untuk menerbitkan suatu laporan yang tepat dalam kondisi etika, dalam merumuskan suatu opini berdasarkan SA 700, Auditor menyimpulkan bahwa modifikasi terhadap opini auditor atas laporan keuangan diperlukan. SA 705 menetapkan tiga tipe modifikasian, yaitu Opini Wajar dengan pengecualian, Opini tidak wajar, dan Opini tidak menyatakan pendapat.

## Audit Delay
Menurut Ashton et al. (1987) dalam Kartika (2011), audit delay adalah rentang waktu yang dibutuhkan  untuk  memeriksa  laporan  keuangan  perusahaan  dan  membuat  laporan  audit  yang dihitung sejak akhir tahun tutup buku perusahaan sampai dengan tanggal laporan audit diterbitkan. Pada periode tersebut, auditor akan memeriksa laporan perusahaan (transaksi, bukti, dan lain – lain) dan menuangkan pendapat auditor independen (Opini Audit) sebagai gambaran kondisi perusaahan menurut  auditor.  Laporan  audit  sangat  berguna  bagi  stakeholder  dalam  menilai  perusahaan tersebut,  sehingga  apabila  perusahaan  mengalami  periode audit  delay , stakeholder akan memandang perusahaan tersebut memiliki masalah internal termasuk dalam laporan keungan dan akan  dianggap  buruk.  Keterlambatan  dalam  penyampaian  laporan  audit  akan  berpengaruh  pada tidak  relevannya  laporan  dengan  kondisi  perusahaan  saat  itu,  sehingga  terjadi  ketidakpastian pengambilan keputusan (Shaena, Yusuf dan Hidayah, 2020).

## Kualitas Audit
Kualitas  audit  merupakan masalah  subjektif  yang  dipengaruhi  oleh  pengetahuan,  keahlian, skeptisisme,  dan  kompetensi  auditor  dalam  penilaian  berdasarkan  fakta  perikatan.  Selain  itu, menggambarkan  dan  menilai  kualitas  audit  ditantang  oleh  sejumlah  faktor.  Salah  saji  material dalam  laporan  keuangan  yang  diaudit  baik  ada  atau  tidak  berkontribusi  secara  parsial  terhadap kualitas  audit.  Kecukupan  dan  ketepatan  bukti  audit  bergantung  pada  pertimbangan.  Pemangku kepentingan memiliki perspektif yang berbeda tentang  kualitas audit, pekerjaan yang dilakukan, dan temuan audit yang kurang transparan (IAASB, 2013).

## Pengaruh Implementasi Big Data Analytics terhadap Audit Delay
Secara tradisional, perusahaan audit menggunakan pengambilan data manual dari transaksi, untuk menghasilkan output standar bagi praktisi audit. Ketika globalisasi dan rantai pasokan yang kompleks  memasuki  bisnis,  perusahaan  dipaksa  untuk  menangkap  data  dari  sumber  transaksi, secara  otomatis  (Joshi  and  Marthandan  2019).  Penelitian  Ahmad  dan  Aliyudin  (2020) menunjukkan bahwa Big Data Analytics berpengaruh terhadap efektivitas audit, sehingga mampu mengurangi audit  delay ,  namun  bertentangan  dengan  penelitian  Tunggal  and  Elliza  (2021) menyebutkan  bahwa  Implementasi Big  Data  Analytics tidak  berpengaruh  terhadap audit  delay . Berdasarkan penjelasan tersebut, maka dibuatlah Hipotesis ini:
H1 = Implementasi Big Data Analytics berpengaruh terhadap Audit Delay.

## Pengaruh Implementasi Big Data Analytics terhadap Kualitas Audit
Menurut Manita dkk. (2020), teknologi digital akan meningkatkan kemampuan auditor untuk memberikan layanan baru, dan BDA akan memungkinkan auditor untuk memeriksa semua data konsumen. Menurut ke Austin dkk. (2021), BDA menyediakan auditor dengan strategi keuntungan dalam memberikan  wawasan  terkait  bisnis  kepada  klien  mereka.  De  Santis  dan D’Onza  (2021) merasa bahwa BDA masih membutuhkan waktu untuk mendapatkan legitimasi di bidang audit, dengan alasan bahwa salah satu hambatan paling signifikan untuk adopsi BDA dalam profesi audit adalah  kegagalan  pelanggan  audit  untuk  menjaga  dengan  perubahan  teknologi.  Bukti  audit tradisional, menurut Appelbaum (2016), tidak lagi memadai karena terhadap perubahan sifat dan efisiensi  bukti  audit,  dan  bahwa  menggunakan  BDA  memungkinkan  auditor  untuk  mengakses bukti yang membantu mereka di semua tahap audit di masa depan. Berdasarkan tinjauan literatur sebelumnya, kami menemukan bahwa ada adalah tren yang meningkat menuju penerapan BDA di profesi audit, dan dengan demikian, hipotesis berikut:
H 2 = Implementasi Big Data Analytics berpengaruh terhadap Kualitas Audit.

## Pengaruh Opini Audit Terhadap Audit Delay
Menurut  Lestari,  dkk.,  (2017)  opini  audit  adalah  laporan  yang  diberikan  seorang  akuntan publik  terdaftar  sebagai  hasil  penilaiannya  atas  kewajaran  laporan  keuangan  yang  disajikan perusahaan.  Laporan  audit  didapatkan  dari  pihak  auditor  independen  yang  memberikan pendapatnya.  Opini  yang  dinyatakan  oleh  auditor  independen  sebagai unqualified  opinion merupakan good  news yang  harus  segera  disampaikan,  begitupun  sebaliknya  suatu  perusahaan akan  cenderung  memperlambat  penyampaian  laporan  keuangan  jika  mendapatkan  opini  audit selain unqualified  opinion dikarenakan  opini  yang  dinyatakan  oleh  auditor  independen  selain unqualified  opinion merupakan bad  news sehingga  perusahaan  akan  cenderung  memperlambat melaporkan. Berdasarkan penelitian terdahulu terdapat pengaruh negatif antara opini audit terhadap audit delay oleh Kartika (2009) dan Amani dan Waluyo (2016). Berdasarkan uraian tersebut maka dapat dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H3: Opini audit berpengaruh terhadap audit delay .

## Pengaruh Audit Delay Terhadap Kualitas Audit
Kualitas  audit  tanpa  adanya  keterlambatan  audit  memiliki  kualitas  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  kualitas  audit  yang  dilakukan  dengan  adanya  keterlambatan,  sehingga semakin  lambat  penyampaian  laporan  audit  maka  semakin  buruk  kualitas  auditnya,  begitupun sebaliknya  semakin  cepat  penyampaian  laporan  audit  maka  semakin  baik  kualitas  auditnya. Kualitas  audit  dapat  dilihat  pada  laporan  audit  pihak  auditor  yang  mengaudit  laporan  keuangan suatu  perusahaan tersebut merupakan  kantor  akuntan  publik  yang telah masuk dalam Big  Four . Berdasarkan penelitian terdahulu terdapat pengaruh positif audit delay terhadap kualitas audit oleh Tehupuring  dan  Sitanala  (2016).  Berdasarkan  uraian  tersebut  maka  dapat  dirumuskan  hipotesis sebagai berikut:
H4: Audit delay berpengaruh positif terhadap kualitas audit.
H5: Audit delay memediasi hubungan antara big data analytics dan opini audit terhadap kualitas audit.
Penelitian ini menggunakan populasi seluruh perusahaan yang terdaftar di BEI selama tahun 2016- 2020.  Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  perusahaan  sub  sektor  Telekomunikasi,  Transportasi, dan Perbankan yang memenuhi kriteria dan Pemilihan sampel menggunakan purposive sampling dengan kriteria yang telah ditetapkan. Hasil penyampelan terangkum dalam Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Pemilihan Sampel Penelitian
Perusahaan sub sector yang terdaftar pada BEI sejak tahun 2016-2020
104
Perusahaan yang tidak menyampaikan laporan keuangan secara berturut-turut (34)
dengan disertai laporan auditor independen selama tahun 2016-2020.
Perusahaan yang memiliki tahun tutup buku selain 31 Desember. (10) Perusahaan yang tidak menggunakan mata uang rupiah dalam penyajian laporan (4) keuangan. Perusahaan yang tidak memiliki kelengkapan data untuk penelitian ini. (26) Total perusahaan yang dapat dijadikan sampel                                                                            30 Jumlah observasi 30 x 5 tahun 150
Data sampel yang digunakan sebanyak 150 perusahaan, yang terdiri dari 30 perusahaan yang masing-masing  memiliki  5  periode  penelitian  yaitu  tahun  2016-2020.  Sampel  tersebut  terpilih dengan  menggunakan  metode purposive  sampling dengan  kriteria  yang  telah  dijelaskan sebelumnya. Analisis statistik deskriptif dipergunakan dengan cara melakukan perbandingan antara nilai minimum, nilai maksimum, rata-rata dan standar deviasi dari sampel. Data yang dihasilkan menjelaskan  mengenai  penjabaran  terkait  variabel-variabel  penelitian.  Implementasi  big  data analytics  yang  diproksikan  menggunakan  pengukuran  skala  0  sampai  1  yang  dilihat  dari pengungkapannya  pada  laporan  keuangan  perusahaan.  Hal  tersebut  mampu  menunjukkan tingginya tingkat kemiripan dari karakteristik variabel dengan proksinya. Populasi meliputi data tahun 2019 dan 2020, dimana tahun 2019 dan 2020 terjadi unconditional situation yaitu pandemi COVID-19. Berdasarkan hal tersebut terdapat temuan bahwa sebagian besar perusahaan terlambat dalam  melaporkan  laporan  audit  dikarenakan  situasi  yang  tidak  diprediksikan  sebelumnya. Perusahaan yang mengimplementasikan big data analytics mencerminkan adanya kecenderungan semakin kecil terjadinya audit delay . Hal tersebut sejalan dengan fungsi dari big data analytics itu sendiri yang digunakan untuk mempermudah pelaksanaan operasional pada perusahaan. Dengan operasional yang semakin mudah,  maka  akuntabilitas  dari  perusahaan akan menjadi  lebih cepat dan  akan  berdampak  baik  terhadap  percepatan  dari  pelaporan  keuangan.  Hal  tersebut  didukung pula dengan tampilan data terkait variabel laba rugi perusahaan,  yang menyajikan bahwa ketika perusahaan  berada  pada  posisi  laba maka  potensi terjadinya audit delay menjadi  semakin  kecil. Sama  halnya  dengan  variabel  opini  auditor,  ketika  perusahaan  memperoleh  opini  wajar  tanpa pengecualian mayoritas sampel akan menunjukkan kecilnya kemungkinan terjadinya audit delay . Data tersebut menjelaskan bagiamana opini auditor mampu mengontrol terjadinya audit delay.

## HASIL

## Hasil Analisis Regresi Berganda
1. Koefisien Determinasi (R 2 )
Berdasarkan hasil uji menunjukkan bahwa nilai adjusted R Square sebesar 0,038, yang berarti bahwa variabel opini audit dan BDA dapat menjelaskan variabel audit delay sebesar 3,8% dan terdapat 96,2% faktor lain di luar model yang menjelaskan variabel audit delay .
2. Uji Signifikansi Keseluruhan dari Regresi Sampel (Uji Statistik F)
Berdasarkan hasil uji, didapati nilai F lebih besar dari pada 4 (4,993 > 4) maka tolak H 0 pada  derajat  kepercayaan  5%,  dengan  kata  lain,  semua  variabel  independen  secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen.
3. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)
Keterangan Jumlah
Berdasarkan hasil uji, nilai t untuk variabel opini audit sebesar 3,095 sehingga tolak H 0 yang berarti variabel opini audit secara individual mempengaruhi variabel audit delay . Sedangkan nilai t untuk variabel BDA sebesar -1,580 sehingga tidak tolak H 0 yang berarti tidak cukup bukti variabel BDA secara individual mempengaruhi variabel audit delay .
Model persamaan regresi linear berganda yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini dapat dinyatakan sebagai berikut:
AD =79,224 + 12,642 OPINI – 6,509 BDA + ԑ
Hasil pengujian hipotesis dalam model persamaan ini adalah :
a. Berdasarkan  hasil  uji  statistik  t  untuk  variabel  opini  audit  terhadap audit  delay dengan nilai koefisienregresi sebesar 12,642, dan nilai signfikan variabel opini audit sebesar 0,002 maka tolak H 05 yang berarti terdapat cukup bukti bahwa opini audit berpengaruh positif dan signifikan terhadap audit delay .
b. Berdasarkan  hasil  uji  statistik  t  untuk  variabel  BDA  terhadap  audit  delay  dengan nilai  koefisien  regresi  sebesar  -6,509,  dan  nilai  signfikan  variabel  BDA  sebesar 0,116  maka  tidak  tolak  H 06 yang  berarti  tidak  terdapat  cukup  bukti  bahwa  BDA berpengaruh terhadap audit delay .

## Gambar 1 Hasil Analisis Jalur

## PEMBAHASAN

## Pengaruh Opini Audit Terhadap Audit Delay
Berdasarkan hasil analisis terdapat cukup bukti bahwa opini audit berpengaruh positif dan signifikan terhadap audit delay . Hal ini sejalan dengan penelitian Suarsa & Nawawi (2018) serta Riskiana  (2019)  bahwa  adanya  pengaruh  positif  opini  audit  terhadap audit  delay .  Apabila didapatinya opini audit selain wajar tanpa pengecualian, maka akan diadakan diskusi antara pihak agent dengan pihak auditor untuk mengetahui penyebab didapatinya opini audit selain wajar tanpa pengecualian sehingga proses audit menjadi lebih lama. Tindakan manajemen untuk berdiskusi ini adalah salah satu cara mempertahankan kepercayaan pemegang saham terhadap pihak agen. Selain itu,  hal  ini  didukung  dengan  banyaknya  perusahaan  yang  menerima  opini  audit  wajar  tanpa pengecualian  (57,2%)  dari  pada  perusahaan  yang  menerima  opini  audit  selain  wajar  tanpa pengecualian (42,8%).

## Pengaruh Big Data Analytics Terhadap Audit Delay
Penelitian ini menjelaskan bahwa dampak pada variabel audit delay dapat menampilkan hasil yang  beragam  ketika  ditinjau  dari  beberapa  sudut  pandang  variabel  lain.  Hasil  tersebut  sangat bergantung pada variabel yang digunakan. Tingkat audit delay yang tinggi umumnya mengarah kepada kompleksitas tugas dan operasional dari perusahaan, terlepas banyak pula faktor lain yang dapat memengaruhinya seperti opini auditor, posisi keuangan perusahaan yang akan memberikan sinyal secara simultan kepada publik. Dengan keseluruhan variabel kontrol yang digunakan dalam penelitian, menunjukkan bahwa big data analytics tidak memiliki pengaruh terhadap audit delay . Hal ini dimungkinkan karena big data analytics sendiri masih belum banyak diterapkan oleh perusahaan-perusahaan  di  Indonesia  karena  membutuhkan  biaya  yang  tidak  sedikit  dan kompleksitas  sistem  dan  pemasangan  yang  tinggi.  Hal  inilah  yang  membuat  perusahaan- perusahaan  besar  dan  telah  lama  berdiri  di  Indonesia  banyak  yang  memilih  untuk  tetap menggunakan  sistem  konvensional  dalam  proses  bisnisnya.  Terdapat  juga  beberapa  perusahaan baru  yang  memutuskan  untuk  mencoba  mengimplementasikan big  data  analytics namun  tidak mampu secara maksimal sehingga keterlambatan audit tetap terjadi di perusahaan tersebut. Dari hal tersebut perusahaan secara konsisten harus melakukan pengembangan terkait cara mengatasi audit delay yang ada. Pengimplementasian big data analytics pun masih harus melalui kajian yang matang  dalam  pelaksanaannya  terutama  terkait  dengan  sumber  daya  manusia,  kapabilitas perusahaan,  dan  juga  anggaran  perusahaan.  Hal-hal  tersebutlah  yang  menjadi  fokus  utama perusahaan untuk melakukan pembenahan terkait implementasinya. Dalam dunia akuntansi sendiri, pengimplementasian big  data  analytics dapat  membantu  akuntan  bahkan  auditor  untuk melaksanakan  fungsi  mereka  sebagai  bagian  keuangan  di  perusahaan.  Dengan  adanya big  ada analytics ,  maka  dapat  meminimalkan  terjadinya  human  error  dan  mempersingkat  waktu operasional  dalam  perusahaan.  Sehingga,  tidak  terdapat lead  time yang  membuat  operasional menjadi terhambat.
Dengan  adanya  pelaporan  yang  tepat  waktu  perusahaan  mengharapkan  akan  menciptakan sinyal yang positif bagi investor perusahaan dan mengindikasikan bahwa investor akan melakukan investasi  pada  perusahaan. Big  data sendiri  masih  belum  banyak  diterapkan  oleh  perusahaan- perusahaan di Indonesia karena membutuhkan biaya yang tidak sedikit dan kompleksitas sistem serta biaya pemasangan yang tinggi. Hal inilah yang membuat perusahaan-perusahaan besar dan sudah lama berdiri di Indonesia banyak yang memilih untuk tetap memakai sistem konvensional dalam proses bisnisnya. Terdapat juga beberapa perusahaan baru yang memutuskan untuk mencoba mengimplementasikan big  data  analytics tetapi  tidak  secara  maksimal  sehingga  keterlambatan audit tetap terjadi di perusahaan tersebut.

## Pengaruh Opini Audit Terhadap Audit Quality yang Dimediasi oleh Audit Delay
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  tidak  terdapat  cukup  bukti  bahwa audit  delay dapat menjembatani hubungan opini audit dengan audit quality. Audit delay tidak dapat menjembatani pengaruh opini audit terhadap kualitas audit dikarenakan dalam penelitian ini, nilai rata-rata proses audit  (82  hari)  yang  lebih  kecil  dari  jumlah  hari  batas  maksimal  publikasi  laporan  keuangan perusahaan (seratus dua puluh hari) yang sudah ditetapkan dalam Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor 29/POJK.04/2016 pasal 7 ayat (1) sehingga tidak dapat membuktikan audit delay sebagai jembatan antara hubungan opini audit terhadap audit quality .
Pengaruh Big Data Analytics Terhadap Kualitas Audit yang Dimediasi oleh Audit Delay Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  tidak  terdapat  cukup  bukti  bahwa audit  delay dapat menjembatani  hubungan Big  Data  Analytics dengan audit  quality.  Audit  delay tidak  dapat menjembatani pengaruh BDA terhadap kualitas audit dikarenakan dalam penelitian ini, nilai rata- rata  proses  audit  (82  hari)  yang  lebih  kecil  dari  jumlah  hari  batas  maksimal  publikasi  laporan keuangan perusahaan (seratus dua puluh hari) yang sudah ditetapkan dalam Peraturan Otoritas Jasa Keuangan  Nomor  29/POJK.04/2016  pasal  7  ayat  (1),  yang  berarti  auditor  dapat  menyelesaikan proses audit tepat waktu dan manajemen dapat mempublikasikan laporan keuangan tepat waktu walau tanpa menggunakan BDA.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian hipotesis dapat disimpulkan bahwa variabel independen yaitu implementasi big  data  analytics tidak  berpengaruh  terhadap  variabel audit  delay .  Hal  tersebut menjelaskan bahwa ketika semakin tinggi implementasi yang dilakukan entitas terhadap big data analytics maka akan semakin menurunkan potensi terjadinya audit delay bagi perusahaan . Hasil penelitian  belum  sejalan  dengan  teori  bahwa  adanya  implementasi big  data  analytics mampu menurunkan terjadinya audit delay perusahaan. Berdasarkan hasil penelitian, tidak terdapat cukup bukti  bahwa  opini  audit,  BDA,  dan audit  delay berpengaruh  terhadap  kualitas  audit  pada perusahaan  sub  sektor  telekomunikasi,  transportasi,  dan  perbankan  periode  2016-2020. Berdasarkan  hasil  penelitian,  terdapat  cukup  bukti  bahwa  opini  audit  memiliki pengaruh  positif signifikan terhadap audit delay . Namun tidak terdapat cukup bukti bahwa BDA memiliki pengaruh positif signifikan terhadap audit delay pada   perusahaan sub sektor telekomunikasi, transportasi, dan perbankan periode 2016-2020. Berdasarkan hasil penelitian, tidak terdapat cukup bukti bahwa audit delay dapat menjembatani hubungan opini audit dan Big Data Analytics dengan kualitas audit pada perusahaan sub sektor telekomunikasi, transportasi, dan perbankan periode 2016-2020.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  pada  Universitas  Sriwijaya  yang  mendukung  pendanaan  terhadap  penelitian  ini, yakni Penelitian Sains, Teknologi dan Seni Tahun Anggaran 2022.

## REFERENSI
Abbott, L.J., S. Parker, and G.F. Peters. 2004. Audit committee characteristics and restatements. Auditing: A Journal of Practice & Theory 23 (1): 69-87.
Ajana, Btihaj. 2015. Augmented borders: Big Data and the ethics of immigration control. Journal of Information Communication and Ethics in Society 13(1):58-78.
Alles, M.G. 2015. Drivers of the use and facilitators and obstacles of the evolution of big data by the audit profession. Accounting Horizons 29 (2): 439-449.
Alotaibi, M. Z., Alotibi, M. F., & Zraqat, O. M. (2021). The impact of information technology governance in reducing cloud accounting information systems risks in telecommunications companies  in  the  state  of  Kuwait.  Modern  Applied  Science,  15(1),  143–151. https://doi.org/10.5539/mas.v15n1p143
Appelbaum, D. (2016). Securing big data provenance for auditors: The big data provenance black box as reliable evidence. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 13(1), 17–36. https:// doi.org/10.2308/jeta-51473.
Aobdia,  D.  2019.  Do  practitioner  assessments  agree  with  academic  proxies  for  audit  quality? Evidence from PCAOB and internal inspections. Journal of Accounting and Economics 67 (1): 144-174.
Ashbaugh-Skaife, H., D.W. Collins, and W.R. Kinney Jr. 2007. The discovery and reporting of internal  control  deficiencies  prior  to  SOX-mandated  audits.  Journal  of  Accounting  and Economics 44 (1-2): 166-192.
Bauer,  T.,  &  Estep,  C.  (2019).  One  team  or  two?  Investigating  relationship  quality  between auditors and IT specialists: Implications for audit team identity and the audit process.
Contemporary Accounting Research, 36(4), 2142–2177. https://doi.org/10.1111/19113846.12490 Beasley, M.S. 1996. An empirical analysis of the relation between the board of director composition and financial statement fraud. The Accounting Review 71 (4): 443-465.
Beatty, A. and J. Weber. 2006. Accounting discretion in fair value estimates: An examination of SFAS 142 goodwill impairments. Journal of Accounting Research 44 (2): 257-288.
Beck,  M.J.,  J.R.  Francis,  and  J.L.  Gunn.  2018.  Public  company  audits  and  city‐specific  labor characteristics. Contemporary Accounting Research 35 (1): 394-433.
Beck, M.J., J.L. Gunn, and N. Hallman. 2019. The geographic decentralization of audit firms and audit quality. Journal of Accounting and Economics 68 (1): 1-25.
Bratten, B., L.M. Gaynor, L. McDaniel, N.R. Montague, and G.E. Sierra. 2013. The audit of fair values and other estimates: The effects of underlying environmental, task, and auditor-specific factors. Auditing: A Journal of Practice 32 (Supplement 1): 7-44.
Cahan, S.F., D. Emanuel, and J. Sun. 2009. Are the reputations of the large accounting firms really international? Evidence from the Andersen‐Enron affair. Auditing: A Journal of Practice & Theory 28 (2): 199-226.
Cahan,  S.F.,  J.M.Godfrey,  J.  Hamilton,  and  D.C.  Jeter.  2008.  Auditor  specialization,  auditor dominance, and audit fees: The role of investment opportunities. The Accounting Review 83 (6): 1393-1423.
Cao, Y., L.A. Myers, and T.C. Omer. 201 Does company reputation matter for financial reporting quality? Evidence from restatements. Contemporary Accounting Research 29 (3): 956-990.
Carcello, J.V., T.L. Neal, Z.V. Palmrose, and S. Scholz. 2011. CEO involvement in selecting board members,  audit  committee  effectiveness,  and  restatements.  Contemporary  Accounting Research 28 (2): 396-430.
Chin,  C.L.  and  H.Y.  Chi.  2009.  Reducing  restatements  with  increased  industry  expertise. Contemporary Accounting Research 26 (3): 729-765.
Cheffers, M., D. Whalen, and O. Usvyatsky. 2011. Financial restatements: A ten year comparison.
Audit Analytics (May).
Available   at: http://www.auditanalytics.com/0002/view-custom- reports.php?report¼51de31fb816fec536e562498a0c9e532
Cohen, J.R., U. Hoitash, G. Krishnamoorthy, and A.M. Wright. 2014. The effect of audit committee industry expertise on monitoring the financial reporting process. The Accounting Review 89 (1): 243-273.
Columbus, L. 2017. 53% of companies are adopting big data analytics. Forbes Available at https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/12/24/53-of-companies-are- adopting- big-data-analytics/#24ec48ea39a1.
Columbus, L. 2018. Big data analytics adoption soared in the enterprise in 2018. Forbes Available at https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2018/12/23/big-dataanalytics- adoption- soared-in-the-enterprise-in-2018/#67cae638332f.
Dao, M., K. Raghunandan, and D.V. Rama. 2012. Shareholder voting on auditor selection, audit fees, and audit quality. The Accounting Review 87 (1): 149-171.
Dechow,  P.M.,  W.  Ge,  C.R.  Larson,  and  R.G.  Sloan.  2011.  Predicting  material  accounting misstatements. Contemporary Accounting Research 28 (1): 17-82.
DeFond, M. and J. Zhang. 2014. A review of archival auditing research. Journal of Accounting and Economics 58 (2-3): 275-326.
Dye, R.A. 1993. Auditing standards, legal liability, and auditor wealth. Journal of Political Economy 101 (5): 887-914.
Dagiliene, L. and Kloviene, L. (2019) Motivation to use big data and big data analytics in external auditing. Managerial Auditing Journal, 34 (7). pp. 750-782. ISSN 0268-6902 https://doi.org/10.1108/MAJ-01-2018-1773
De  Pietro,  R.,  Wiarda,  E.,  and  Fleischer,  M.  (1990).  The  context  for  change:  Organization, technology and environment. In L. G. Tornatzky, M. Fleischer, & A. K. Chakrabarti (Eds.), The processes of technologi-cal innovation (pp. 151-175). Lexington Books.
El-Monem,  A.A.,  &  Serag  (2020).  A  Proposed  Framework  for  Big  Data  Analytics  in  External Auditing and Its Impact on Audit Quality with A Field Study in Egypt.
Ettredge, M., M. Sherwood, and L. Sun. 2020. Office-Client Balance and Metro Area Audit Market Competition. Available at SSRN 2374377.
Francis, J.R., P.N. Michas, and M.D. Yu. 2013. Office size of Big 4 auditors and client restatements. Contemporary Accounting Research 30 (4): 1626-1661.
Francis, J.R. and M.D. Yu. 2009. Big 4 office size and audit quality. The Accounting Review 84(5): 1521-1552.
Frank, K.A. 2000. Impact of a confounding variable on a regression coefficient.
Sociological Methods & Research 29 (2): 147-194.
Greene, W. 2004. The behaviour of the maximum likelihood estimator of limited dependent variable models in the presence of fixed effects. The Econometrics Journal 7 (1): 98-119.
Griffith, E.E., J.S. Hammersley, and K. Kadous. 2015. Audits of complex estimates as verification of management numbers: How   institutional pressures
shape
practice.
Contemporary Accounting Research 32 (3): 833-863.
Hoopes, J.L., K.J. Merkley, J. Pacelli, and J.H. Schroeder. 2018. Audit personnel salaries and audit quality. Review of Accounting Studies 23 (3): 1096-1136.
Hussien, L., Okour, S., AlRawashdeh, H., Ali, O., Zraqat, O., & Zureigat, Q. (2021). Explanatory factors  for  asymmetric  cost  behavior:  Evidence  from  Jordan.  International  Journal  of Innovation, Creativity, and Change, 15(4), 201–219.
ICAEW. 2020. Data Analytics for external auditors. Available at https://www.icaew.com/- /media/corporate/files/technical/iaa/tecpln14726-iaae-data-analytics---webversion.ashx
Ji, S. H., & Yoon, K. C. (2020). The effects of widening daily stock price limit the relevance between audit quality and stock return. The Journal of Asian Finance, Economics, and Business, 7(4), 107–119 . https://doi.org/10.13106/jafeb.2020. vol 7. no 4.
Kedia,  S.  and  S.  Rajgopal.  2011.  Do  the  SEC's  enforcement  preferences  affect  corporate misconduct? Journal of Accounting and Economics 51 (3): 259-278.
Kinney Jr, W.R. Z.V. Palmrose, and S. Scholz. 2004. Auditor independence, non‐audit services, and restatements:  Was  the  US government right?  Journal of  Accounting  Research  42  (3):  561- 588.
Kim,  I.  and  D.J.  Skinner.  2012.  Measuring  securities  litigation  risk.  Journal  of  Accounting  and Economics 53 (1-2): 290-310.
Knechel,  W.R.,  V.  Naiker,  and  G.  Pacheco.  2007.  Does  auditor  industry  specialization  matter? Evidence from market reaction to auditor switches. Auditing: A Journal of Practice & Theory 26 (1): 19-45.
Larcker, D.F., and T.O. Rusticus. 2010. On the use of instrumental variables in accounting research. Journal of Accounting and Economics 49 (3): 186-205.
Lennox, C. and B. Li. 2014. Accounting misstatements following lawsuits against auditors. Journal of Accounting and Economics 57 (1): 58-75.
Naiker, V., D.S. Sharma, and V.D. Sharma. 2013. Do former audit firm partners on audit committees procure greater nonaudit services from the auditor? The Accounting Review 88 (1): 297-326.
Numan, W., and M. Willekens. 2012. An empirical test of spatial competition in the audit market. Journal of Accounting and Economics 53 (1-2): 450-465.
Salijeni, G., Samsonova-Taddei, A., & Turley, S. (2019). Big Data and changes in audit technology: contemplating  a  research  agenda.  Accounting  and  Business  Research,  49(1),  95–119. https://doi.org/10.1080/00014788.2018.1459458
Salijeni, G., Samsonova-Taddei, A., & Turley, S. (2021). Understanding how big data technologies reconfigure  the  nature  and  organization  of  financial  statement  audits:  A  socio-material analysis. European Accounting Review, 30(3), 531–555.
https://doi.org/10.1080/09638180.2021.1882320
Skinner, D.J. and R.G. Sloan. 2002. Earnings surprises, growth expectations, and stock returns or don't let an earnings torpedo sink your portfolio. Review of Accounting Studies 7 (2-3): 289- 312.
Skinner, D.J. and S. Srinivasan 2012. Audit quality and auditor reputation: Evidence from Japan. The Accounting Review 87 (5): 1737-1765.
Suyanto,  S.,  Putry,  N.  A.  C.,  &  Sugiharti,  E.  (2018).  Anteseden  Dan  Konsekuensi Audit  Delay Terhadap Kualitas Audit. Akuntansi Dewantara, 2(1), 96–108. https://doi.org/10.26460/ad.v2i1.2581.