Pendeteksian Fraud : Peran Big Data dan Audit Forensik
Briyan Efflin Syahputra 1 dan Akhmad Afnan 2
1,2 Program Studi Akuntansi, Fakultas Bisnis, Psikologi dan Komunikasi, Universitas Teknologi Yogyakarta
Jln. Siliwangi (Ringroad Utara), Jombor, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55285
Abstract. The increasing number of fraud cases in Indonesia resulted in significant losses incurred by this country. Therefore, finding an effective method to detect fraud is the focus of many parties, especially the government. This research  investigates  the  influence  of  big  data  on  forensic  audit.  A  part  from  that,  the  influence  of  big  data  and forensic  audits  as  mediating  variable  on  fraud  detection  is  also  examined.  This  research  is  quantitative  research with survey method by distributing questionnaires. The respondents in this research were 221 auditors who worked at  Badan Pemeriksa Keuangan  (BPK)  and Badan Pengawasan Keuangan dan Pembangunan (BPKP) Republic of Indonesia. The statistical test in this research was the structural equation modelling (SEM) of SmartPLS.  The result showed that big data had a significant and positive effect on forensic audit. This research also proved that big data and forensic  audits  have  a  significant  and  positive  influence  on fraud  detection.  In  addition, forensic  audits  have been proven to partially mediate the relationship between big data and fraud detection.
Keywords: big data; forensic audit; fraud detection
Abstrak. Tingginya  kasus fraud yang  terjadi  di  Indonesia,  menyebabkan  besarnya  jumlah  kerugian  yang  harus diderita oleh negara. Sehingga, mencari metode yang efektif untuk mendeteksi tindakan fraud masih menjadi fokus banyak  pihak,  terutama  Pemerintah.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  dilakukan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  pengaruh big  data terhadap  audit  forensik.  Selain  itu,  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menganalisis  pengaruh big  data dan  audit  forensik  sebagai  variabel  intervening/mediasi  terhadap  pendeteksian fraud .  Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan  metode  survei  melalui  penyebaran kuesioner. Adapun responden dari penelitian ini ialah 221 auditor yang bekerja di Badan Pemeriksa Keuangan dan Badan  Pengawasan  Keuangan  dan  Pembangunan  Republik  Indonesia.  Pengujian  statistik  dalam  penelitian  ini berupa structural  equation  modelling (SEM)  dengan  bantuan  aplikasi  smartPLS.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukan bahwa big data terbukti berpengaruh positif terhadap audit forensik. Pada penelitian ini juga dibuktikan bahwa big  data dan  audit  forensik  masing-masing  berpengaruh  positif  terhadap  pendeteksian fraud .  Selain  itu, penelitian  ini  turut  membuktikan  bahwa  audit  forensik  terbukti  memediasi  secara  parsial  hubungan big  data terhadap pendeteksian fraud
Kata Kunci: big data ; audit forensik; pendeteksian fraud
Corresponding author. briyan.efflin@staff.uty.ac.id How to cite this article. Syahputra, Briyan Efflin., & Afnan, Akhmad. (2020). Pendeteksian Fraud : Peran Big Data dan  Audit  Forensik. Jurnal  ASET (Akuntansi  Riset).  Program Studi Akuntansi. Fakultas Pendidikan Ekonomi dan Bisnis
Universitas Pendidikan Indonesia, 12(2), 301-316. Retrieved from
https://ejournal.upi.edu/index.php/aset/article/view/28939 History of article. Received : Oktober 2020, Revision : Desember 2020 , Published : Desember 2020 Online ISSN: 2541-0342 . Print ISSN: 2086-2563 . DOI : https://doi.org/10.17509/jaset.v12i2.28939 Copyright©2020. Jurnal ASET (Akuntansi Riset) Program Studi Akuntansi FPEB UPI .

## PENDAHULUAN
Pencarian  metode  yang  efektif  untuk mendeteksi fraud tentunya  masih  menjadi fokus  utama  banyak  pihak  hingga  saat  ini, terutama  pemerintah.  Hal  ini  dilakukan dengan  harapan  agar  kedepannya  jumlah tindakan fraud dapat diminimalisasi, mengingat dampak langsung yang ditimbulkan  akibat  adanya  tindakan  ini. Indonesia  termasuk  sebagai  salah  satu  negara
dengan  kasus fraud yang  cukup  tinggi, terutama  kasus  korupsi.  Bahkan  pada  tahun 2020,  dilaporkan  oleh Indonesia  Corruption Watch (ICW), selama tahun 2019 telah terjadi kasus  korupsi  sebanyak  217  kasus  di Indonesia, dengan total kerugian yang diderita negara  sebanyak  Rp8,04  triliun  (Kompas, 2020).  Diketahui  pula  dari  data  yang dilaporkan  oleh  ICW  tersebut,  mayoritas pelakunya  merupakan  Pegawai  Negeri  Sipil
yang  bekerja  di  berbagai  kantor  PEMDA (Pemerintah  Daerah),  dengan  total  pelaku sebanyak 263 orang (Tempo, 2020). Berdasarkan  data-data  tersebut,  maka  wajar sekali jika kasus fraud ini sangat meresahkan banyak pihak, terutama Pemerintah.
Banyak  pilihan  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mendeteksi fraud .  Namun, penentuan  metode  yang  memang  paling efektif  untuk  mendeteksi fraud masih  dalam proses  pencarian  oleh  berbagai  pihak  hingga saat  ini.  Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Zachariah  et  al.  (2014)  telah  membuktikan bahwa  terdapat  metode  yang  sangat  efektif untuk  mendeteksi fraud ,  yaitu  audit  forensik. Bahkan  Inyada,  Olopade,  and  John  (2019) turut  membuktikan  dalam  penelitiannya bahwa  audit  forensik  tidak  hanya  terbukti efektif  dan  efisien  untuk  mendeteksi fraud , namun  juga  sangat  efektif  dan  efisien  untuk mencegah  dan  mengurangi  kasus fraud. Selain  itu,  Uniamikogbo  et  al.  (2019)  juga turut menyatakan dan sangat merekomendasikan untuk menggunakan audit forensik  sebagai  metode  yang  sangat  efektif untuk  mendeteksi fraud .  Terdapat  beberapa alasan  yang  menjadikan  audit  ini  menjadi metode  yang  efektif  untuk  mendeteksi fraud . Menurut  Kayo  (2013)  dan  Vukadinović  et  al. (2015)  berikut  ialah  beberapa  alasan  yang membuat audit forensik menjadi metode yang efektif  untuk  mendeteksi fraud ,  antara  lain: (a)  audit  ini  memang  dikhususkan  dan fokuskan untuk menginvestigasi dan mendeteksi  tindakan fraud. Berbeda  dengan jenis audit lainnya, yang terkadang digunakan untuk  tujuannya  yang  cukup  beragam;  (b) auditor  yang  ditugaskan  untuk  melakukan audit  ini  diharuskan  seorang  ahli  ( expert ) yang  menguasai  banyak  bidang  ilmu  (tidak hanya akuntansi dan auditing ) seperti kriminologi,  investigasi,  keuangan, analytical skill ,  administrasi  pemerintahan,  hukum, teknologi informasi, komunikasi, dan lainnya. Tingginya tuntutan untuk menjadi auditor ini, dikarenakan  hasil  dari  audit  ini  akan  menjadi bukti  dalam  proses  litigasi;  (c)  audit  forensik dalam pelaksanaannya menggunakan pendekatan  yang  proaktif  (proses  identifikasi berbagai protensi kemungkinan akan
terjadinya fraud ,  sebelum  tindakan fraud tersebut  dilakukan/terjadi)  dan  pendekatan yang reaktif (proses identifikasi kemungkinan tindakan fraud yang memang sudah terjadi). Proses pendeteksian fraud menggunakan  audit  forensik,  pastinya  juga dipengaruhi  oleh  faktor  lainnya.  Menurut Hartono (2019) dan Hipgrave (2013) terdapat salah  satu  faktor  yang  dapat  meningkatkan proses  pendeteksian fraud yaitu  penggunaan big  data . Big  data dapat  digunakan  secara langsung  untuk  mendeteksi fraud maupun dapat  dijadikan  alat  untuk  meningkatkan efektifitas  penggunaan  metode  deteksi fraud lainnya  seperti  audit  forensik.  Hal  ini dikarenakan,  auditor  dapat  memaksimalkan manfaat data yang sangat komprehensif, yang terdapat dalam big data dengan menggunakan data  analytics  tools ,  yang  kemudian  hal  ini dapat mempermudah dan mempercepat auditor dalam menganalisis risiko-risiko fraud yang  mungkin  akan  terjadi  dalam  suatu organisasi, memudahkan auditor untuk menganalisis  penyebab  terjadinya  kasus fraud ,  dan  lain  sebagainya. Sehingga, pemanfaatkan big data akan menjadi peluang besar bagi setiap auditor untuk memperlancar dan mempercepat pekerjaannya dalam mendeteksi fraud ,  termasuk  didalamnya menggunakan  audit  forensik  sebagai  metode untuk deteksi fraud .
Hingga  saat  ini,  sudah  terdapat beberapa  penelitian  terdahulu  yang  turut menganalisis  bagaimana  pengaruh  audit forensik  dan big  data terhadap  pendeteksian fraud .  Sama  halnya  dengan  penelitian mengenai  pengaruh big  data terhadap  audit forensik.  Seperti,  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  Alao  (2016);  Enofe  et  al (2015);  dan  Akenbor  &  Oghoghomeh  (2013) yang  mampu  membuktikan  bahwa  audit forensik  berpengaruh  signifikan  terhadap proses pendeteksian fraud .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tang &  Karim  (2019);  dan  J.  Chen  et  al.  (2015) telah  membuktikan  efektiftas big  data dalam mendeteksi fraud. Selain  itu  penelitian  yang dilakukan  oleh  Appelbaum  et  al.  (2017)  dan Tang & Karim (2017) juga turut membuktikan bahwa big data dapat
dimaksimalkan  fungsinya  pada  suatu  audit (termasuk audit forensik) dalam rangka untuk mendeteksi tindakan fraud .
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  maka penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk menganalisis  pengaruh big  data terhadap audit  forensik.  Penelitian  ini  juga  dilakukan untuk  menganalisis  pengaruh big  data dan audit  forensik  terhadap  pendeteksian fraud . Serta untuk menganalisis bagaimana pengaruh audit forensik yang dapat memediasi pengaruh big  data terhadap  pendeteksian fraud . Big  data dan  audit  forensik  akan  tepat sekali  untuk  diteliti  pengaruhnya  terhadap pendeteksian fraud ,  dikarenakan  pengaruh kedua  faktor  tersebut  masih  sangat  jarang diteliti,  khususnya  di  Indonesia.  Penelitian yang  menguji  secara  bersamaan  kedua  faktor tersebut  untuk  mendeteksi fraud juga  sangat jarang  dilakukan.  Selain  itu,  penelitian mengenai  pengaruh big  data terhadap  audit forensik juga masih sangat jarang diteliti. Jika melihat  peran big  data ,  sangat  masuk  akal bahwa faktor tersebut efektif untuk meningkatkan  peran  audit  forensik  dalam rangka  mendeteksi fraud .  Adapun  berikut ialah rumusan masalah dari penelitian ini: (a) apakah big  data berpengaruh  positif  terhadap audit forensik; (b) apakah big data berpengaruh  positif  terhadap  pendeteksian fraud ;  (c)  apakah  audit  forensik  berpengaruh positif  terhadap  pendeteksian fraud ;  dan  (d) apakah  audit  forensik  dapat  memediasi pengaruh positif big data terhadap pendeteksian fraud .
Auditor  yang  bekerja  di  Badan Pemeriksa  Keuangan  (BPK)  dan  Badan Pengawasan  Keuangan  dan  Pembangunan (BPKP)  merupakan  responden  dari  penelitian ini.  Melalui  penelitian  ini  diharapkan  dapat ditemukan  metode  dan  model  yang  sangat efektif  untuk  mendeteksi fraud .  Sehingga, hasil  dari  penelitian  ini  kemudian  diharapkan dapat  dimanfaatkan  oleh  berbagai  lembaga audit, khususnya lembaga milik negara seperti BPK,  BPKP  dan  KPK  RI  untuk  menjalankan salah  satu  tugas  utamanya  dalam  rangka pendeteksian dan pengungkapan fraud.

## KAJIAN LITERATUR
Teori Kegenan ( Agency Theory )
Parker  et  al.  (2018)  menjelaskan bahwa agency  theory dapat  menjelaskan adanya  hubungan  antara principal (sebagai pihak  pemilik)  dan agent (sebagai  pihak manajemen). Adapun hubungan yang dimaksud  ialah principal dalam  hal  ini  akan mendelegasikan  tugas  dan  wewenangnya kepada  pihak agent untuk  menjalankan kegiatan  dan  mengambil  berbagai  keputusan serta wewenang lainnya atas organisasi/institusi  milik principal (Fayezi  et al.,  2012).  Sehingga,  seharusnya agent yang dipercaya  oleh principal untuk  mengelola organisasinya tersebut, harus menjalankannya dengan  baik  dan  tidak  melanggar  segala bentuk  aturan  yang  dapat  merugikan  para principal . Namun, di beberapa kasus, terkadang agent melakukan berbagai tindakan yang  justru  sangat  merugikan principal dan tentunya  tidak  sesuai  dengan  harapan,  seperti melakukan  tindakan fraud .  Permasalahan yang  muncul  antara agent dan principal ini yang  kemudian  disebut  dengan agency problem , konflik yang muncul antara principal dan agent ,  yang  kemudian  dapat merugikan  salah  satu  pihak  (Bendickson  et al., 2016).
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang dilakukan  oleh  Anugerah  (2014);  Nurbaiti  & Hanafi  (2018);  dan  Agustina  &  Pratomo (2019)  merupakan  beberapa  penelitian  yang turut menunjukan bahwa salah satu penyebab terbanyak munculnya konflik antara principal dan agent ( agency  problem )  ialah  tindakan fraud .  Tentunya  maraknya  tindakan fraud yang  dilakukan  oleh agent ini,  disebabkan oleh  berbagai  faktor  penyebab,  salah  satunya ialah  lemahnya  sistem  pengendalian  dalam organisasi  tersebut,  yang  kemudian  menjadi kesempatan  bagi  para  oknum agent untuk melakukan berbagai jenis tindakan fraud.
Fraud Fraud merupakan tindakan
pelanggaran  hukum  yang  dilakukan  oleh pelakunya,  untuk  menipu  korbannya,  yang kemudian dapat  menyebabkan kerugian secara  finansial  kepada  para  korbannya
(Akenbor  &  Oghoghomeh,  2013).  Lebih lanjut lagi Zimbelman et al. (2014) menyatakan  bahwa fraud merupakan  suatu tindakan  ilegal  yang  membutuhkan  keahlian tertentu/khusus  untuk  mendapatkan  berbagai bentuk  keuntungan  dari    pihak  yang  menjadi korban.
Crowe  (2011)  menyatakan  bahwa terdapat 5 faktor utama  yang kemudian dapat mendorong seseorang untuk melakukan tindakan fraud yaitu pressure (tekanan) , opportunity (kesempatan) , rationalization (rasionalisasi), competence (kompetensi)  dan arrogance (arrogansi). Kelima faktor penyebab fraud ini  kemudian  dapat  disebut sebagai fraud  pentagon . Fraud  pentagon sebenarnya merupakan bentuk pengembangan dari  teori  penyebab fraud sebelumnya  yaitu fraud  triangle .  Ilustrasi  perkembangan  teori penyebab fraud ini  ( fraud  pentagon )  dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada fraud  pentagon ,  diketahui  telah ditambahkan  2  faktor  tambahan  lainnya (selain  faktor  yang  sudah  dirumuskan  dari fraud  triangle )  yang  diyakini  semakin mendorong seseorang untuk melakukan tindakan fraud yaitu  faktor  kompetensi  dan arogansi  (Mohamed  et  al.,  2015;  dan Apriliana & Agustina, 2017).
Deteksi Fraud di Lembaga Audit

## Pemerintah
Dalam  rangka  memerangi  kasus fraud yang  marak  terjadi,  pemerintah  Indonesia memiliki  beberapa  lembaga  audit  yang memang  memiliki  beragam  tujuan,  termasuk di  dalamnya  ialah  untuk  mendeteksi  atau mengungkapkan fraud . Lembaga yang dimaksud  seperti  BPK  dan  BPKP.  Dalam menjalankan  tugas  tersebut,  baik  BPK maupun  BPKP  sama-sama  telah  mulai mengimplementasikan penggunaan audit forensik  dalam  rangka  mendeteksi fraud (BPK  RI,  2020;  BPKP  RI,  2015;  dan Inspektorat
Jenderal Kementerian Perindustrian  (2017).  Penggunaan  audit  ini oleh  BPK  maupun  BPKP  dipakai  sebagai metode  untuk  melakukan  pemeriksaan  dan pengungkapan  seperti  pada  kasus  pidana korupsi,  kecurangan  ekonomi  dan  kasus hukum  perdata  yang  melibatkan  berbagai lembaga pemerintah (yang tentunya merugikan  negara)  (Inspektorat  Jenderal Kementerian  Perindustrian,  2017).  Melalui audit  forensik,  auditor  BPK  maupun  BPKP yang ditugaskan biasanya juga menggunakannya  dalam  rangka  perhitungan kerugian negara, yang kemudian hal ini dapat dijadikan sebagai bukti yang digunakan dalam proses litigasi. Lebih lanjut, kesaksian auditor forensik  selaku  saksi  ahli  dapat  pula  menjadi bukti  hukum  pada  proses  litigasi  dalam rangka  mendeteksi  atau  mengungkapkan fraud (BPK  RI,  2020;  BPKP  RI,  2015;  dan Inspektorat Jenderal Kementerian Perindustrian (2017). Selain  penggunaan  audit  forensik,
ternyata  BPK  telah  merencanakan  untuk memanfaatkan penggunaan teknologi big data dalam  rangka  kegiatan  pemeriksaan  maupun pendeteksian fraud .  BPK  telah  merancang pendekatan big  data  analytics dengan pendekatan piramida pengetahuan yang terdiri atas  3  lapisan  informasi,  antara  lain  lapisan operasional,  lapisan  konsolidasi,  dan  lapisan analytics . Proses tersebut, tentu didukung oleh beberapa  penggunaan  aplikasi  yang  sudah dikembangkan,  seperti  aplikasi  SIAP  (Sistem Aplikasi Pemeriksaan) (BPK RI, 2020b).
Pressure Opportunity Rationalization Fraud Triangle Pressure Rationalization Opportunity Arrogance Competence Fraud Pentagon
Big Data dan Audit Forensik Mishra  et  al.  (2017)  dan  Chen  & Zhang  (2014) menjelaskan  bahwa Big  data merupakan penggambaran dari kumpulan data yang  besar,  kompleks,  dan  membutuhkan teknologi yang sangat canggih untuk menganalisisnya. Melalui kemampuannya, big data ternyata  mampu  memaksimalkan  fungsi audit forensik dalam rangka untuk mendeteksi fraud .  Hal  ini  pun  kemudian  dapat  menjadi sebuah  jawaban  untuk  mengatasi agency problem yang muncul karena adanya tindakan fraud .
Seperti  yang  diketahui  bahwa  salah satu  faktor  yang  biasanya  menghambat auditor  ketika  mendeteksi fraud ialah  auditor tersebut memiliki keterbatasan dalam menganalisis  berbagai  data  yang  sifatnya tidak  terstruktur  dan  data  non  keuangan (seperti  detail  kontrak,  hasil  rapat,  berita terkait  manajemen,  dan  lain  sebagainya). Permasalahan  ini,  dapat  diatasi  oleh  auditor dengan  memanfaatkan big  data, melalui fungsi data  analytics  tools (Hartono,  2019; Tang  &  Karim,  2017).  Terlebih big  data memiliki  keunggulan  dengan  melimpahnya data  yang  dimiliki  (volume  data  yang  besar). Selain itu, big data juga memiliki keunggulan yaitu  datanya  yang  terintegrasi.  Data  yang terintegrasi  tentunya  akan  mempercepat auditor  forensik  dalam  melakukan  prosedur analitis  dan  hal  ini  juga  dapat  mempercepat proses komunikasi, yang akan sangat membantu auditor untuk meningkatkan efektifitas  dan  efisiensi  pekerjaannya  dalam mendeteksi fraud (Tang & Karim, 2019). Menurut  Tang  &  Karim  (2017) big data juga  dapat  meningkatkan  kecukupan, reliabilitas  dan  relevansi  suatu  bukti  audit. Tentunya  hal  ini  secara  langsung  dapat meningkatkan kualitas audit, termasuk didalamnya  audit  forensik.  Tang  &  Karim (2017)  memberi  contoh,  misalnya  seorang auditor  akan  memverifikasi  informasi  suatu pengiriman. Melalui big data , auditor forensik dapat menggunakan dan memaksimalkan data dari  GPS  untuk  mendapatkan  informasi  yang lebih  valid  dalam  rangka  memverifikasi pengiriman tersebut. Sehingga wajar big data
memiliki peran yang besar untuk memaksimalkan peran audit forensik. Berdasarkan  berbagai  penjelasan  di  atas, kemudian dapat dirumuskan hipotesis berikut:
H1: Big  data berpengaruh  positif  terhadap audit forensik
Big Data dan Pendeteksian Fraud Big  data dapat  memperluas  sumber dan  ukuran  informasi  yang  dibutuhkan  oleh auditor  dalam  rangka  mendeteksi fraud .  Hal ini kemudian akan mendukung proses analitis, yang  akan  berdampak  pada  peningkatan kualitas  hasil  pemeriksaan  dalam  deteksi fraud .  Hal  ini  selaras  dengan agency  theory , yang  mana big  data dapat  menjadi  sebuah solusi  untuk  mengatasi ageny  problem (berupa tindakan fraud ) yang sering terjadi di berbagai  jenis  instansi,  terutama  di  lembaga pemerintahan.
Hipgrave  (2013)  juga  menyatakan, ternyata big  data juga  dapat  mempercepat proses  investigasi fraud .  Hal  ini  dikarenakan, big data mampu meningkatkan hasil visualisasi data, mempercepat penciptaan data dan  mempercepat  serta  meningkatkan  proses komunikasi internal tim yang sedang melakukan pendeteksian fraud . Hal ini sangat memungkinkan karena big data memiliki data yang terintegrasi.
Alibaba  dapat  dijadikan  sebagai  salah satu  contoh  perusahaan  besar  di  dunia,  yang turut  membuktikan  manfaat big  data untuk mendeteksi  dan  memerangi fraud ,  terutama dalam  rangka  pencegahan fraud (J.  Chen  et al.,  2015).  Selain  itu,  melalui  survei  yang dilakukan  oleh  Ernst  &  Young  (2014) diketahui bahwa sebesar 72% responden (dari 466  perusahaan  yang  berpatisipasi  dalam survei) menyatakan bahwa teknologi big data memiliki  peran  kunci  untuk  mencegah  dan mendeteksi fraud .  Sehingga  dapat  dilihat bahwa big  data memang  mampu  sebagai  alat yang  efisien  dan  efektif  untuk  pendeteksian fraud . Penelitian yang dilakukan oleh Tang & Karim  (2019)  telah  membuktikan  bahwa big data memang  efektif  dan  efisien  untuk mendeteksi fraud . Maka, berdasarkan
berbagai  penjelasan  sebelumnya,  dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H2: Big  data berpengaruh  positif  terhadap pendeteksian fraud
Audit Forensik, Big Data dan Pendeteksian Fraud
Audit  forensik  diyakini  merupakan metode  yang  efektif  untuk  mendeteksi  dan mengungkapkan fraud . Bahkan, audit forensik ternyata  juga  dapat  meningkatkan  efektifitas penggunaan  teknologi  berupa big  data dalam rangka mendeteksi fraud . Kombinasi penggunaan big  data dan  audit  forensik  akan menjadi solusi yang efektif untuk menyelesaikan agency problem berupa tindakan fraud yang marak terjadi hingga saat ini.
Seperti  yang  diketahui  bahwa  audit forensik  ialah  audit  yang  dalam  prosesnya memanfaatkan keterampilan investigasi khusus  untuk  mengungkapan  secara  tepat berbagai  jenis  tindakan fraud yang  kemudian hasilnya akan dibuktikan dalam proses litigasi (Vukadinović  et  al.,  2015).  Efektifnya  audit forensik  dalam  mendeteksi fraud ternyata dapat dikombinasikan dengan penggunaan big data .  Auditor  forensik  yang  cakap,  dalam prosesnya dapat meningkatkan peran big data yang  memiliki  data  yang  sangat  melimpah untuk  melakukan  investigasi  menjadi  lebih detail,  cepat  dan  menyeluruh  dalam  rangka pendeteksian fraud (Tang & Karim, 2019 dan Tang  &  Karim  (2017).  Penelitian  yang dilakukan  Tang  &  Karim  (2017)  ialah  bukti yang  menunjukan  proses  pendeteksian fraud menjadi  lebih  efektif  melalui  kombinasi  dari penggunakan big  data dan  audit  (termasuk audit forensik).
BPKP  RI  (2016)  dan  Dada  et  al. (2013)  menyatakan  bahwa  audit  forensik dalam proses mendeteksi fraud akan memanfaatkan  dan  menggabungkan  berbagai jenis cabang ilmu seperti krimonologi, hukum dan  litigasi,  administrasi  sektor  publik, investigasi, teknologi informasi dan komunikasi.  Hal  ini  dikarenakan,  audit  ini menuntut  auditornya  bukan  sekedar  mencari dan  mengumpukan  bukti  audit,  namun  harus
mengumpulkan  bukti  yang  sah  menurut hukum, dengan kriteria yang sangat kompleks.  Sehingga,  dapat  dilihat  bahwa auditor  yang  memang  ditugaskan  untuk melakukan  audit  forensik  tentunya  ialah auditor  yang  menguasai  banyak  bidang kompetensi.  Selain  itu,  untuk  meningkatkan tingkat  kesuksesan  pelaksanaan  audit  ini, auditor  yang  ditugaskan  merupakan  auditor yang  secara  pengalaman  terbukti  sebagai auditor  yang  cerdik  dan  selalu  menggunakan sikap skeptisme profesionalnya. Sikap skeptis memang  memiliki  peran  penting  untuk mendeteksi fraud , karena dengan mengimplementasikan  sikap  ini,  auditor  akan terbiasa untuk memperhatikan berbagai isyarat  non  verbal,  yang  biasanya  dapat menuntun  auditor  (sebagai  petunjuk)  untuk menemukan bukti yang diharapkan. Penelitian yang  dilakukan  oleh  Inyada  et  al.  (2019)  dan Alao  (2016)  merupakan  beberapa  penelitian terdahulu  yang  turut  membuktikan  bahwa audit forensik efektif untuk mendeteksi fraud . Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H3:  Audit  forensik  berpengaruh  positif terhadap pendeteksian fraud
H4:  Audit  forensik  memediasi  pengaruh positif big data terhadap pendeteksian fraud

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan  kuantitatif  dengan  menyebarkan kuesioner  (metode  survei)  pada  auditor  yang bekerja  di  BPK  dan  BPKP  Republik Indonesia.  Responden  yang  telah  mengisi kuesioner dalam penelitian ini ialah sebanyak 221 auditor baik yang bekerja di BPK maupun BPKP, dengan rincian sebanyak 83 responden berasal dari BPK (Kantor Pewakilan Provinsi Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  DKI  Jakarta, Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa  Timur, Jayapura,  Kepulauan  Riau,  Nusa  Tenggara Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Papua  Barat, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Sulawesi  Utara,  Sumatera  Selatan  dan Sumatera  Utara),  dan  sisanya  sebanyak  138
responden  berasal  dari  BPKP  (Kantor Perwakilan  Provinsi  Aceh,  Bengkulu,  Jawa Tengah,  Jawa  Timur,  Kalimantan  Selatan, Kalimantan  Utara,  Kepulauan  Riau,  Maluku Utara,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara dan  Sumatera  Utara).  Dalam  rangka  proses pengumpulan data, penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling . Kuesioner  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  19  pertanyaan, dengan  rincian  8  pertanyaan  terkait  dengan pendeteksian fraud ,  7  pertanyaan  terkait dengan audit forensik dan 4 pertanyaan terkait dengan big  data .  Hasil  dari  pengisian kuesioner  dalam  penelitian  ini,  kemudian  di analisis dengan alat statistik yaitu smartPLS .
Definisi  Operasional  dan  Pengukuran Variabel
Variabel yang digunakan dalam penelitian  ini  yaitu big  data ,  audit  forensik dan  pendeteksian fraud . Big  data merupakan variabel  independen  dalam  penelitian  ini, sedangkan  audit  forensik  merupakan  variabel intervening.  Selain  itu  pendeteksian fraud merupakan variabel dependen. Setiap indikator pertanyaan dalam kuesioner penelitian  ini  (semua variabel)  diukur menggunakan skala likert dengan interval 1-6. Jawaban  dengan  skala  1-3  menunjukan persepsi  tidak  setuju.  Sebaliknya,  jawaban dengan  skala  4-6  menunjukan  persepsi  yang setuju.
Ahmed  &  Ameen  (2017) menjelaskan bahwa pada dasarnya big data dapat dipahami dan  dijelaskan  dengan  melihat  karakteristik utamanya  yaitu:  (a) volume (ukuran  yang besar); (b) variety (jenis data yang bervariasi);
(c) velocity (penciptaan data yang cepat); dan (d) veracity (kerentanan  dari  sisi  akurasi  dan keandalan data); dan (e) value (memiliki nilai yang  tinggi  jika  diolah  dengan  cara  yang tepat).  Variabel  ini  menggunakan  referensi dari  Rezaee  &  Wang  (2019)  dalam  rangka menyusun  pertanyaan  yang  terdapat  dalam kuesioner  penelitian  ini.  Tepatnya  terdapat  4 item pertanyaan yang digunakan berupa peran big  data yang  meningkatkan  fungsi  audit forensik dalam mendeteksi fraud ; memaksimalkan penggunaan big data ;
tumpang  tindih  penggunaan big  data dan audit  forensik;  dan  pembatasan  penggunaan big  data dalam  deteksi fraud karena menimbulkan ancaman keamanan data.
Audit forensik merupakan suatu kegiatan yang terdiri dari proses mengumpulkan  data,  dilanjutkan  dengan proses verifikasi, analisis dan diakhiri dengan proses  pelaporan  data  yang  dilakukan  dalam rangka untuk mengumpulkan bukti yang dapat digunakan  dan  dibuktikan  dalam  proses litigasi  atas  kasus-kasus fraud (Inyada  et  al., 2019).  Variabel  ini  menggunakan  referensi dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Enofe  et al. (2015) dalam rangka menyusun pertanyaan kuesioner terkait dengan variabel ini. Adapun jumlah  pertanyaan  yang  digunakan  dalam variabel  ini  yaitu  sebanyak  7  pertanyaan berupa  penggunaan  audit  forensik  untuk deteksi fraud ;  audit  forensik  menjamin pendeteksian fraud menjadi  lebih  cepat; penggunaan  audit  forensik  untuk  pencegahan fraud ;  penggunaan  audit  forensik  untuk  reviu pengendalian internal; jaminan strategi pencegahan  dan  pendeteksian fraud melalui audit  forensik;  penggunaan  audit  forensik sebagai  metode  yang  tepat  untuk  mendeteksi fraud ;  dan  penggunaan  audit  forensik  untuk menjamin  perlindungan  aset  dari  pihak  yang tidak berwenang.
Pendeteksian fraud merupakan  proses deteksi  dan  pengungkapan  tindakan-tindakan ilegal/tidak  sah,  yang  merugikan  berbagai pihak  yang  menjadi  korban  atas  tindakan ilegal  tersebut.  Variabel  ini  menggunakan referensi  dari  penelitian  Enofe  et  al.  (2015); Rizwanda  (2016);  dan  Fullerton  &  Durtschi (2004) dalam rangka menyusun item pertanyaan  terkait  dengan  variabel  ini. Tepatnya  variabel  ini  memiliki  8  item pertanyaan  berupa  pemisahan  tugas  yang menurunkan risiko fraud ; pelanggaran peraturan  yang  meningkatkan  risiko fraud ; pelanggaran  aturan  oleh  pimpinan  yang meningkatkan  risiko fraud ;  pelanggaran  SOP oleh  pimpinan fraud yang  meningkatkan risiko fraud ;  ketiadaan  laporan fraud yang mengindikasikan tingginya risiko fraud ; salah saji  pelaporan  keuangan  merupakan  hal  yang tidak wajar; tingginya komplain dan
diskriminasi  karyawan  yang  mengindikasikan adanya fraud ;  dan  pimpinan  gaya  otoriter yang mampu mendorong terjadinya fraud.

## Teknik Analisis Data
Analisis  data  dalam  penelitian  ini dilakukan  secara  simultan  menggunakan partial  least  square (PLS).  Model  PLS  akan dianalisis dan diinterprestasikan melalui outer model dan inner  model (Mehmetoglu,  2012). Outer  model terdiri  dari  2  tahap  pengujian yaitu  uji  validitas  dan  uji  reliabilitas. Sedangkan inner  model terdiri  atas  pengujian nilai r-square , path  coefficient dan  uji signifikansi.
Uji  validitas  terdiri  dari  2  tahapan  uji yaitu  uji  validitas  konvergen  dan  uji  validitas diskriminan.  Velayutham  et  al.  (2012)  dan Latan  &  Ghozali  (2012)  menjelaskan  bahwa suatu  penelitian  dapat  memenuhi  uji  validitas konvergen  apabila  setiap  item  pertanyaan memiliki  nilai loading  factor lebih  besar  dari 0.5  dan  setiap  variabelnya  memiliki  nilai average  variance  extracted (AVE)  lebih  dari 0.5.  Selain  itu  Velayutham  et  al.  (2012)  juga menjelaskan  bahwa  suatu  penelitian  dapat dikatakan  telah  memenuji  uji  validitas diskriminan,  apabila  akar  pangkat  dua (kuadrat)  dari  nilai  AVE  suatu  variabel dengan variabel itu sendiri lebih besar apabila dibandingkan  dengan  nilai  korelasi  variabel tersebut  dengan  variabel  lainnya.  Pengujian terakhir  dalam outer  model yaitu  uji reliabilitas. Penelitian akan dianggap memenuhi  syarat  uji  reliabilitas  apabila memiliki nilai composite reliability (CR) lebih besar dari 0.7 (Mehmetoglu, 2012).
Setelah tahap uji outer model dilakukan,  maka  tahap  selanjutnya  ialah pengujian inner model . Pengujian ini dilakukan untuk memprediksi hubungan antar variabel  dalam  suatu  model  penelitian. Pengujian  ini  diawali  dengan  melihat  nilai r- square yang dihasilkan, dengan rule of thumb yaitu  0.67,  0.33,  dan  atau  0.19  yang  masing- masing  (secara  urut)  menunjukkan  kategori sebagai  model  kuat, moderate dan  lemah (Latan & Ghozali, 2012).
Path coefficient dan signifikansi menjadi  pengujian  terakhir  dalam inner
model .  Pengujian  ini  merupakan  bentuk  dari pengujian  hipotesis  yang  dibentuk  dalam suatu  model  penelitian.  Pengujian  ini  dibagi menjadi  beberapa  kategori,  sesuai  dengan significance  level yang  digunakan.  Menurut Latan & Ghozali (2012) suatu hipotesis dapat dikatakan  berpengaruh  signifikan  apabila memiliki nilai t-value lebih dari 1.65 (apabila siginificance  level 10%)  atau  1.96  (apabila siginificance  level 5%)  atau  2.58  (apabila siginificance level 1%).
Adapun  untuk  menguji  variabel  yang sifatnya  dapat  memediasi  suatu  hubungan, penelitian  ini  akan  menggunakan sobel  test (Graciola  et  al.,  2018).  Lebih  lanjut  Graciola et al. (2018) menjelaskan bahwa melalui sobel test akan diketahui nilai t hitung dan p value . Suatu  variabel  dapat  dikatakan  sebagai variabel  yang  dapat  memediasi  pengaruh suatu  hubungan,  apabila  memiliki  nilai  t hitung  dan p  value (hasil  dari sobel test) masing-masing  lebih  besar  dari  1.96  (apabila significance  level 5%)  dan  lebih  kecil  dari 0.05.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Demografi
Jumlah  kuesioner  yang  telah  diisi  dan layak  untuk  dianalisis  dalam  penelitian  ini ialah sebanyak 221 kuesioner, dengan rincian bahwa sebanyak  83 responden (38%) berasal dari  BPK  dan  138  responden  (62%)  berasal dari  BPKP.  Mayoritas  responden  dalam penelitian  ini  ialah  auditor  laki-laki  sebanyak 127  responden  (57%),  sedangkan  sisanya ialah auditor perempuan sebanyak 94 responden (43%).
Responden dalam penelitian ini mayoritas  merupakan  auditor  yang  sudah memiliki  pengalaman  kerja  sebagai  seorang auditor lebih dari 6 tahun yaitu sebanyak 183 responden (83%), sedangkan sisanya merupakan auditor yang memiliki pengalaman kerja sebagai auditor kurang dari 6  tahun  yaitu  sebanyak  38  responden  (17%). Selain  itu,  responden  dengan  pendidikan terakhir Sarjana atau yang sederajat merupakan mayoritas responden dalam penelitian  ini  yaitu  sebanyak  126  responden (57%).

## Pengujian Outer Model
Outer  model dilakukan  untuk  menilai validitas  dan  reliabilitas  model  (Latan  & Ghozali,  2012).  Hasil  pengujian outer  model dalam  penelitian  ini  disajikan  dalam  Tabel  1 dan  Tabel  2.  Melalui  Tabel  1,  dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  item  pertanyaan yang memiliki nilai loading yang kurang dari 0.5  yaitu AF 4,  AF 6,  AF 7,  BD 3, BD 4, PF 5,  PF  7,  dan  PF  8.  Maka  dari  itu,  item  yang memiliki  nilai loading yang  kurang  dari  0.5 tersebut  harus  di drop ,  karena  dapat mempengaruhi  nilai  AVE  variabel.  Sehingga pada Tabel  1 telah disajikan  setiap item yang memang memiliki nilai loading di atas 0.5.
Pada  Tabel  2,  dapat  diketahui  bahwa nilai AVE setiap variabel dalam penelitian ini memiliki  nilai  yang  lebih  besar  dari  0.5. Sehingga  berdasarkan  nilai loading (pada Tabel  1)  dan  nilai  AVE  (pada  Tabel  2), disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  memenuhi syarat  uji  validitas  konvergen.  Melalui  Tabel 2,  juga  diketahui  bahwa  nilai  korelasi  setiap variabel  dalam  penelitian  ini  dengan  variabel itu  sendiri  memiliki  nilai  yang  lebih  tinggi jika  dibandingkan  dengan  nilai  korelasi  antar variabel  tersebut  dengan  variabel  lainnya, maka dapat disimpulkan pula bahwa penelitian  ini  memenuhi  syarat  uji  validitas diskriminan.  Selain  itu  melalui  Tabel  2, diketahui pula bahwa nilai CR setiap variabel dalam penelitian ini memiliki nilai yang lebih dari  0.7,  maka  disimpulkan  bahwa  penelitian ini juga telah memenuhi syarat uji reliabilitas.

## Pengujian Inner Model
Pengujian inner  model dengan  PLS, dapat  dimulai  dengan  menilai  hasil  dari  nilai R 2 dan  kemudian  dilanjutkan  dengan  nilai path  coefficient dan  signifikansi.  Hasil pengujian inner  model penelitian  ini  dapat dilihat pada Tabel 3.
Berdasarkan Tabel 3, diketahui bahwa masing-masing  variabel  audit  forensik  dan variabel pendeteksian fraud memiliki nilai  R 2 sebesar  0.1163  dan  0.2916,  yang  artinya bahwa  variabel big  data mempengaruhi variabel  audit  forensik  (intervening)  sebesar 11.63%,  sedangkan  sisanya  dipengaruhi  oleh variabel  lainnya.  Selain  itu,  disimpulkan pula bahwa  variabel big  data dan  audit  forensik mempengaruhi  variabel  pendeteksian fraud sebesar 29.16%, yang artinya sisanya dipengaruhi oleh variabel lainnya. Pada Tabel 3,  juga  dapat  dilihat  bahwa  semua  hipotesis yang  dibangun  dalam  penelitian  ini  telah didukung  oleh  data.  Sehingga  disimpulkan bahwa big  data terbukti  berpengaruh  positif terhadap audit forensik. Selain itu disimpulkan  pula  bahwa big  data dan  audit forensik, masing-masing juga terbukti berpengaruh  positif  terhadap  pendeteksian fraud .
Tabel 1. Loading Factor
Variabel Item Loading Variabel Item Loading Audit Forensik (AF) AF 1 0.7173 Pendeteksian Fraud (PF) PF 1 0.6294 AF 2 0.8296 PF 2 0.8397 AF 3 0.7537 PF 3 0.8492 AF 5 0.5851 PF 4 0.7710 Big Data (BD) BD 1 0.8550 PF 6 0.6221 BD 2 0.8192 Tabel 2. Nilai AVE, CR dan Nilai Korelasi Antar Variabel Variabel AVE CR AF BD PF AF 0.5283 0.8153 0.7268 0 0 BD 0.7010 0.8242 0.3410 0.8373 0 PF 0.5608 0.8625 0.4959 0.3700 0.7489 Catatan: angka cetak tebal merupakan nilai akar kuadrat dari nilai AVE
Tabel 3. Pengujian Hipotesis dan Nilai R-Square (R 2 ) Path Path Coeff. t-value Hasil H1 BD → AF 0.3410 5.4814 Didukung H2 BD → PF 0.3700 7.7128 Didukung H3 AF → PF 0.4183 9.9469 Didukung R 2 atas variabel audit forensik ialah 0.1163
R 2 atas variabel pendeteksian fraud ialah 0.2916
Langkah terakhir yang dilakukan ialah menguji variabel audit forensik yang memediasi pengaruh positif big data terhadap pendeteksian fraud .  Pengujian  dilakukan menggunakan sobel test . Diketahui hasil sobel test dalam  penelitian  ini  menunjukan  bahwa nilai  t  hitung/ sobel  test  statistic ialah  sebesar 4.8000,  dengan p  value sebesar  0.0000. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa,  audit forensik  terbukti  mampu  dan  signifikan memediasi pengaruh positif big data terhadap pendeteksian fraud. Hasil  perhitungan sobel test ini  diperoleh  menggunakan  kalkulator sobel  test yang  dikenalkan  oleh  Daniel  Soper (Soper,  2020).  Selain  itu  berdasarkan  hasil pengujian inner  model dalam  penelitian  ini, juga  dapat  disimpulkan  bahwa  audit  forensik terbukti sebagai variabel mediasi yang parsial, sesuai  yang  dijelaskan  oleh  Latan  &  Ghozali (2012)  dan  Hair  et  al.  (2010),  karena  (a) big data terbukti berpengaruh signifikan terhadap pendeteksian fraud (pengaruh  langsung);  (b) big  data terbukti  berpengaruh  signifikan terhadap  audit  forensik  (pengaruh  tidak langsung);  dan  (c)  audit  forensik  terbukti berpengaruh siginifikan terhadap pendeteksian fraud (pengaruh tidak langsung).

## Pembahasan
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk  menganalisis  pengaruh big  data terhadap  audit  forensik.  Selain  itu,  pada penelitian  ini  juga  akan  dianalisis  pengaruh big  data dan  audit  forensik  terhadap pendeteksian fraud. Serta  penelitian  ini dilakukan  untuk  menganalisis  audit  forensik yang  memediasi  pengaruh  positif big  data terhadap  pendeteksian fraud .  Hasil  pengujian statistik dalam penelitian ini, telah membuktikan  bahwa big  data terbukti berpengaruh  positif  terhadap  audit  forensik. Kemudian diketahui pula bahwa big data dan
audit  forensik  masing-masing  juga  terbukti berpengaruh  positif  terhadap  pendeteksian fraud. Serta  audit  forensik  juga  terbukti sebagai  variabel  mediasi  parsial,  yang memediasi pengaruh positif big data terhadap pendeteksian fraud .
Kılıç  (2020)  dan  Ohlhorst  (2015) menjelaskan  bahwa  secara  umum big  data dapat diartikan sebagai sekumpulan data besar dan  beragam  serta  sulit  untuk  diproses  jika menggunakan  pendekatan  tradisional,  yang memiliki  5  karakteristik  utama,  disingkat  5V ( Volume,  Variety,  Value,  Veracity dan Velocity ).  Melalui  kemampuannya,  ternyata big  data memiliki  peran  yang  cukup signifikan  untuk  membantu  para  auditor dalam menjalankan tugasnya (termasuk didalamnya auditor forensik). Melalui pemanfaatan big data , memungkinkan auditor untuk  dapat  menganalisis  jumlah  data  yang lebih  besar,  beragam  dan  cepat  sehingga proses  audit  untuk  identifikasi fraud akan menjadi  lebih  mudah  (Early,  2015).  Hal  ini tak  mengherankan,  karena big  data ternyata dapat  memfasilitasi  para  auditor  untuk memperoleh beragam tambahan data eksternal (tidak  hanya  internal)  dari  berbagai  sumber seperti  data  yang  diperoleh  dari media  sosial, pemantauan website , email ,  portal  media online dan  lain  sebagainya  (Rezaee  &  Wang, 2017).  Sehingga  ruang  lingkup  data  yang dianalisis  auditor  melalui big  data menjadi sangat  kompleks,  dan  tentunya  ini  akan berdampak  pada  proses  analisis  oleh  auditor yang  lebih  mendalam.  Perlu  diketahui  bahwa walaupun  data  yang  dianalisis  dalam  jumlah yang  besar,  melalui data  analytic  tools yang terdapat  dalam big  data ,  proses  analisis  yang dilakukan  (baik  datanya  terstruktur  maupun tidak  terstruktur)  dapat  dilakukan  dengan cepat.  Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa big data memiliki  peran  yang  sangat  signifikan
untuk  dapat  meningkatkan  kualitas  suatu audit,  termasuk  didalamnya  ialah  audit forensik. Hal ini ternyata selaras dengan hasil yang diperoleh dalam penelitian ini. Penelitian ini  turut  membuktikan  bahwa big  data terbukti  berpengaruh  positif  terhadap  audit forensik.  Sehingga  hasil  dari  pengujian hipotesis ini semakin meningkatkan keyakinan  bahwa  memang  benar  penggunaan big data terhadap audit forensik dalam rangka deteksi fraud merupakan  solusi  yang  solutif atas munculnya agency problem, dalam hal ini yaitu  tindakan fraud .  Harapannya  hasil  dari penelitian ini dapat menjadi informasi penting dan  dapat  mendorong  berbagai  lembaga pemerintah  seperti  BPK,  KPK,  dan  BPKP untuk  senantiasa  menggunakan  teknologi big data dalam proses pendeteksian fraud melalui audit forensik, walaupun membutuhkan investasi yang besar di awal implementasinya. Namun,  mengingat  besarnya  dampak  positif yang  akan  didapatkan  kedepannya  (dalam jangka  waktu  yang  panjang),  hal  ini  tentunya tidak akan merugikan pemerintah.
Perkembangan
teknologi yang semakin pesat, memberikan banyak perubahan  dari  berbagai  aspek.  Salah  satu bentuk  perubahannya  dapat  dilihat  pada aktivitas  operasional  di  berbagai  perusahaan saat  ini.  Melalui  pemanfaatan  komputer  dan internet, membuat banyak aktivitas perusahaan  yang  sangat  bergantung  pada fasilitas  yang  diberikan  oleh  komputer  dan internet. Fasilitas yang dimaksud dapat berupa kecepatan dalam transfer data , pengoperasian, penghapusan  atau  modifikasi  data  (Kılıç, 2020).  Lebih  lanjut  Kılıç  (2020)  menjelaskan bahwa  dengan  adanya  kemajuan  teknologi tersebut  ternyata  juga  dapat  memberikan dampat  negatif,  salah  satunya  ialah  semakin meningkat  dan  kompleksnya  bentuk  aktivitas fraud yang  prosesnya  didukung  dengan memanfaatkan  teknologi.  Hal  ini  kemudian membuat  proses  pendeteksian fraud menjadi semakin  rumit.  Sehingga,  cara  terbaik  untuk mengatasi  hal  ini  yaitu  dengan  menggunakan senjata yang sama yaitu dengan memanfaatkan  teknologi.  Tang  &  Karim (2019)  menyatakan  bahwa  pemanfaatan big data dapat  menjadi  teknologi  penting  bagi
auditor  untuk  mendeteksi fraud .  Adapun peran  penting  yang  dimaksud  antara  lain  (a) melalui big data , para auditor dapat memiliki sumber  data  yang  sangat  besar  (baik  data finansial  maupun  non  finansial);  (b) big  data dapat  meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi prosedur analitis yang dilakukan oleh auditor; (c) big  data dapat  memfasilitasi  proses komunikasi  tim  audit  menjadi  lebih  efektif dan  efisien;  dan  (d) big  data mampu menampilkan berbagai informasi relevan yang berasal dari eksternal (seperti informasi berita, indeks  industri,  dan  data  pesaing)  melalui berbagai  sumber online ,  yang  kemudian  hal ini  dapat  memberikan  ide  dan  informasi tambahan  untuk  penyusunan  strategi  dan analisis  yang  lebih  mendalam  dalam  rangka pendeteksian fraud .  Sehingga,  sangat  wajar jika banyak pihak yang menyimpulkan bahwa big data memiliki peran yang signifikan untuk meningkatkan  kualitas  proses  pendeteksian fraud .  Penelitian  ini  turut  membuktikan bahwa big data memang terbukti berpengaruh positif terhadap pendeteksian fraud . Sehingga hasil  dari  penelitian  ini  kembali  menunjukan bahwa  terdapat  peran big  data sebagai  solusi yang  mampu  mengatasi  secara efektif agency problem yang  muncul  karena  maraknya tindakan fraud .  Berdasarkan  hasil  dari penelitian  ini,  diharapkan  BPK,  KPK  dan BPKP,  untuk  mulai  mempertimbangkan penggunaan big  data dalam  rangka  untuk mendeteksi fraud .  Namun,  perlu  dicatat bahwa  pemanfaatan  teknologi big  data ini tentunya  membutuhkan  investasi  yang  cukup besar untuk mengimplementasikannya. Investasi  tidak  hanya  dari  sisi  infrastruktur saja, namun juga investasi dari sisi ketersediaan  dan  kesiapan  sumber  daya manusianya.  Mengingat  besarnya  manfaat yang  diperoleh  dengan  memanfaatkan big data ini, seharusnya besarnya jumlah investasi yang  dikeluarkan  akan  sebanding  dengan manfaat  yang  diperoleh.  Penelitian  yang dilakukan  oleh    Tang  &  Karim  (2019) merupakan  penelitian  terdahulu  yang  turut membuktikan bahwa big data memiliki peran strategis  untuk  meningkatkan  efektifitas proses pendeteksian fraud .
Vukadinović et al. (2015) menjelaskan bahwa  audit  forensik  merupakan  rangkaian dari berbagai kegiatan khusus yang dilakukan untuk  mendeteksi  dan  mengumpulkan  bukti dan  fakta  yang  legal  (sah  menurut  hukum) atas  kasus fraud yang  sedang  dalam  proses litigasi.  Namun,  perlu  diketahui  bahwa  audit forensik  dalam  rangka  mendeteksi fraud , diyakini  memiliki  dua  peran  utama.  Peran pertama,  melalui  audit  forensik  ternyata mampu  semakin  memaksimalkan  peran big data dalam  rangka  untuk  mendeteksi fraud . Berbagai  kelebihan  yang  ditawarkan  oleh big data seperti  data  yang  melimpah,  penciptaan data  yang  cepat,  dapat  dimaksimalkan  oleh auditor  forensik  untuk  deteksi fraud (Tang  & Karim,  2019;  Tang  &  Karim,  2017;  dan Hipgrave,  2013).  Hal  ini  ternyata  selaras dengan hasil penelitian ini. Hasil penelitian ini telah  membuktikan  bahwa  audit  forensik memang  mampu  memediasi  pengaruh  positif big  data terhadap  pendeteksian fraud .  Hasil dari ini penelitian, akhirnya kembali membuktikan bahwa big data yang dimediasi melalui  audit  forensik  dapat  menjadi  hasil yang  solutif  atas  penyelesaian  munculnya agency problem (tindakan fraud ). Harapannya hasil  dari  penelitian  ini,  dapat  menjadi pertimbangan  oleh  lembaga  audit  seperti BPK,  BPKP,  dan  KPK  apabila  berminat mengimplementasikan  penggunaan big  data untuk  mendeteksi fraud ,  harus  senantiasa mengkombinasikan  penggunaanya  dengan audit forensik. Adapun peran yang kedua dari audit  forensik  ialah  audit  ini  mampu  secara langsung  dan  efektif  untuk  mendeteksi fraud . Vukadinović  et  al.  (2015)  dan  Eyisi  & Agbaeze  (2014)  menjelaskan  bahwa  audit forensik memang memiliki kelebihan tersendiri  untuk  mendeteksi fraud jika dibandingkan  dengan  jenis  audit  lainnya. Adapun  kelebihan  yang  dimaksud  ialah: (a)  berbeda  dengan  jenis  audit  lainnya,  audit forensik  dalam  prosesnya  memang  berfokus digunakan untuk mendeteksi dan mengungkapkan  tindakan fraud ;  (b)  dalam prosesnya  audit  ini  tidak  terbatasi  oleh  suatu standar,  berbeda  dengan  audit  eksternal  yang proses  pelaksanaan  diatur  dalam  suatu standar.  Hal  ini  kemudian  dapat  menjadi
kesempatan  tersendiri  bagi  auditor  yang melakukan  audit  ini,  untuk  melakukan beragam  jenis  atau  bentuk  metode  untuk mendeteksi fraud ; (c) batas waktu pengerjaan audit  ini  tidak  diatur,  artinya  audit  akan selesai dilakukan apabila memang bukti audit yang  dikumpulkan  dirasa  cukup  untuk kemudian  dibuktikan  pada  proses  litigasi, sehingga  prosesnya  tidak  akan  tergesa-gesa; (d)  metodologinya  biasanya  berfokus  pada berbagai transaksi finansial yang diperkirakan memiliki  hubungan  dengan  kasus fraud yang sedang  diselediki;  dan  (e)  auditor  yang ditugaskan ialah seorang expert yang menguasai banyak kemampuan tertentu seperti  krimonologi,  komunikasi, analytical skill , investigasi dan lain sebagainya, menyesuaikan  dengan  tipe  kasus fraud yang sedang  diselediki.  Sehingga  menjadi  suatu kewajaran  jika  banyak  pihak  mengakui efektifnya  audit  ini  untuk  mendeteksi fraud jika  dibandingkan  dengan  jenis  audit  lainnya. Hal  ini  juga  didukung  oleh  Uniamikogbo  et al.  (2019),  yang  sangat  merekomendasikan audit  ini  untuk  mendeteksi  berbagai  jenis tindakan fraud, mengingat semakin rumit dan kompleksnya  bentuk  tindakan fraud saat  ini. Hasil  dari  penelitian  ini  ternyata  turut membuktikan  bahwa  audit  forensik  memang terbukti berpengaruh positif terhadap pendeteksian fraud. Hal  ini  kemudian, semakin  menegaskan  bahwa  audit  forensik memang  sangat  efektif  sebagai  metode  yang dapat  mengatasi agency  problem yang dihadapi  oleh  banyak  institusi  saat  ini  yaitu tindakan fraud .  Melalui  hasil  dari  penelitian ini,  besar  harapan  kedepannya  lembaga pemerintah  seperti  KPK,  BPK  dan  BPKP harus mempertimbangkan untuk menggunakan  audit  ini  jika  dalam  proses pendeteksian  tindakan fraud .  Namun  perlu dicatat,  audit  ini  dapat  sukses  dilakukan apabila memang lembaga yang ingin menggunakan  audit  ini  sudah  memiliki ketersediaan auditor yang memang expert dari berbagai  jenis  bidang  ilmu  yang  disyaratkan untuk  melakukan  audit  ini.  Sehingga  secara rutin  layaknya  lembaga-lembaga  tersebut harus  sering  melakukan  pelatihan  dan pendidikan  terkait  dengan  ilmu  investigasi,
kriminologi,  etika,  administrasi  pemerintahan dan  lain  sebagainya.  Selain  itu investasi pada teknologi  dalam  proses  pendeteksian fraud juga  sangat  diperlukan,  guna  meningkatkan efektifitas  dan  efisiensi  proses  audit  ini. Penelitian  terdahulu  lainnya  yang  turut membuktikan  efektifnya  audit  ini  dalam mendeteksi fraud ialah  Inyada  et  al.  (2019) dan Akenbor & Oghoghomeh (2013).

## SIMPULAN
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis faktor-faktor yang dapat mempengaruhi  proses  pendeteksian fraud . Adapun  faktor  yang  diuji  ialah big  data sebagai  variabel  independen  dan  audit forensik sebagai variabel intervening/mediasi. Responden  dari  penelitian  ini  ialah  221 auditor  yang  bekerja  di  BPK  (berasal  dari  15 kantor perwakilan) dan BPKP (berasal dari 11 kantor perwakilan) yang tersebar di Indonesia.
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan bahwa  semua  hipotesis  yang  diuji  didukung oleh  data,  dengan  rincian  bahwa  (a) big  data terbukti  berpengaruh  positif  terhadap  audit forensik;  (b) big  data terbukti  berpengaruh positif  terhadap  pendeteksian fraud ;  (c)  audit forensik terbukti berpengaruh positif terhadap pendeteksian fraud ; (d) audit forensik terbukti sebagai  variabel  mediasi  parsial,  yang memediasi hubungan positif big data terhadap pendeteksian fraud .  Merujuk  hasil  dari penelitian ini diharapkan kedepannya
lembaga-lembaga  pemerintah  seperti  BPK, BPKP, KPK serta lembaga audit lainnya dapat mempertimbangkan untuk memanfaatkan teknologi big  data dan  audit  forensik  dalam rangka  untuk  mendeteksi fraud .  Penggunaan teknologi  dan  metode  tersebut  diharapkan dapat  menjadi  solusi  bagi  semua  pihak  yang selama  ini  mencari  metode  yang  memang sangat  efektif  dan  efisien  untuk  mendeteksi fraud . Melakukan investasi pada big data dan mempersiapkan para auditor untuk melakukan audit  forensik  yang  dikolaborasikan  dengan big  data (melalui  pendidikan  dan  pelatihan) akan  menjadi  langkah  awal  yang  tepat  bagi pihak-pihak yang berkomitmen untuk menurunkan angka kasus fraud yang terjadi. Keterbatasan dari penelitian ini dilakukan pada masa-masa terjadinya pandemic COVID-19,  sehingga  hal  ini berdampak  pada  proses  penyebaran  dan pengumpulan hasil pengisian kuesioner penelitian  ini  yang  sedikit  memakan  waktu (terhambat).  Adapun  saran  kedepannya  bagi penulis lainnya yang tertarik untuk melakukan penelitian serupa, akan lebih baik menambahkan  beberapa  variabel  potensial yang  dapat  memperkuat  hubungan  antara audit  forensik  dengan  proses  pendeteksian fraud . Penggunaan variabel seperti pengalaman mungkin  dapat  dijadikan  sebagai pertimbangan untuk penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustina,  R.  D.,  &  Pratomo,  D.  (2019).
Pengaruh Fraud Pentagon dalam Mendeteksi Kecurangan Pelaporan Keuangan. Jurnal  Ilmiah  Manajemen,
Ekonomi, & Akuntansi (MEA) , 3 (1), 44–
62.
Ahmed,  W.,  &  Ameen,  K.  (2017).  Defining Big  Data  and  Measuring  Its  Associated Trends  in  the  Field  of  Information  and Library  Management. Library  Hi  Tech News , 9 , 21–24.
Akenbor,  C.  O.,  &  Oghoghomeh,  T.  (2013). Forensic  Auditing  and  Financial  Crime in Nigerian Banks A Proactive
Approach. The  Business  &  Management Review , 4 (2), 48–61.
Alao,  A.  A.  (2016).  Forensic  Auditing  and Financial  Fraud  in  Nigerian  Deposit Money Banks (DMBS). European Journal  of  Accounting,  Auditing  and Financial Research , 4 (8), 1–19.
Anugerah, R. (2014). Peranan Good Corporate Governance dalam Pencegahan  Fraud. Jurnal  Akuntansi ,
3 (1), 101–113.
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.
Apriliana,  S.,  &  Agustina,  L.  (2017).  The
Analysis of Fradulent Financial Reporting  Determinant  Through  Fraud
Pentagon  Approach. Jurnal  Dinamika Akuntansi , 9 (2), 154–165.
Bendickson,  J.,  Muldoon,  J.,  Liguori,  E.,  & Davis, P. E. (2016).  Agency Theory: the times,  they  are  a-changin’. Management Decision , 54 (1), 174–193.
BPK  RI.  (2020a). BPK  Selenggarakan  Diklat Audit  Forensik  bagi  Pimpinan  BPK .
Badan  Pemeriksa  Keuangan  Republik Indonesia. https://www.bpk.go.id/news/bpk- selenggarakan-diklat-audit-forensik-bagi- pimpinan-bpk BPK  RI.  (2020b). BPK  Terapkan  Big  Data
Analytics  dalam  Pemeriksaan .  Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia. https://www.bpk.go.id/news/bpk-
terapkan-big-data-analytics-dalam- pemeriksaan BPKP  RI.  (2015). Tingkatkan  Kompetensi Forensic Audit BPKP . Badan Pengawasan Keuangan Dan Pembangunan Republik Indonesia. http://www.bpkp.go.id/berita/read/15337
/5/Tingkatkan-Kompetensi-Forensic- Audit-BPKP.bpkp BPKP  RI.  (2016). Peran  Auditor  Forensik dalam  Pemberantasan  Korupsi .  Badan Pengawasan Keuangan Dan Pembangunan. http://www.bpkp.go.id/berita/read/15792 /0/Peran-Auditor-Forensik-dalam- Pemberantasan-Korupsi.bpkp
Chen, C. L. P., & Zhang, C.-Y. (2014). Data-
Intensive Applications, Challenges, Techniques,  and  Technology:  A  Survey on  Big  Data. Informatics  Sciences , 275 , 314–347.
Chen,  J.,  Tao,  Y.,  Wang,  H.,  &  Chen,  T. (2015).  Big  Data  Based  Fraud  Risk Management  at  Alibaba. The  Journal  of Finance and Data Science , 1 (1), 1–10.
Crowe, H. (2011). Why the  Fraud Triangle is no  Longer  Enough.  In Horwath,  Crowe
LLP .
Dada,  S.  O.,  Owolabi,  S.  A.,  &  Okwu,  A.  T. (2013).  Forensic  Accounting  a  Panacea to  Alleviation  of  Fraudulent  Practices  in Nigeria. International  Journal  Business,
Management  and  Economic  Research ,
4 (5), 787–792.
Early,  C.  E.  (2015).  Data  Analytics  in Auditing:  Opportunities  and  Challenges. Business Horizons , 58 (5), 493–500. Enofe, A. O., Omagbon, P., & Ehigiator, F. I. (2015).  Forensic  Audit  and  Corporate Fraud. IIARD  International  Journal  of Economics  and  Business  Management , 1 (7), 1–10.
Ernst  &  Young.  (2014). Global  EY  FIDS Forensic  Data  Analytics  Survey  2014: Big  Risks  Require  Big  Data  Thinking . 2014  EYGM  Limited,  SCORE  no. DQ0037.
Eyisi,  A.  S.,  &  Agbaeze,  E.  K.  (2014).  The Impact of Forensic Auditors in Corporate Governance. International  Journal  of Development  and  Sustainability , 3 (2),
406–417.
Fayezi,  S.,  O’Loughlin,  A.,  &  Zutshi,  A.
(2012). Agency Theory and Suppy Chain Management:  A  Structured  Literature Review. Supply  Chain  Management:  An International Journal , 17 (5), 556–570. Fullerton,  R.,  &  Durtschi,  C.  (2004). The Effect  of  Professional  Skepticism  on  the Fraud  Detection  Skills  of  Internal Auditors .
Graciola, A. P., Toni, D. De, Lima, V. Z. De, &  Milan,  G.  S.  (2018).  Does  Price Sensitivity  and  Price  Level  Influence Store  Price  Image  and  Repurchase Intention  in  Retail  Markets? Journal  of Retailing  and  Consumer  Services , 44 , 201–213.
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  & Anderson,  R.  E.  (2010). Multivariate
Data Analysis (7th ed.). Pearson Education.
Hartono,  J.  (2019). Kajian  Topik-Topik Mutakhir  dan  Agenda  Riset  ke  Depan (1st ed.). Penerbit Andi.
Hipgrave, S. (2013). Smarter Fraud
Investigations  with  Big  Data  Analytics.
Network Security , 12 , 7–9. Inspektorat Jenderal Kementerian Perindustrian. (2017). Kebutuhan Auditor  Forensik .  Inspektorat  Jenderal Kementerian Perindustrian. https://itjen.kemenperin.go.id/artikel/keb utuhan-auditor-forensik
Inyada,  S.  J.,  Olopade,  D.  O.,  &  John,  U.
(2019). Effect of Forensic Audit on Bank Fraud in Nigeria. American International Journal of Contemporary Research , 9 (2), 40–45. Kayo,  A.  S.  (2013). Audit  Forensik: Penggunaan  dan  Kompetensi  Auditor dalam  Pemberantasan  Tindak  Pidana Korupsi (1st ed.). Graha Ilmu.
Kılıç, B. İ. (2020). The Effect of Big Data on Forensic Accounting Practices and Education. In S. Grima, E. Boztepe, & P. J.  Baldacchino  (Eds.), Contemporary Studies  in  Economic  and  Financial Analysis (Vol.  102,  pp.  11–26). Emerald
Publishing Limited.
Kompas. (2020). Catatan ICW, Tren
Penindakan  Korupsi  Turun  271  Kasus .
Kompas.
https://nasional.kompas.com/read/2020/0 2/18/16532131/catatan-icw-tren- penindakan-korupsi-turun-jadi-271-kasus
Latan, H., & Ghozali, I. (2012). Partial Least Squares  Konsep,  Teknik,  dan  Aplikasi Menggunakan  Program  SmartPLS  2.0 M3 (P.  P.  Harto  (ed.)).  Badan  Penerbit
Universitas Dipenogoro.
Mehmetoglu, M. (2012). Partial Least Squares
Approach to Structural Equation Modeling  for  Tourism  Research.  In
Advances  in  Hospitality  and  Leisure (Vol.  8).  Emerald  Group  Publishing Limited.
Mishra,  D.,  Luo,  Z.,  Jiang,  S.,  Papadopoulos, T., & Dubey, R. (2017). A Bibliographic
Study on Big Data: Concepts, Trends and Challenges. Business Process Management Journal , 23 (3), 555–573.
Mohamed,  Y.  K.,  Khair,  A.  H.  A.,  &  Simon,
J. (2015).
Fraudulent Financial
Reporting:  An  Application  of  Fraud Models  to  Malaysian  Public  Listed
Companies. The  Macrotheme  Review , 4 (3), 126–145.
Nurbaiti,  Z.,  &  Hanafi,  R.  (2018).  Analisis
Pengaruh Fraud Diamond Dalam Mendeteksi Tingkat Accounting Irregularities. Jurnal Akuntansi Indonesia , 6 (2), 167–184.
Ohlhorst,  F.  (2015). Big  Data  Analytics: Turning  Big  Data  Into  Big  Money .  John Wiley & Sons Inc.
Parker,  D.  W.,  Dressel,  U.,  Chevers,  D.,  & Zeppetella,  L.  (2018).  Agency  Theory Perpective on Public-Private- Patnerships:  International  Development Project. International Journal of Productivity and Performance Management , 67 (2), 239–259.
Rezaee,  Z.,  &  Wang,  J.  (2019).  Relevance  of Big  Data  to  Forensic  Accounting Practice  and  Education. Managerial Auditing Journal , 34 (3), 268–288.
Rezaee,  Z.,  &  Wang,  J.  (2017).  Relevance  of Big  Data  to  Forensic  Accounting Practice  and  Education:  Insight  From
China. 7th Annual International Conference  on  Accounting  and  Finance , 103–109. Rizwanda. (2016). Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi Kemampuan Auditor dalam  Mendeteksi  Kecurangan  (Fraud):
Studi  Empiris  pada  Badan  Pemeriksa Keuangan dan Kantor Akuntan Publik di Daerah Istimewa Yogyakarta . Universitas Islam Indonesia.
Soper, D. S. (2020). Sobel Test Calculator for the Significance of Mediation [Software] . https://www.danielsoper.com/statcalc Tang, J., & Karim,  K. E. (2017).  Big Data in Business  Analytics:  Implications  for  the Audit  Profession. The  CPA  Journal , 87 (6), 34–39.
Tang,  J.,  &  Karim,  K.  E.  (2019).  Financial Fraud  Detection  and  Big  Data  Analytics – Implications on Auditors’ Use of Fraud Brainstorming Session. Managerial
Auditing Journal , 34 (3), 324–337.
Tempo.  (2020). ICW  Catat  PNS  Pemda Terbanyak  Korupsi  Sepanjang  2019 .
Tempo.
https://nasional.tempo.co/read/1333239/i
cw-catat-pns-pemda-terbanyak-korupsi- sepanjang-2019/full&view=ok Uniamikogbo,  E.,  Adeusi,  A.  S.,  &  Amu,  U. C.  (2019).  Forensic  Audit  and  Fraud Detection and Prevention  in The
Nigerian  Banking  Sector. Accounting and Taxation Review , 3 (3), 121–139.
Velayutham, S., Aldridge, J. M., & Fraser, B.
(2012).  Gender  Differences  in  Student Motivation and Self-regulation in
Science Learning: A Multi-group
Structural  Equation  Modeling  Analysis. International  Journal  of  Science  and Mathematics  Education , 10 (6),  1347–
1368.
Vukadinović,
P., Knežević, G., & Mizdraković, V. (2015). The Characteristics  of  Forensic  Audit  and Differences  in  Relation  To  External Audit. FINIZ-Singidinum University International Scientific Conference ,
December , 202–205.
Zachariah, P., Masoyi,  A. D., Ernest, E. I., & Gabriel,  Aa.  O.  (2014).  Application  of Forensic  Auditing  in  Reduding  Fraud Cases  in  Nigeria  Money  Deposit  Banks. Global  Journal  of  Management  and Business  Research:  D  Accounting  and Auditing , 14 (3), 15–21.
Zimbelman, M.  F.,  Albrecth, C. C.,  Albrecth, W.  S.,  &  Albrecth,  C.  O.  (2014). Akuntansi  Forensik .  Salemba  Empat.