## PERSEPSI AUDITOR EKSTERNAL ATAS PENGARUH KEMUDAHAN DAN KEGUNAAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE TERHADAP KUALITAS AUDIT
Yetri Martika Sari yetri.martika@radenintan.ac.id ,
Jurusan Akuntansi, Universitas Islam Negeri Raden Intan Lampung, Indonesia

## Rosydalina Putri
rosydalina.putri@radenintan.ac.id
Jurusan Akuntansi, Universitas Islam Negeri Raden Intan Lampung, Indonesia

## Abstrak
_________________________________________________________ Penelitian  ini  bertujuan  menguji  persepsi  auditor  eksternal  atas  pengaruh  kemudahan penggunaan artificial intelligence dan kegunaan artificial intelligence terhadap kualitas audit sekaligus  mengidentifikasi  kemungkinan  adanya  sikap  skeptis  auditor  eksternal  atas perkembangan  penggunaan artificial  intelligence dalam  proses  audit.  Penelitian  ini menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dalam  menganalisis  hubungan  antar  variabel.  Data penelitian dikumpulkan menggunakan kuesioner yang disebarkan melalui group whatsapp dan telegram,  email,  dan  bekerjasama  dengan  IAPI.  Kemudian  diperoleh  108  responden  valid yang  merupakan  auditor  eksternal  dari  KAP  di  Indonesia.  Penelitian  ini  mengkonfirmasi bahwa  auditor  eksternal  tidak  memiliki  sikap  skeptis  atas  penggunaan artificial  intelligence dalam  proses  audit.  Hal  ini  terbukti  dengan  hasil  pengujian  yang  menunjukkan  bahwa persepsi  auditor  eksternal  atas  kemudahan  penggunaan artificial  intelligence memberikan kontribusi  terhadap  peningkatkan  kualitas  audit.  Begitupun  pengujian  mengenai  kegunaan atau  manfaat artificial  intelligence yang  dipersepsikan  oleh  auditor  eksternal  mampu berkontribusi terhadap peningkatan kualitas audit.
Kata Kunci : Artificial Intelligence, Auditor Eksternal, Persepsi

## EXTERNAL AUDITORS' PERCEPTIONS OF THE EFFECT OF EASE AND USEFULNESS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON AUDIT QUALITY

## Abstract
This  study  aims  to  investigate  external  auditors'  perception  of  the  impact  of  artificial intelligence's ease of use and usefulness on audit quality, while also examining the potential skepticism  among  external  auditors  towards  the  integration  of  artificial  intelligence  in  the audit  process.  A  quantitative  approach  is  utilized  to  analyze  the  relationship  between  the variables. The research was conducted through questionnaires distributed via  telegram and whatsApp  groups,  email,  and  collaboration  with  IAPI.  One  hundred  and  eight  valid responses were gathered from  external auditors  in Indonesia. Findings reveal  that external auditors do not exhibit a skeptical attitude towards the usage of artificial intelligence in the audit process. The test results demonstrate that external auditors' perceptions of the ease of using  artificial  intelligence  aids  in  enhancing  audit  quality.  Similarly,  gauging  external auditors' perceived usefulness or benefits of artificial intelligence can also lead to improved audit quality.
Keywords: Artificial Intelligence, External Auditor, Perception

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  sangat  cepat  dan  berkelanjutan  melahirkan  sebuah sistem yang disebut artificial intelligence (AI) atau biasa dikenal dengan istilah kecerdasan buatan.  AI  merupakan  teori  dan  pengembangan  sistem  yang  dilakukan  secara komputerisasi  dan  mampu  melaksanakan  pekerjaan  yang  umumnya  diselesaikan  dengan menggunakan  kecerdasan  manusia,  karena  AI  dapat  meningkatnya  fungsi  teknologi informasi  ke  pekerjaan  yang  biasanya  secara  manual  dilakukan  oleh  manusia  (Raphael, 2015).  Sehingga,  AI  diharapkan  dapat  menjadi  solusi  atas tradeoff yang  biasa  muncul antara kecepatan, biaya, dan kualitas.
Menyadari  besarnya  potensi  AI,  berdampak  pada  penggunaan  AI  secara massive diseluruh  jenis  industri  dan  profesi.  Perubahan  lingkungan  perusahaan  ke  era  AI mengakibatkan  berubahnya  siklus  bisnis  dan  proses  bisnis  menjadi  digitalisasi,  sehingga memaksa  perusahaan  melakukan  perubahan  untuk  merespon  hal  tersebut.  Pesatnya pengembangan AI di Indonesia ini terlihat dari hasil survey yang dilakukan Appier.
Gambar 1. Implementasi Artificial Inteligence di Asia Pacific
Appier, sebuah perusahaan pelayanan perangkat lunak yang menggunakan AI untuk mendukung  pengambilan  keputusan  bisnis,  bersama  dengan  Forrester  melakukan  survey untuk  melihat trend penggunaan AI di  Asia Pasifik. Survey yang dilakukan terhadap 260 perusahaan  dari  8  negara  ini  dapat  terlihat  pada  Gambar  1  yang  menunjukkan  bahwa Indonesia  berada  pada  posisi  pertama  mencapai  angka  65%  dalam  hal  penggunaan  AI untuk  keperluan  bisnis,  di  atas  China  dan  India  yang  menempati  posisi  kedua  dan  ketiga dengan persentase penggunaan AI masing-masing sebesar 63% dan 62% (Eka, 2018).
Gambar  2  menunjukkan  meskipun  potensi  pertumbuhan  dari  penggunaan  AI  cukup tinggi  namun  penggunaan  AI  di  semua  sektor  industri  di  dunia  belum  merata.  Data McKinsey and Company (2017) ini menunjukkan industri yang paling banyak mengadopsi AI  adalah  industri  teknologi  sebesar  32%,  diikuti  dengan  industri  otomotif  dan  industri layanan  keuangan  di  posisi  kedua  dengan  ketiga  masing-masing  sebesar  29%  dan  28%. Sementara itu industri pariwisata dan layanan profesional berada pada posisi dua terbawah industri yang mengadopsi AI yaitu masing-masing sebesar 11% dan 13%.
Gambar 2. Industri yang Menggunakan AI di Dunia
Kantor  Akuntan  Publik  (KAP)  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  masuk  ke dalam industri layanan profesional yang juga telah mengimplementasikan AI dalam proses bisnisnya.  Penggunaan  AI  oleh  KAP  sebagai  dampak  dari  perusahaan  atau  klien  yang membangun  sistem  baru  dan  menghasilkan  banyak  data  ( big  data )  sehingga  KAP melakukan  transformasi  digital  dalam  pelaksanaan  audit  (Suryaningrat,  2021).  Hal  ini sesuai  dengan  Raphael  (2015),  kepala  bidang  inovasi  dari  Deloitte,  yang  menyatakan bahwa  proses  audit  akan  menjadi  lebih  cerdas,  lebih  berwawasan,  dan  lebih  efisien  jika penerapan  teknologi  kognitif  dilakukan  secara  efektif.  Berdasarkan  Suryaningrat  dan Raphael dapat disimpulkan bahwa AI memberikan nilai tambah bagi profesi auditor dalam memberikan  jasa  penjaminan  kepada  para  kliennya.  Penerapan  AI  pada  proses  audit  ini telah  dilakukan  oleh  KAP big  4 seperti  Ernst  &  Young  (EY),  Delloite,  KPMG,  dan Pricewaterhouse Cooper (PwC) (Issa, Sun, & Vasarhelyi, 2016). Namun, tidak hanya KAP big  4 yang  sudah  menggunakan  AI,  KAP  non big  4 juga  dapat  menggunakan  AI  dalam proses  auditnya,  dimana  penggunaan  AI  disesuaikan  dengan  kemampuan  dan  kebutuhan KAP tersebut (Suryaningrat, 2021).
Perkembangan  teknologi  yang  diterapkan  oleh  KAP  menyebabkan  profesi  auditor telah  berubah  dari  waktu  ke  waktu.  Teknologi  AI  telah  mengubah  cara  audit  dilakukan, misal stock opname yang dilakukan dengan menggunakan drone, dan pengumpulan bukti audit  yang  tidak  menggunakan  sampel  tapi  bahkan  populasi.  Sehingga  AI  menyediakan informasi  yang  lebih  sesuai  dan  tepat  waktu  serta  mempercepat  proses  pengambilan keputusan  oleh  auditor  (Al-Sayyed,  Al-Aroud,  &  Zayed,  2021).  Hal  ini  tentu  dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas audit (Silver et al., 2016).
Kualitas  audit  sangat  penting  untuk  menjaga  kepercayaan  masyarakat  atas  jaminan independen  yang  diberikan  oleh  auditor  eksternal.  Meningkatnya  kualitas  audit  dapat
meningkatkan  kepercayaan  masyarakat  terhadap  kualitas  laporan  keuangan.  Pelaporan keuangan  yang  kredibel  dan  berkualitas  tinggi  merupakan point penting  yang  menjadi perhatian  para stakeholders. Secara  langsung, stakeholders mengkaitkan  kualitas  laporan keuangan  dengan  kualitas  audit dan  mempertimbangkan  peran  kualitas  audit  yang  lebih luas dalam hal pelaporan keuangan yang berkualitas (IASB, 2011).
Penggunaan  AI  dalam  proses  audit  semakin  pesat  pada  masa  pandemi  yang  terjadi sejak  awal  tahun  2020.  Proses  audit  terpengaruh  akibat  penerapan social  distancing, sehingga  mengakibatkan  terbatasnya  pertemuan  dengan  klien  dan  dibutuhkan  teknologi agar  audit  tetap  bisa  dilakukan  (ICAI,  2020).  Auditor  dipaksa  untuk  memodifikasi  dan melakukan  pengembangan  dalam  melakukan  prosedur-prosedur  audit  alternatif  untuk dapat  mempertahankan  kualitas  audit  dengan  memanfaatkan  teknologi.  Pemanfaatan teknologi  yang  semakin  tinggi  menimbulkan  ketergantungan  terhadap  teknologi.  Hal tersebut  berpengaruh  secara  langsung  terhadap  profesi  auditor  ke  depannya,  dimana penggunaan teknologi AI untuk membantu pelaksanaan audit berdampak pada pergeseran dan persiapan kemampuan auditor.
Menurut  Raphael  (2017)  permasalahan  kemampuan  auditor  terkait  penggunaan  AI dalam  pelaksanaan  audit  melingkupi  kurangnya soft  skill untuk  menggunakan  dan mengelola  AI,  keraguan  tentang  kepatuhan  terhadap  standar  audit,  dan  kurangnya kepercayaan  pada  kemampuan  AI  pada  lingkungan  yang  semakin  tidak  pasti.  Hal  ini diperkuat  oleh  penelitian  Microsoft  dan  IDC  yang  menyatakan  kendala  implementasi  AI pada  dunia  industri  diakibatkan  oleh  persepsi  karyawan  yang  masih  banyak  skeptis terhadap penggunaan AI di Indonesia (Izmee, 2019).
Penelitian  terdahulu  menguji  persepsi  artificial  intelligence  dari  tiga  aspek  yaitu assisted sistem, augmented sistem,  dan autonomous sistem  terhadap  kualitas  audit (Albawwat  &  Frijat,  2021).  Puthukulam,  et  al  (2021)  menguji  persepsi  auditor    atas dampak AI terhadap professional skepticism dan professional judgement, Al-Sayyed, et al (2021)  menguji  pengaruh expert  system dan neural  network terhadap  bukti  audit,  dan Noordin,  et  al  (2022)  membandingkan  perspektif  auditor  KAP  internasional  dan  nasional terkait  AI.  Sementara  penelitian  ini  fokus  menguji  persepsi  auditor  eksternal  pada  KAP berafiliasi  internasional  di  Indonesia  terkait  pengaruh  AI  terhadap  kualitas  audit  ditinjau dari perspektif kemudahan penggunaan ( ease of use ) dan kegunaan ( useful ) AI.
Berdasarkan  penjabaran  di  atas  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyediakan  bukti empiris  terkait  pengaruh  AI  terhadap  kualitas  dengan  menyajikan  informasi  terperinci mengenai  persepsi  kemudahan  penggunaan  ( ease  of  use )  AI  dan  persespsi  kegunaan ( usefulness ) AI terhadap kualitas audit ditinjau dari persepsi auditor eksternal di Indonesia. Kemudian berdasarkan bukti empiris penelitian ini mengidentifikasi kemungkinan  adanya sikap skeptis auditor eksternal atas perkembangan penggunaan artificial intelligence dalam proses audit.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Teori Technology Acceptance Model
Technology  Acceptance  Model  (TAM)  merupakan  teori  sistem  informasi  yang menjelaskan bagaimana pengguna menerima teknologi dan menggunakannya. Sejak pertama dikemukan  oleh  Davis  pada  tahun  1989  TAM  telah  menjadi  salah  satu  model  adopsi teknologi yang paling berpengaruh. Ada dua faktor utama yang mempengaruhi niat individu untuk  menggunakan  teknologi  baru.  Persepsi  akan  kemudahan  penggunaan  teknologi ( perceived  ease  of  use )  dan  persepsi  terkait  kegunaan  penggunaan  teknologi  ( perceived usefulness ) (Charness & Boot, 2016).

## 1. Perceived ease of use (Persepsi Kemudahan)
Perceived  ease  of  use mengacu  pada  sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa menggunakan  produk  tertentu  akan  bebas  dari  usaha.  Usaha  yang  dimaksud  adalah sumber daya yang dapat dialokasikan seseorang untuk berbagai kegiatan yang menjadi tanggung jawabnya. Aplikasi yang dianggap lebih mudah digunakan daripada yang lain lebih mungkin diterima oleh pengguna.
Indikator perceived ease of use menurut Davis (1989) meliputi: mudah dipelajari atau  dipahami  ( ease  of  learn ),  dapat  dikendalikan  ( controlable ),  jelas  dan  dapat dipahami  ( clear  and  unserstandable ),  fleksible  ( flexible ),  mudah  menjadi  terampil ( easy to become skillful ), dan mudah digunakan ( ease of use ).
2. Perceived usefulness (Persepsi Kegunaan)
Perceived usefulness didefinisikan sebagai sejauh mana seseorang percaya bahwa menggunakan sistem tertentu akan meningkatkan kinerja pekerjaannya. Sebuah sistem yang mempunyai persepsi kegunaan yang tinggi  adalah sistem yang diyakini pengguna memiliki pengaruh positif terhadap kinerja.
Menurut  Davis  (1989)  indikator perceived  usefulness terdiri  dari:  mempercepat pekerjaan  ( accomplish  task  more  quickly ),  mengembangkan  prestasi  kinerja  ( improve job  performance ),  efektifitas,  menambah  produktifitas  ( increase  productivity ), membuat pekerjaan lebih mudah ( make audit easier to do ), kegunaan ( useful ).
Dalam  penelitian  ini  TAM  digunakan  untuk  menganalisis  persepsi  auditor  eksternal terkait penerimaan dan penggunaan AI dalam memberikan kontribusi terhadap kualitas audit.

## Artificial Intelligence
Istilah artificial  intelligence (AI)  atau  kecerdasan  buatan  dapat  digunakan  untuk menggambarkan  proses  pengembangan  teknologi,  untuk  memiliki  kecerdasan  yang didasarkan  pada  perilaku  manusia.  Intinya  kecerdasan  buatan  berusaha  untuk mengotomatisasi  tugas-tugas  yang  dapat  dilakukan  manusia  menggunakan  teknologi. Pengembangan  AI  semakin  pesat  seiring  dengan  semakin  banyak  bidang  profesi  yang memanfaatkan kelebihan yang dimiliki AI. Namun, Barbour (2020) mengidentifikasi adanya risiko  bagi  profesi  auditor  yaitu  peningkatan  penggunaan  teknologi  dapat  mengakibatkan auditor  secara  tidak  sengaja  memberikan  layanan  yang  berimplikasi  pada  independensi  dan objektivitas  auditor.  Selain  itu,  adanya  kemungkinan  ancaman  terhadap  kompetensi profesional auditor jika mereka tidak memahami dengan benar sifat perangkat teknologi.

## Kualitas Audit
FRC  (2020)  mendefinisikan  kualitas  audit  sebagai  tingkat assurance atau  penjaminan bahwa laporan keuangan entitas memberikan informasi yang benar dan adil dan memberikan dasar  yang  andal  dan  dapat  dipercaya  untuk  mengambil  keputusan.  Auditor  yang  memiliki kualitas audit yang tinggi ditambah dengan integritas dan objektifitas terbukti independen dan tidak  bertindak  dengan  cara  yang  berisiko  mempengaruhi  persepsi stakeholders mengenai independensi itu sendiri.
Al-Qatamim, et al (2020) menyatakan skeptisme profesional, keahlian profesional, dan pengalaman  profesional  adalah  tiga  input  utama  yang  menunjukkan  tiga  fitur  input  kualitas audit.  Skeptisisme  profesional  menjadi  elemen  penting,  dimana  auditor  diharuskan  untuk menerapkan  skeptisme  profesional  saat  mengumpulkan  bukti  audit.  Demikian  pula, profesional  pengalaman  dan  keahlian    profesional  juga  harus  dimiliki  dan  diterapkan  oleh
auditor  dalam  memperoleh  bukti  audit  untuk  memenuhi  tujuan  audit  mereka.  Selain  itu, proses audit yang mencakup penilaian risiko dan kualitas bukti audit menunjukkan bagaimana bukti  tersebut  relevan  dan  diperlukan  untuk  mengumpulkan  prosedur  audit.  Pada  saat  yang sama,  mereka  juga  menunjukkan  bagaimana  penilaian  risiko  dan  kualitas  bukti  audit  terkait dengan kualitas audit.

## Pengembangan Hipotesis
Organisasi  yang  akan  menerapkan  teknologi  baru  akan  dihadapkan  dengan  tantangan untuk  memastikan  penerimaan  pengguna  teknologi.  Teknologi  yang  kurang  diterima  oleh pengguna  akan  lebih  jarang  digunakan,  sehingga  akan  menghasilkan  kepuasan  kerja  yang lebih rendah, dan akhirnya menyebabkan hilangnya kinerja  (Mlekus, Bentler, Paruzel, Kato- Beiderwieden, & Maier, 2020).
Kantor  akuntan  publik  (KAP)  merupakan  salah  satu  organisasi  yang  menggunakan teknologi AI dalam melaksanakan proses audit untuk meningkatkan kualitas audit dan dapat meningkatkan  daya  saing.  Namun,  KAP  perlu  memahami  persepsi  auditor  mengenai kemudahan  ( ease  of  use )  dan  kegunaan  ( usefulness )  dari  teknologi  AI  yang  telah diimplementasikan. KAP juga perlu memastikan bahwa auditor dapat melakukan penyesuaian antara teknik audit yang dilakukan agar sejalan dengan tekonologi AI.
H 1 : Persepsi auditor eksternal atas kemudahan penggunaan ( ease of use ) artificial intelligence berpengaruh terhadap kualitas audit
H 2 :  Persepsi  auditor  eksternal  atas  kegunaan  ( usefulness ) artificial  intelligence berpengaruh terhadap kualitas audit

## METODE
Metode  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif.  Populasi  dalam  penelitian adalah  auditor  eksternal  yang  bekerja  pada  465  kantor  akuntan  publik  (KAP)  di  Indonesia. Pengambilan  sampel  dalam  penelitian  diperoleh  dengan  menggunakan simple  random sampling dimana  setiap  elemen  dalam  populasi  mempunyai  kesempatan  yang  sama  untuk dipilih.  Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  auditor  eksternal  pada  KAP  di  Indonesia  yang mengirimkan jawaban kuesioner kepada peneliti.
Sampel diperoleh dengan cara mengirimkan kuesioner ke auditor eksternal melalui KAP yang  masih  aktif  dan  terdaftar  di  direktori  Institut  Akuntan  Publik  Indonesia  (IAPI)  per tanggal  22 Agustus  2022. Penyebaran kuesioner dilakukan dengan beberapa cara antara lain peneliti secara langsung mengirim kuesioner secara berkala melalui email KAP, bekerjasama dengan IAPI untuk ikut menyebarkan kuesioner ke seluruh anggota IAPI, dan terakhir peneliti secara  aktif  menyebar  kuesioner  melalui  group-group  whatsapp  dan  telegram  yang beranggotakan auditor eksternal. Peneliti kemudian memperoleh 110 jawaban dari responden, namun  terdapat  2  responden  yang  dinyatakan  tidak  valid  karena  berprofesi  bukan  sebagai auditor  eksternal.  Sehingga  sampel  dalam  penelitian  ini  sebesar  108  auditor  eksternal  yang mewakili seluruh jenis KAP di Indonesia yaitu, KAP big four, KAP berafiliasi internasional – non big four, dan KAP nasional.

## Definisi Operasional Variabel
Variabel penelitian adalah segala sesuatu yang peneliti pilih untuk diselidiki dan ditarik kesimpulannya. Persepsi ease of use (kemudahan) dan persepsi usefulness (kegunaan) sebagai variabel  independen  dalam  penelitian  ini,  dan  persepsi  kualitas  audit  sebagai  variabel dependen. Definisi operasional variabel pada penelitian ini disajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Definisi Operasional Variabel
Variabel Indikator Sumber Persepsi ease of use (X 1 ) 1. Sistem AI mudah dipelajari Davis (1989) 2. Sistem AI mudah digunakan dalam proses audit
3. Sistem AI mudah dimengerti
4. Sistem AI flexible untuk digunakan
5. Sistem AI mudah dan mendorong untuk menjadi
terampil 6. Sistem AI mudah digunakan Persepsi usefulness (X 2 ) 1. Sistem AI membantu menyelesaikan pekerjaan lebih cepat Davis (1989) 2. Sistem AI membantu meningkatkan kinerja 3. Sistem AI membantu meningkatkan produktivitas 4. Sistem  AI  membantu  meningkatkan  efektifitas audit
5. Sistem  AI  membantu  mempermudah  audit dimasa mendatang 6. Sistem  AI  kedepannya  akan  berguna  untuk pekerjaan audit Persepsi kualitas  audit (Y) 1. Sistem  AI  akan  meningkatkan professional skepticism FRC (2020) 2. Sistem  AI  membuat  prosedur  dan  proses  audit rutin menjadi otamatis, dan memberikan banyak waktu untuk fokus pada pertimbangan signifikan
( significant judgement ) 3. Sistem  AI  membantu  untuk  memahami  lebih mendalam  tentang  entitas  klien  dan  proses bisnisnya
4. Sistem  AI  memfasilitasi  penilaian  risiko  yang besar dengan menganalisis seluruh populasi
5. Sistem  AI  membantu  penilaian  risiko  berjalan
sepanjang proses audit dilakukan
6. Sistem  AI  memfasilitasi  pengujian  audit  lebih fokus  kepada  area  yang  mempunyai  risiko paling tinggi melalui pengelompokan populasi
7. Sistem  AI  membantu  untuk  melakukan  uji dengan  data  yang  besar  dan  kompleks,  yang tidak  dapat  dilakukan  dengan  pendekatan manual
8. Sistem AI membantu melakukan reperformance
secara independen  atas  perhitungan  dan  model yang kompleks 9. Sistem  AI  meningkatkan  konsistensi  dan pengawasan terpusat dalam kelompok audit 10. Sistem  AI  membantu  mengidentifikasi  tanda- tanda potensi kecurangan
11. Sistem  AI  mengidentifikasi  pola  yang  tidak biasa  dan  pengecualian  yang  mungkin  dengan teknik audit tradisional tidak terlihat

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Model Pengukuran (Outer Model)
Gambar 3. Diagram Variabel Laten disertai Nilai Outer Loading
Sumber: data yang diolah (2023)
Sebelum dilakukan uji hipotesis untuk memprediksi hubungan antar variabel melalui uji  model  struktural,  perlu  dilakukan  uji  model  pengukuran  terlebih  dahulu.  Langkah pertama  dalam  uji  model  pengukuran  adalah  melakukan  pengujian  faktor  loading  ( outer loading )  untuk  tiap  variabel.  Berdasarkan  Gambar  3  ada  beberapa  indikator  yang mempunyai nilai outer loading kurang dari 0.7, seperti pada variabel persepsi ease of use indikator EOU4 (0.628) dan EOU5 (0.631). Selanjutnya nilai outer loading kurang dari 0.7 juga  ditemukan  pada  variabel  persepsi  kualitas  audit,  yaitu  KA10  (0.680),  dan  KA11 (0.652).
Dari  hasil  tersebut  maka  disimpulkan  bahwa  variabel  persepsi ease  of  use dan variabel  persepsi  kualitas  audit  memiliki  validitas  konvergen  yang  kurang  baik,  sehingga indikator  variabel  persepsi ease  of use  dan  persepsi  kualitas  audit  yang  kurang  dari  0.7 perlu  dieliminasi.  Berikut  adalah  diagram  yang  menunjukkan  nilai outer  loading setelah dilakukan eliminasi.
Gambar 4. Nilai Outer Loading setelah Eliminasi
Sumber: data yang diolah (2023)
Berdasarkan Gambar 4, setelah dilakukan eliminasi maka semua nilai outer loading yang menunjukkan hubungan antara indikator dan variabel  laten mempunyai  nilai  di  atas rule  of  thumbs yaitu  di  atas  0.7.  Sehingga  secara  keseluruhan  masing-masing  indikator mampu  berperan  sebagai  item  pengukur  dari  variabel  laten  yang  diukurnya.  Indikator pengukur validitas konvergen lainnya adalah AVE, sebagaimana terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Validitas Konvergen: Nilai Average Variance Extracted Average Variance Extracted (AVE) Ease of Use (Kemudahan) 0.71 Usefulness (Kegunaan) 0.639 Kualitas Audit 0.58
Sumber: data yang diolah (2023)
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  nilai  AVE  untuk  semua  variabel  berada  di  atas  0.5, artinya  terdapat  korelasi  yang  tinggi  antara  indikator  yang  membentuk  variabel. Berdasarkan  nilai  outer  loading  dan  AVE  yang  melebihi  ketentuan  nilai  minimal,  maka dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel penelitian sudah memenuhi validitas konvergen yang baik.
Selain validitas konvergen, validitas diskriminan yang dilihat dari nilai cross loading dan fornell-larckers criterion juga menunjukkan bahwa semua variabel memenuhi kriteria yang telah ditentukan untuk  dapat  dinyatakan valid. Hasil nilai cross loading tersaji pada tabel 3.
Tabel 3. Validitas Diskriminan: Nilai Cross Loading Kemudahan (EOU) Kualitas Audit (KA) Usefulness (UFN) EOU1 0.786* 0.427 0.31 EOU2 0.867* 0.628 0.581 EOU3 0.85* 0.473 0.424
EOU6 0.865* 0.51 0.473 KA1 0.402 0.749* 0.59 KA2 0.474 0.767* 0.655 KA3 0.337 0.744* 0.504 KA4 0.453 0.733* 0.533 KA5 0.439 0.734* 0.419 KA6 0.488 0.78* 0.455 KA7 0.541 0.717* 0.583 KA8 0.631 0.836* 0.628 KA9 0.388 0.787* 0.523 UFN1 0.45 0.483 0.793* UFN2 0.449 0.596 0.815* UFN3 0.4 0.602 0.796* UFN4 0.301 0.614 0.736* UFN5 0.526 0.58 0.87* UFN6 0.497 0.57 0.782* Sumber: data yang diolah (2023) *Nilai cross loading antara indikator dengan variabelnya
Berdasarkan tabel 3 terlihat bahwa nilai korelasi antar indikator variabel laten dengan variabel  latennya  sendiri  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  nilai  korelasi  antara indikator  variabel  laten  dengan  variabel  laten  lainnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai cross  loading pada  model  penelitian  memenuhi rule  of  thumbs .  Indikator  validitas diskriminan lainnya yaitu fornell-larcker criterion terlihat pada tabel 4.
Tabel 4. Validitas Diskriminan: Fornell-Larcker Criterion Kemudahan (EOU) Kualitas Audit Kegunaan (UFN) Kemudahan ( Ease of Use ) 0.843* Kualitas Audit 0.616 0.761* Kegunaan ( Usefulness ) 0.545 0.724 0.8*
Sumber: daya yang diolah (2023)
*Nilai korelasi variabel laten dengan variabel laten itu sendiri
Korelasi  variabel  laten dengan dirinya sendiri pada tabel  4 menunjukkan  nilai  yang lebih besar dibandingkan nilai korelasi variabel laten dengan variabel laten lainnya. Hasil ini menunjukkan bahwa kriteria validitas diskriminan sudah terpenuhi. Dengan demikian, ditinjau  dari  nilai cross  loading dan fornell-larckers  criterion dinyatakan  model pengukuran valid.
Setelah  memastikan  validitas  dari  model  penelitian,  selanjutnya  perlu  diuji  juga reliabilitasnya. Pengujian reliabilitas terlihat pada tabel 5.
Tabel 5. Reliabilitas: Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability Cronbach’s Alpha Composite Reliability Kemudahan ( Ease of Use ) 0.865 0.907 Kegunaan ( Usefulness ) 0.887 0.914 Kualitas Audit 0.909 0.925
Sumber: data yang diolah (2023)
Nilai  cronbach’s  alpha  pada  tabel  5  menunjukkan  nilai  di  atas  0.6,  begitupun composite  reliability untuk  semua  variabel  juga  mempunyai  nilai  di  atas  0.6.    Sehingga dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  model  pengukuran  semua  variabel  memiliki  reliabilitas yang baik.

## Uji Model Struktural (Inner Model)
Uji  model  struktural  ditujukan  untuk  menjelaskan  kausalitas  antar  variabel.  Untuk menganalisis kausalitas tersebut dapat ditinjau dari nilai adjusted R 2 , path coefficient, dan hasil bootstrapping. Nilai adjusted R 2 diperoleh sebesar 0.585, artinya variabilitas variabel eksogen  (independen)  dapat  menjelaskan  variabel  endogen  (dependen)  sebesar  58.5%. Selanjutnya menganalisis nilai path coefficient dengan tujuan untuk melihat arah hubungan variabel  eksogen  dan  variabel  endogen.  Hasil  uji  statistik  diperoleh  nilai  path  coefficient seperti tersaji pada tabel 6.
Tabel 6. Nilai Path Coefficients Variabel Eksogen Variabel Endogen (Kualitas Audit) Arah Hubungan Kemudahan ( Ease of Use ) 0.315 Positif Kegunaan ( Usefulness ) 0.552 Positif
Sumber: data yang diolah (2023)
Berdasarkan  tabel  6  terlihat  bahwa  arah  hubungan  antara  variabel  eksogen  baik variabel  Kemudahan  maupun  variabel  Kegunaan  terhadap  Variabel  endogennya  yaitu variabel Kualitas Audit adalah positif.  Arah hubungan positif artinya variabel eksogen dan variabel  endogen  mempunya  arah  yang  sama,  dalam  makna  lain  jika  variabel  eksogen bertambah maka variabel endogen juga bertambah.
Tahap dari inner model test berikutnya adalah menganalisis hasil bootstrapping yang digunakan  untuk  menjawab  hipotesis  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya.  Hasil bootstrapping tersaji pada tabel 7.
Tabel 7 . Bootstrapping: Uji Hipotesis T Statistics (|O/STDEV|) P Values Kemudahan → Kualitas Audit 3.538 0.000 Kegunaan → Kualitas Audit 6.582 0.000 Sumber: data yang diolah (2023)

## Persepsi  Auditor  Eksternal  atas  Kemudahan  Penggunaan  Artificial  Intelligence Berpengaruh Terhadap Kualitas Audit
Hasil  uji  hipotesis  pada  tabel  7  menunjukkan  bahwa  variabel  kemudahan berpengaruh terhadap kualitas audit, terlihat dari P values yang lebih rendah dari 0.05, dan t-statistik  (3.538)  lebih  besar  dari  t-tabel  (1.96).    Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa persepsi  auditor  eksternal  atas  kemudahan  penggunaan artificial  intelligence dapat mempengaruhi kualitas audit (H 1 terdukung).
Mengacu  pada  teori Technology  Acceptence  Model (TAM)  dapat  dijelaskan  bahwa persepsi kemudahan penggunaan artificial intelligence mengacu pada tingkat kepercayaan seseorang  bahwa  menggunakan  sistem  tertentu  akan  bebas  dari  usaha  yang  besar  (Davis, 1989), dan mempengaruhi perilaku pengguna (Chuttur, 2009). Persepsi kemudahan dalam menggunakan artificial  intelligence timbul  dikarenakan  auditor  eksternal  memahami  cara kerjanya, dan dapat meningkatkan efisiensi dan efektifitas dalam bekerja (Hassan, 2022).
Jika  auditor  eksternal  merasa  mudah  dan  nyaman  menggunakan artificial intelligence ,  mereka  cenderung  akan  menggunakannya.  Sebaliknya,  jika  auditor  eksternal merasa  tidak  nyaman  maka  meskipun artificial  intelligence bermanfaat  bagi  perusahaan, auditor eksternal tetap tidak akan menggunakannya.
Persepsi  auditor  eksternal  akan  kemudahan  dan  kenyamanan  penggunaan artificial intelligence dalam proses audit menunjukkan bahwa auditor eksternal tidak skeptis dalam menerima penggunaan artificial intelligence, karena sikap skeptis akan muncul jika sistem artificial  intelligence terlalu  kompleks  atau  memerlukan  keterampilan  teknis  yang  tinggi untuk  mengoperasikan,  sehingga  auditor  eksternal  mungkin  akan  merasa  tidak  nyaman atau  bahkan  tidak  yakin  untuk  menggunakan  teknologi  tersebut    (Noordin  et  al.,  2022). Kemudahan  penggunaan  AI  ini  jugalah  yang  kemudian  mempermudah  auditor  eksternal dalam  melaksanakan  setiap  tahapan  proses  audit,  yang  akhirnya  berkontribusi  pada peningkatan  kualitas  audit  (Fedyk,  Hodson,  Khimich,  &  Fedyk,  2022;  Fukas,  Rebstadt, Remark, & Thomas, 2021).
Penelitian terdahulu yang mendukung hasil penelitian ini dilakukan oleh Albawwat, et  al  (2021)  yang  menyatakan  bahwa  apabila  auditor  eksternal  mengalami  kemudahaan dalam  menggunakan artificial  intelligence maka  hal  ini  berpengaruh  dalam  peningkatan kualitas  audit.  Selanjutnya  Noordin,  et  al  (2022)  dalam  penelitiannya  mengkonfirmasi bahwa  untuk  semua  jenis  kantor  akuntan  publik  mempunyai  persepsi  bahwa  penggunaan artificial intelligence berkontribusi terhadap kualitas audit.

## Persepsi  Auditor  Eksternal  atas  Kegunaan  Artificial  Intelligence  Berpengaruh Terhadap Kualitas Audit
Pengujian  atas  pengaruh  variabel  kegunaan  terhadap  kualitas  audit  pada  tabel  7 menunjukkan nilai P value sebesar 0.000, dimana nilai ini lebih kecil dari signifikansinya sebesar 0.05. Begitupun jika dilihat dari nilai t-statistik dan t-tabel menunjukkan t-statistik sebesar  6.582  lebih  dari  nilai  t-tabel  sebesar  1.96.  Dengan  demikian  dugaan  awal terdukung yaitu persepsi auditor eksternal atas kegunaan artificial intelligence berpengaruh terhadap  kualitas  audit  (H 2 terdukung).  Persepsi  kegunaan  berdasarkan  teori Technology Acceptance  Model (TAM) dimaknai  sebagai  sejauh  mana  seseorang  percaya  bahwa menggunakan  sistem  tertentu  akan  meningkatkan  kinerja  pekerjaannya  (Davis,  1989). Kinerja pekerjaan yang dimaksud dalam penelitian ini adalah kualitas audit.
Kualitas  audit  diperoleh  dari  kompetensi  atau  keahlian  teknis  auditor,  skeptisisme profesional,  dan  pengalaman  (Al-Qatamin  &  Salleh,  2020). Artificial  Intelligence setidaknya  mampu  membantu  meningkatkan  kualitas  audit  dari  aspek  kegiatan  teknis selama  proses  audit.  Misalnya,  auditor  eksternal  umumnya  akan  menggunakan  sampel untuk  menguji  asersi  audit  dan  memenuhi  tujuan  audit.  Jika  auditor  menentukan  ukuran
sampel  dua  puluh  persen  dari  seluruh  populasi,  maka  auditor  eksternal  akan  memberikan opini  audit  berdasarkan  sampel  tersebut.  Sementara  delapan  puluh  persen  sisanya  tidak diperiksa oleh auditor eksternal, yang mungkin saja mengandung salah saji material.
Teknik  sampling  ini  digunakan  oleh  auditor  karena  keterbatasan  biaya  dan  waktu pelaksanaan  audit.  Sementara  berkembangnya  fenomena big  data di  perusahaan  rekanan ( auditee )  mengakibatkan  pemeriksaan  data  secara  manual  menjadi  tidak  efektif  dan  akan meningkatkan  biaya  audit.  Pada  kondisi  inilah artificial  intelligence membantu  proses audit,  sehingga  pelaksanaan  berbagai  prosedur  audit  yang  menghabiskan  banyak  waktu dapat dilakukan dengan mudah dan efisien (Al-Sayyed et al., 2021; Kokina & Davenport, 2017).  Sehingga  dengan  memanfaatkan artificial  intelligence dalam  proses  audit  dapat meningkatkan  kualitas  audit  dan  merespon  kebutuhan  bisnis  yang  terus  berkembang (Suryaningrat, 2021).
Persepsi  auditor  eksternal  atas  kegunaan artificial  intelligence menunjukkan  bahwa auditor  eksternal  tidak  skeptis  terhadap  pemanfaatan  teknologi artificial  intelligence . Kesimpulan  tersebut  didasarkan  pada  hasil  penelitian  di  atas  yang  membuktikan  bahwa auditor  eksternal  percaya  teknologi  tersebut  dapat  meningkatkan  efisiensi,  akurasi,  dan relevansi  hasil  audit,  sehingga  manfaat  teknologi  dapat  dirasakan  langsung  oleh  auditor eksternal  selama  proses  audit.  Sementara  sikap  skeptis  akan  muncul  jika  auditor  merasa bahwa artificial  intelligence tidak  relevan  dengan  kebutuhan  audit  mereka,  dan mempertanyakan  nilai  tambah  atau  manfaat  dari  penggunaan artificial  intelligence dibandingkan  metode  audit  tradisional  dalam  proses  audit  (Kokina  &  Davenport,  2017; Law & Shen, 2021).
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Law dan Shen (2021) membuktikan bahwa artificial intelligence tidak dapat menggantikan pekerjaan auditor tapi merubah persyaratan keahlian  yang  diperlukan  untuk  profesi  auditor  dan  meningkatkan  kualitas  audit. Puthukulam,  et  al  (2021)  menyatakan  bahwa artificial  intelligence dapat  membantu meningkatkan  efisiensi  dalam  proses  audit,  dimana  hal  ini  mempengaruhi  skeptisme profesional  dan  pertimbangan  profesional  yang  dilakukan  oleh  auditor  dalam  rangka mencapai kualitas audit.

## SIMPULAN
Peneliti  telah  melakukan  penelitian  mengenai  bagaimana  persepsi  auditor eksternal  atas  pengaruh  kemudahan  penggunaan  dan  kegunaan artificial  intelligence terhadap kualitas audit. Hasil penelitian mengkonfirmasi beberapa hal berikut:   Auditor eksternal  mempunyai  persepsi  bahwa  kemudahan  penggunaan artificial  intellegence dapat  mempengaruhi  kualitas  audit,  sehingga  hipotesis  satu  dalam  penelitian  ini terdukung.  Hal  ini  dikarenakan  persepsi  akan  kemudahan  suatu  teknologi menghilangkan  sikap  skeptis  pengguna  dan  mendorong  penggunaan artificial intelligence dalam pelaksanaan prosedur-prosedur audit. Persepsi auditor eksternal atas pengaruh  kegunaan artificial  intelligence terhadap  kualitas  audit  terbukti.  Artinya persepsi  akan  adanya  kegunaan artificial  intelligence dalam  proses  audit  telah memberikan  kontribusi  atas  peningkatan  kualitas  audit,  melalui  efisiensi  proses  audit. Auditor eksternal tidak skeptis terhadap penggunaan artificial intelligence dalam proses audit ditinjau dari persepsi kemudahan dan kegunaan.
Namun,  masih  terdapat  keterbatasan  dalam  penelitian  ini,  dimana  responden dalam  penelitian  ini  merupakan  auditor  laporan  keuangan,  sehingga  untuk  penelitian selanjutnya  bisa  diikutkan  juga  auditor  teknologi  informasi,  auditor  internal,  ataupun auditor  pemerintah  sebagai  responden  dalam  penelitian.  Mengingat  penggunaan artificial  intelligence sangat  dibutuhkan  oleh  auditor  eksternal  untuk  dapat
menyesuaikan dengan kebutuhan bisnis, maka kantor akuntan publik perlu memberikan pelatihan  mengenai  penggunaan  artificial  intelligence  dalam  proses  audit  untuk meningkatkan  kompetensi  auditor  eksternal  jika  mendapat  klien  yang  memiliki big data. Sementara untuk perguruan tinggi perlu mempersiapkan lulusan yang mempunyai kemampuan ataupun kompetensi tidak hanya dalam bidang akuntansi dan auditing tapi juga penggunaan teknologi terkini.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Qatamin, K. I., & Salleh, Z. (2020). Audit Quality: A Literature Overview and Research Synthesis. IOSR Journal of Business and Management , 22 (2), 56–66. https://doi.org/10.9790/487X-2202025666
Al-Sayyed, S. M., Al-Aroud, S. F., & Zayed, L. M. (2021). The Effect of Artificial Intelligence Technologies on Audit Evidence. Accounting , 7 (2), 281–288. https://doi.org/10.5267/j.ac.2020.12.003
Albawwat, I., & Frijat, Y. Al. (2021). An analysis of auditors’ perceptions towards artificial intelligence and its contribution to audit quality. Accounting , 7 (4), 755– 762. https://doi.org/10.5267/j.ac.2021.2.009
Barbour, J. E. (2020, July 9). ICAS Responds to FRC Discussion Paper: Technological Resources: Using Technology to Enhance Audit Quality . Retrieved September 8, 2022, from https://www.icas.com/professional-resources/audit-and-assurance/icas- responds-to-frc-discussion-paper-technological-resources-using-technology-to- enhance-audit-quality
Charness, N., & Boot, W. R. (2016). Technology, Gaming, and Social Networking. Handbook of the Psychology of Aging: Eighth Edition , 389–407. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-411469-2.00020-0
Chuttur, M. (2009). Overview of the Technology Acceptance Model: Origins ,
Developments and Future Directions. Sprouts: Working Papers on Information
Systems , 9 (37), 1–23. https://doi.org/10.1021/jf001443p
Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly , 13 (3).
Eka, R. (2018, September 5). Riset Appier: Indonesia Menempati Peringkat Pertama Adopsi AI di Asia Pasifik. Retrieved September 8, 2022, from DailySosial.id website: https://dailysocial.id/post/riset-implementasi-ai-di-indonesia
Fedyk, A., Hodson, J., Khimich, N., & Fedyk, T. (2022). Is Artificial Intelligence Improving The Audit Process? Review of Accounting Studies .
https://doi.org/10.1007/s11142-022-09697-x
FRC. (2020). The Use Of Technology in The Audit Of Financial Statements AQR Thematic Review . London.
Fukas, P., Rebstadt, J., Remark, F., & Thomas, O. (2021). Developing an Artificial Intelligence Maturity Model for Auditing. Association for Information Systems , (June), 1–17.
Hassan, R. A. (2022). Artificial Intelligence (AI) in Accounting & Auditing: A Literature Review. Open Journal of Business and Management , 10 , 440–465.
IASB. (2011). Audit Quality an IAASB Perspective Enhancing Audit Qauality .
ICAI. (2020). Impact of COVID-19 Pandemic on Reporting and Assurance | IFAC. Retrieved September 6, 2022, from https://www.ifac.org/knowledge- gateway/developing-accountancy-profession/discussion/icai-global-webinar-
impact-covid-19-pandemic-reporting-and-assurance Issa, H., Sun, T., & Vasarhelyi, M. A. (2016). Research Ideas for Artificial Intelligence in Auditing: The Formalization of Audit and Workforce Supplementation. Journal of Emerging Technologies in Accounting , Vol. 13, pp. 1–20. American Accounting Association. https://doi.org/10.2308/jeta-10511
Izmee, H. (2019, March). Adopsi Artificial Intelligence di Indonesia: Pengembangan Talenta Masa Depan.
Kokina, J., & Davenport, T. H. (2017). The Emergence of Artificial Intelligence: How Automation is Changing Auditing. Journal of Emerging Technologies in
Accounting , 14 (1), 115–122. https://doi.org/10.2308/jeta-51730
Law, K. K. F., & Shen, M. (2021). How Does Artificial Intelligence Shape Audit Firms ? JEL Classification , (September), 1–24. Mckinsey & Company. (2017). Sektor Industri yang Telah Gunakan Kecerdasan Buatan. Retrieved January 9, 2023, from
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/01/29/industri-apa-saja-yang- telah-gunakan-kecerdasan-buatan
Mlekus, L., Bentler, D., Paruzel, A., Kato-Beiderwieden, A. L., & Maier, G. W. (2020). How To Raise Technology Acceptance: User Experience Characteristics as Technology-Inherent Determinants. Gruppe. Interaktion. Organisation. Zeitschrift Fur Angewandte Organisationspsychologie , 51 (3), 273–283. https://doi.org/10.1007/s11612-020-00529-7
Noordin, N. A., Hussainey, K., & Hayek, A. F. (2022). The Use of Artificial Intelligence and Audit Quality: An Analysis from the Perspectives of External Auditors in the UAE. Journal of Risk and Financial Management , 15 (8), 339. https://doi.org/10.3390/jrfm15080339
Puthukulam, G., Ravikumar, A., Sharma, R. V. K., & Meesaala, K. M. (2021). Auditors’ Perception on The Impact of Artificial Intelligence on Professional Skepticism and Judgment in Oman. Universal Journal of Accounting and Finance , 9 (5), 1184–1190. https://doi.org/10.13189/ujaf.2021.090527
Raphael, J. (2015, June 15). How Artificial Intelligence Can Boost Audit Quality. Retrieved September 3, 2022, from https://www.cfo.com/accounting- tax/2015/06/artificial-intelligence-can-boost-audit-quality/
Raphael, J. (2017). Rethinking The Audit:  Innovation is Transforming How Audits Are Conducted-and Even What It Means to be An Auditor. Journal of Accountacy , 223 (4), 28.
Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G., … Hassabis, D. (2016). Mastering The Game of Go With Deep Neural Networks and Tree Search. Nature , 529 (7587), 484–489. https://doi.org/10.1038/NATURE16961 Suryaningrat, Wi. M. (2021). Implementation of Artificial Intelligence in Public Accounting Firm Case Study: EY . Jakarta.