Diunggah  : Februari 2024 Diterima : Maret 2024 Dipublikasi  : Maret 2024
Mengutip ini sebagai : Prasetyo, D.E., Wulandari., G.A.A., Meini, Z.,& Fauziah,  2023 Identifikasi Fraud dalam  Pemeriksaan  Internal  Melalui Data Analytics . Equity,
26(1), 78-98 doi.org/10.34209/equ.v25i2.7418

## IDENTIFIKASI FRAUD DALAM PEMERIKSAAN INTERNAL MELALUI DATA ANALYTICS
Dodi Eko Prasetyo 1 *, Gita Ayu Andhiani Wulandari 2 , Zumratul Meini 3 , Fauziah 4
1 dodie14@outlook.co.id, 2 gitaayuandhiani@gmail.com,
3 zumratul.meini@civitas.unas.ac.id, 4 fauziah@civitas.unas.ac.id 1234 Universitas Nasional, Indonesia *Penulis Korespondensi

## Abstrak
Fraud telah menjadi masalah yang merajalela  di era digital dan big data , menghadirkan ancaman signifikan bagi organisasi di berbagai industri. Seiring dengan kemajuan teknologi, taktik penipu juga berkembang,  sehingga  penting  bagi  organisasi  untuk  tetap  waspada  dan  menerapkan  langkah- langkah  identifikasi  penipuan  yang  efektif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki  bagaimana penggunaan data analytics memengaruhi cara auditor memahami tanda-tanda kecurangan. Sampel penelitian  terdiri  dari  auditor  internal,  yang  memiliki  tanggung  jawab  memberikan  rekomendasi terkait keberlanjutan, keandalan, relevansi, dan ketiadaan kesalahan material dalam laporan audit. Data penelitian ini berfokus pada auditor internal yang bekerja di perusahaan pembiayaan di Daerah Ibu  Kota  Jakarta.  Pengambilan  sampel  dilakukan  menggunakan  metode nonprobability sampling , dengan jenis teknik sampel purposive sampling , Dan pengelolaan data mengunakan STATA versi 14. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan data analytics memberikan dampak positif dalam pengidentifikasikan fraud . Selain itu, penggunaan data analytics memberikan manfaat tambahan bagi auditor, seperti mempermudah pengumpulan bukti, menentukan populasi secara luas, memprediksi risiko, dan memfasilitasi analisis data yang cepat.
Kata Kunci : Fraud ; Data Analytics ; Internal Audit; Big Data .

## Abstract
Fraud has become a rampant issue in the era of digitalization and big data, posing significant threats to organizations across various industries. With the advancement of technology, fraudulent tactics also evolve, making it crucial for organizations to remain vigilant and implement effective fraud detection measures.  This  research  aims  to  investigate  how  the  use  of  data  analytics  influences  auditors' understanding  of  fraud  indicators.  The  research  sample  consists  of  internal  auditors,  who  are responsible  for  providing  recommendations  regarding  the  sustainability,  reliability,  relevance,  and absence  of  material  misstatement  in  audit  reports.  The  research  data  focuses  on  internal  auditors working in financing companies in the capital city region of Jakarta. Sampling was conducted  using nonprobability  sampling  method,  specifically  purposive  sampling  technique.  Data  management  was carried  out  using  STATA  version  14.  The  results  of  the  study  indicate  that  the  application  of  data analytics  has  a  positive  impact  on  fraud  detection.  Furthermore,  the  use  of  data  analytics  provides additional benefits for auditors, such as facilitating evidence collection, determining a wide population, predicting risks, and enabling rapid data analysis.
Keywords : Fraud ; Data Analytics ; Internal Audit; Big Data .

## PENDAHULUAN
Berdasarkan rilis Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) bertajuk Asia Pacific Occupational Fraud 2022: A Report to the Nations Indonesia berada di peringkat ke-4 sebagai negara dengan jumlah fraud di tahun 2022 dan mengalami tren  yang  meningkat  dari  tahun  ke  tahun  serta  menyebabkan  kerugian  bagi perusahaan  dan  bagi  pengguna  laporan  keuangan  ( Association  of  Certified  Fraud Examiners Inc, 2022).
Kecurangan atau fraud adalah masalah yang dapat berdampak serius dalam konteks  pemeriksaan  internal  suatu  organisasi  atau  perusahaan  (Kristiyani  & Hamidah,  2020).  Kecurangan  bisa  terjadi  dalam  berbagai  bentuk,  termasuk penipuan keuangan, manipulasi data, dan tindakan merugikan lainnya. Fraud dapat mengakibatkan  kerugian  finansial  yang  signifikan  bagi  perusahaan,  yang  pada gilirannya  dapat  mengganggu  stabilitas  dan  kelangsungan  operasional  mereka. Selain itu, ketika fraud terungkap, reputasi perusahaan seringkali rusak, dan hal ini dapat  memengaruhi  hubungan  dengan  pelanggan,  mitra  bisnis,  dan  pemegang saham  sehingga  dampak  kecurangan  tidak  hanya  bersifat  finansial,  tetapi  juga mencakup kerusakan pada reputasi perusahaan (Putra et al., 2022). Oleh karena itu, pencegahan  dan  identifikasi  kecurangan  menjadi  fokus  utama  dalam  berbagai organisasi.  Namun  pendeteksian fraud akan  sangat  sulit  jika  hanya  dilakukan dengan teknik konvensional di era digital ini (Firmansyah, 2021). Dalam era digital, data  analytics telah  menjadi  alat  yang  semakin  penting  dalam  mendukung pemeriksaan  internal,  maka data  analytics muncul  sebagai  elemen  kunci  dalam upaya  untuk  lebih  efektif  dalam  mendeteksi  dan  mencegah  kecurangan  dalam pemeriksaan internal melibatkan data analytics dalam proses pemeriksaan internal adalah  langkah  penting  untuk  memitigasi  risiko  dan  memastikan  keberlanjutan usaha mereka (Firmansyah, 2021).
Data analytics memungkinkan organisasi untuk menganalisis data mereka dengan cermat untuk mendeteksi pola atau anomali yang mungkin menunjukkan adanya  kecurangan.  Alat  ini  juga  memungkinkan  perusahaan  untuk mengotomatiskan  proses  pemeriksaan,  meningkatkan  efisiensi,  dan  mengurangi risiko manusia yang rentan terhadap bias. Dengan menggabungkan teknologi data analytics dengan metode tradisional pemeriksaan internal, organisasi dapat lebih efektif  dalam  mengidentifikasi  potensi  kecurangan  dan  mengambil  tindakan pencegahan yang sesuai. Dengan demikian, data analytics adalah alat yang penting dalam upaya melindungi aset finansial dan reputasi perusahaan dalam menghadapi ancaman kecurangan.
Penggunaan data analytics dalam pemeriksaan internal membawa manfaat besar  dalam  upaya  deteksi  kecurangan.  Lambrechts  et  al.,  (2021)  menjelaskan bahwa  data  analytics  dapat  membantu  auditor  internal  mencapai  tujuan objektivitas audit mereka. Dengan data analisis auditor internal dapat mendeteksi perubahan atau kerentanan dalam perusahaan dan potensi kelemahan yang dapat menghindarkan organisasi kepada risiko yang tidak diinginkan atau tidak terencana (Chu  &  Yong,  2021).  Hal  ini  membantu  mengidentifikasi  risiko  yang  muncul  dan mengalokasikan sumber daya audit secara efektif untuk melindungi organisasi dari risiko  berlebihan  dan  meningkatkan  kinerja  secara  keseluruhan.  Ini  juga memungkinkan  audit  internal  untuk  mengidentifikasi  perubahan  dalam  proses
organisasi dan memastikan bahwa mereka mengaudit risiko saat ini, bukan risiko masa lalu (Chu & Yong, 2021). Oleh karena itu, penting bagi organisasi untuk terus mengembangkan kemampuan data analytics mereka dalam konteks pemeriksaan internal untuk mengatasi ancaman kecurangan secara efektif.
Istilah 'big data' telah dikenal sejak era kemajuan teknologi digital. 'Big data' merujuk  kepada  sekumpulan  data  dengan  volume  yang  besar,  baik  terstruktur maupun tidak terstruktur (Handoko et al., 2020). Keempat karakteristik utama dari 'big  data' adalah  ukurannya  yang  sangat  besar,  variasinya  yang  bervariasi, pertumbuhannya  yang  cepat,  dan  ketidakjelasannya.  Seiring  dengan  itu,  muncul pula istilah 'big data analytics' (BDA) (Putra et al., 2022). Menurut  beberapa  peneliti  sebelumnya,  pemanfaatan big  data menjadi kurang efisien jika dianalisis secara manual karena memerlukan waktu yang lama, keakuratan yang tidak dapat dijamin, serta biaya yang besar karena volume data yang sangat besar dan beragam (Santoso, 2018). Pengolahan big data akan menjadi lebih  optimal  dan  akurat  dengan  melibatkan  teknologi  informasi,  yang  dapat mempermudah analisis data dan menghasilkan informasi yang handal serta relevan untuk pengambilan keputusan. Salah satu kemajuan dalam teknologi informasi yang dapat  digunakan  untuk  menganalisis big  data adalah data  analytics (Ghavami, 2020). Data  analytics adalah  suatu  proses  yang  melibatkan  pemeriksaan, pengklasifikasian,  dan  transformasi  data  besar  dengan  tujuan  mengidentifikasi informasi  yang  bermanfaat,  menyimpulkan  hasil,  serta  mendukung  pengambilan keputusan yang akurat (Ghavami, 2020). Selain itu, manfaat dari data analytics juga mencakup  kemampuan  untuk  menganalisis  perilaku,  memahami  harga  pasar, mengoptimalkan harga, meramalkan ancaman keamanan, mendeteksi kecurangan, dan banyak lagi (Ghavami, 2020).
Keberadaan data analytics dalam upaya pendeteksian kecurangan dan fraud memiliki peran krusial di ranah bisnis dan keuangan modern (Dimitris Balios et al., 2020).  Salah  satu  manfaat  utamanya  adalah  kemampuan  untuk  mengungkap perilaku  mencurigakan  serta  pola  kecurangan  yang  mungkin  sulit  diungkapkan secara manual (Suryani et al., 2021). Dalam konteks ini, data analytics memfasilitasi analisis statistik mendalam terhadap data transaksi, mengenali ketidaknormalan, dan  memisahkan  pola  yang  standar  dari  yang  patut  dicurigai.  Selain  itu, data analytics memungkinkan  pengawasan  transaksi  secara real-time ,  sehingga perusahaan  dapat  segera  mengambil  tindakan  ketika  ada  indikasi  kecurangan (Aboud et al., 2020). Selanjutnya, data analytics juga mempermudah pengelolaan risiko kecurangan dengan mengoptimalkan efisiensi (Aboud et al., 2020). Melalui data analytics historis  dan  tren,  perusahaan  dapat  membangun  model  prediktif untuk  mengidentifikasi  potensi  risiko  sebelum  terjadinya  kecurangan, memungkinkan tindakan pencegahan yang lebih baik (Aboud et al., 2020). Menurut Silva et al. (2019), auditor memiliki akses kepada jumlah data yang substansial, dan melalui  analisis  data  tersebut,  mereka  dapat  mengidentifikasi  potensi  indikasi tindakan kecurangan. Informasi yang digunakan dalam jumlah yang signifikan ini disimpan  dengan  baik  dan  dapat  memberikan  pandangan  yang  berguna  untuk perencanaan masa depan bisnis klien, seperti yang disorot oleh Aboud et al. (2020). Keuntungan dari sistem terintegrasi adalah kemampuannya untuk meningkatkan aliran  informasi  yang  diperlukan  oleh  seluruh  departemen,  mengurangi kesenjangan komunikasi internal di perusahaan, dan mengurangi risiko pencurian
dan  kehilangan  data.  Menilai  sistem  secara  rutin  dan  menjadwalkan  pembaruan merupakan  strategi  yang  diusulkan  oleh  Dharmesti  dan  Djamhuri  (2017)  untuk menghindari  potensi  tindakan  kecurangan  oleh  pengguna  serta  untuk mengidentifikasi  potensi  kerentanannya.  Kemudian,  Suryani  et  al.  (2021) menjelaskan  bahwa  penggunaan  teknologi  forensik  komputer  dapat  mendukung proses  audit  dengan  memberikan  kemampuan  bagi  auditor  dalam  melakukan investigasi  guna  mengidentifikasi  tanda-tanda  kecurangan.  Penelitian  yang dilakukan oleh Tang dan Karim (2019) juga menunjukkan bahwa kecurangan dapat timbul akibat adanya faktor-faktor yang tercantum dalam fraud triangle , termasuk tekanan, peluang, dan rasionalisasi. Oleh karena itu, data analytics dapat berperan sebagai  salah  satu  alat  yang  berguna  dalam  mendeteksi  tanda-tanda  kecurangan melalui  pengenalan  anomali  yang  dapat  dianalisis  lebih  lanjut  dalam  upaya penyelidikan.
Saat ini, auditor menghadapi berbagai tantangan dalam mengimplementasikan Standar Auditing Internal (Rosati et al., 2019), seperti yang diuraikan dalam panduan yang dikeluarkan oleh The Institute of Internal Auditors (2017).  Salah  satu  tantangan  utamanya  adalah  pemanfaatan  teknologi  informasi dalam proses audit. Dalam konteks ini, teknologi informasi memungkinkan auditor untuk  mengidentifikasi  dan  menilai  risiko  kesalahan  material  yang  dapat memengaruhi  pemahaman  tentang  entitas  dan  lingkungan  audit  (Bendermacher, 2017).  Auditor  juga  diharuskan  memiliki  pemahaman  yang  mendalam  tentang bagaimana  laporan  keuangan  dibuat  di  dalam  perusahaan  ( in-house ),  serta  perlu mengidentifikasi  proses  bisnis,  perangkat  lunak  atau  aplikasi  yang  terlibat,  dan infrastruktur teknologi informasi yang digunakan (YPIA, 2023).
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi,  terdapat  tantangan  tambahan dalam penggunaan data analytics dalam audit, seperti yang disoroti oleh Dimitris Balios  et  al.,  (2020).  Hal  ini  mencakup  kebutuhan  auditor  untuk  memiliki pengetahuan  dan  keterampilan  yang  memadai  dalam data analytics ,  serta menghadapi  risiko  hilangnya  data  akibat  serangan  siber  atau  kesalahan  selama proses pengumpulan data. Mendeteksi kecurangan dalam era teknologi informasi bukanlah  tugas  yang  mudah,  sehingga  auditor  harus  memiliki  pemahaman teknologi  yang  lebih  mendalam.  Selain  dari  bukti  internal,  auditor  juga  harus mencari bukti eksternal, sebagaimana dikemukakan oleh Tang dan Karim, (2019).
Kristiyani dan Hamidah (2022) mencatat bahwa kurangnya pemahaman dan pemanfaatan  teknologi  berdampak  negatif  pada  proses  audit.  Oleh  karena  itu, auditor  dituntut  untuk  meningkatkan  pemahaman  mereka  tentang  teknologi, meningkatkan akuntabilitas kinerja, dan menerapkan praktik keamanan data yang baik untuk mengurangi potensi kecurangan. Data analytics adalah salah satu aspek teknologi  informasi  yang  dapat  membantu  auditor  untuk  meningkatkan  kinerja audit mereka. Semakin baik pemahaman auditor tentang perkembangan teknologi informasi, semakin baik pula kinerja mereka dalam proses audit (Zaleha & Novita, 2021).
Selain itu, penting bagi auditor untuk memiliki keyakinan tentang validitas data  yang  mereka  gunakan  dan  untuk  fokus  pada  keamanan  data  (Chu  &  Yong, 2021). Hal ini dapat dicapai dengan memeriksa dan mengidentifikasi sumber data yang  digunakan  sebagai  langkah  pencegahan  terhadap  kecurangan,  seperti  yang dijelaskan  oleh  Oktavia  (2015).  Penelitian  ini  membawa  inovasi  dengan
memasukkan konsep data analytics sebagai alat pemanfaatan teknologi informasi oleh auditor dalam upaya mereka untuk mendeteksi kecurangan dalam perusahaan, yang merupakan kemajuan dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.
Penelitian  ini  didorong  oleh  kebutuhan  akan  pendekatan  baru  dalam mendeteksi  tanda-tanda  kecurangan  di  perusahaan,  khususnya  melalui pemanfaatan data analytics .  Sebelumnya,  banyak  penelitian  telah  menyoroti tantangan  yang  dihadapi  auditor  dalam  mengidentifikasi fraud secara  efektif, terutama dalam konteks kecepatan dan volume transaksi yang semakin kompleks. Namun,  kurangnya  penelitian  yang  secara  khusus  menggali  persepsi  auditor internal tentang penggunaan data analytics dalam mendukung upaya pencegahan dan deteksi fraud menjadi kekosongan dalam literatur.
Perbedaan  utama  dari  riset  terdahulu  adalah  fokus  pada  persepsi  auditor internal,  yang  memiliki  peran  penting  dalam  memberikan  rekomendasi  kepada manajemen  terkait  keandalan  laporan  audit  dan  indikasi fraud .  Sementara penelitian  sebelumnya  cenderung  berfokus  pada  efektivitas  teknik-teknik data analytics dalam  mendeteksi fraud tanpa  mempertimbangkan  persepsi  dan tanggapan  auditor.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  berkontribusi  dengan  mengisi celah  pengetahuan  ini  dan  mengeksplorasi  persepsi  auditor  internal  terhadap penggunaan data analytics dalam mendeteksi fraud .
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  tambahan kepada  auditor  internal,  membantu  mereka  memahami  potensi  dan  manfaat teknologi data analytics dalam mendeteksi kecurangan. Selain itu, penelitian ini juga diharapkan  dapat  menjadi  pedoman  praktis  bagi  praktisi  audit  dan  manajemen dalam  mengambil  keputusan  terkait  implementasi data analytics dalam  upaya meningkatkan  kualitas  audit  dan  mengurangi  risiko  kecurangan  di  perusahaan. Dengan  demikian,  kontribusi  penelitian  ini  terletak  pada  penerapan  praktis  dari temuan  untuk  meningkatkan  efektivitas  audit  dan  pengelolaan  risiko fraud di perusahaan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  dampak  penggunaan data analytics dalam  mengidentifikasi  tanda-tanda  fraud  menurut  persepsi  auditor. Sampel  penelitian  ini  terdiri  dari  auditor  internal,  mengingat  tanggung  jawab mereka dalam memberikan rekomendasi tentang kesesuaian, keandalan, relevansi, dan  ketiadaan  kesalahan  material  dalam  laporan  audit  yang  disajikan  kepada manajemen, termasuk indikasi fraud .

## TINJAUAN PUSTAKA
Kecurangan ( Fraud )
Kecurangan ( fraud ) adalah tindakan sengaja untuk menipu atau mengecoh dengan maksud merugikan pihak lain, baik individu, organisasi, atau perusahaan (Tang & Karim, 2019). Kecurangan dapat mengambil berbagai bentuk dan sering kali  melibatkan  penyalahgunaan  kepercayaan,  informasi,  atau asset (Kusuma, 2020). Salah satu contoh umum kecurangan adalah  penipuan keuangan, di mana orang  atau  organisasi  berupaya  memanipulasi  catatan  keuangan  atau  laporan keuangan  untuk  tujuan  keuntungan  pribadi  atau  untuk  menipu  para  pemangku kepentingan (Tang & Karim, 2019). Selain itu, kecurangan dapat mencakup hal-hal
seperti  korupsi,  penyalahgunaan  wewenang,  atau  pencurian  aset  perusahaan (Nugraheni & Triatmoko, 2018). Dampak dari kecurangan bisa sangat merugikan secara finansial, merusak reputasi, dan merugikan hubungan bisnis dan masyarakat secara luas (Christian & Veronica, 2022). Oleh karena itu, penting untuk mendeteksi, mencegah,  dan  menangani  kasus  kecurangan  sebagai  bagian  integral  dari manajemen  risiko  dan  tata  kelola  perusahaan  yang  efisien  (Meini  et  al.,  2023). Banyak organisasi menerapkan kontrol internal dan prosedur pemeriksaan internal untuk  mengidentifikasi  dan  mengurangi  risiko  kecurangan.  Selain  itu,  teknologi seperti data analytics juga digunakan untuk membantu mendeteksi pola kecurangan yang  mungkin  sulit  diidentifikasi  secara  manual  (YPIA,  2023).  Di  berbagai yurisdiksi,  tindakan  kecurangan  bisa  menghadapi  tuntutan  hukum,  baik  perdata maupun  pidana,  tergantung  pada  tingkat  keparahan  kecurangan  yang  terlibat. Kecurangan merugikan banyak pihak, sehingga pencegahan dan deteksi kecurangan menjadi fokus utama dalam manajemen dan praktik bisnis (Hall, 2011).

## Data Analytics
Big data analytics adalah suatu metode analisis data yang menitikberatkan pada  pengolahan  dan  pemahaman  data  dalam  skala  yang  sangat  besar  dan kompleks. Data analytics adalah proses pengujian, pengeksplorasi, dan transformasi data  besar  dengan  tujuan  mengenali  informasi  yang  berharga,  menyusun kesimpulan,  serta  mendukung  pengambilan  keputusan  yang  akurat  (Ghavami, 2020).  Saat  ini,  hampir  seluruh  sektor  memanfaatkan big data analytics untuk meningkatkan produktivitas dan pendapatan dengan biaya yang lebih terjangkau. Selain  itu, data analytics berperan  sebagai  alat  prediktif,  analisis  perilaku, kemampuan  untuk  menganalisis  dinamika  pasar,  mengoptimalkan  harga, memproyeksikan potensi risiko keamanan, serta mendeteksi kecurangan, di antara manfaat lainnya. Penggunaan data analytics dalam mendeteksi kecurangan merujuk pada  pemanfaatan  perangkat  lunak  analitik  untuk  mengidentifikasi  tren,  pola, anomali, serta data yang berada di luar norma dalam sebuah set data. Ini berkaitan dengan perubahan signifikan dalam cara data diproduksi, disimpan, dan dikelola di era digital saat ini. Dalam dunia yang semakin terhubung, organisasi dihadapkan pada jumlah data yang terus bertumbuh dengan cepat, termasuk data yang memiliki struktur yang jelas maupun yang tidak terstruktur. Pendekatan big data analytics dirancang untuk menggali dan mengeksplorasi data-data tersebut (Ghavami, 2020). Penerapan big data analytics memberikan  sejumlah  keuntungan,  seperti kemampuan  untuk  mengambil  keputusan  yang  lebih  berdasarkan  informasi, mengidentifikasi  peluang  bisnis,  meningkatkan  efisiensi  operasional,  dan merespons perubahan pasar dengan lebih cepat. Oleh karena itu, strategi yang bijak dalam  mengintegrasikan big data analytics ke  dalam  organisasi  sangat  penting untuk meraih manfaat penuh dari analisis data besar ini.
Pengaruh Data Analytics Terhadap Identifikasi Kecurangan
Data analytics adalah  sebuah  proses  yang  melibatkan  pemeriksaan, identifikasi, dan transformasi data besar dengan tujuan utama untuk mengungkap informasi  yang  bernilai,  menyimpulkan  temuan,  dan  mendukung  pengambilan
keputusan  yang  akurat  (Ghavami,  2020).  Dalam  konteks  penggunaan  teknologi informasi yang terus berkembang, seperti big data , auditor dapat memanfaatkannya untuk melakukan analisis data yang luas dan memeriksa berbagai sumber untuk mencari  bukti  audit.  Namun,  dalam  melakukan  hal  ini,  auditor  juga  harus  tetap memastikan  keabsahan  bukti  audit  yang  diperoleh  (Dimitris  Balios  et  al.,  2020). Elisabeth  (2019)  menjelaskan  bahwa  peran  teknologi  informasi  dalam  prosedur audit  adalah  untuk  meningkatkan  efektivitas  pemeriksaan.  Dengan  bantuan teknologi informasi, auditor dapat mengidentifikasi kelemahan dalam pengendalian internal  yang  memiliki  potensi  untuk  menyebabkan  kesalahan  atau  kecurangan. Sistem  terintegrasi  memberikan  manfaat  tambahan  karena  meningkatkan  aliran informasi  di  seluruh  departemen,  menghilangkan  komunikasi  yang  salah  antar departemen,  dan  membantu  melindungi  data  dari  pencurian  atau  kehilangan (Firmansyah, 2021).
Dalam upaya mencegah kecurangan dan menjaga keamanan data, perlu ada evaluasi  rutin  dan  jadwal  pembaruan  sistem  (Handoko  et  al.,  2020).  Data  yang tersimpan  dengan  aman  dan  dianalisis  dengan  baik  dapat  memberikan  panduan yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan bisnis di masa depan (Aboud et al., 2020).  Manfaat  dari data analytics meliputi  kemampuan  untuk  mendeteksi kecurangan, mengidentifikasi penipuan yang lebih substansial, serta memberikan wawasan tentang seberapa kuatnya pengendalian internal perusahaan beroperasi (Dimitris Balios et al., 2020). Lambrechts et al. (2021) menyoroti fleksibilitas data analytics dalam berbagai jenis bisnis dan potensi penggunaannya dalam mendeteksi penipuan, yang merupakan bagian penting dari manajemen risiko. Data besar dapat memberikan  bukti  yang real - time ,  menjadikan  informasi  tersebut  relevan  dan bermanfaat dalam waktu nyata (Putra et al., 2022).
Selain itu, penggunaan computer forensic sebagai alat teknologi dalam proses audit  dapat  membantu  auditor  dalam  melakukan  investigasi  untuk  mendeteksi kecurangan (Suryani et al., 2021). Tang dan Karim (2019) menambahkan bahwa faktor-faktor yang menjadi dasar terjadinya kecurangan, seperti tekanan, peluang, dan  rasionalisasi,  dapat  diidentifikasi  melalui  data  analytics  dengan  mendeteksi anomali yang memerlukan penyelidikan lebih lanjut (Meini et al., 2023). Meskipun data analytics memiliki manfaat yang signifikan, tantangan juga ada. Diantaranya adalah  tingkat  pengetahuan  dan  keterampilan  auditor  dalam  menggunakan data analytics ,  dan  risiko  kehilangan  data  akibat  serangan  siber  atau  selama  proses pemilihan  data  (Dimitris  Balios  et  al.,  2020).  Mendeteksi  penipuan  adalah  tugas yang  sulit  dan  memerlukan  pengetahuan  teknis,  terutama  dalam  kasus  di  mana auditor perlu mencari bukti yang kontradiktif dengan tujuan bisnis (Tang & Karim, 2019).  Kristiyani  dan  Hamidah  (2022)  menyoroti  kurangnya  pengetahuan  dan pemanfaatan  teknologi  sebagai  faktor  yang  mempengaruhi  proses  audit,  dan menggarisbawahi  pentingnya  pemahaman  teknologi  serta  peningkatan akuntabilitas  dan  keamanan  data.  Zaleha  dan  Novita  (2021)  menekankan  bahwa semakin  baik  pemahaman  auditor  tentang  perkembangan  teknologi  informasi, semakin  baik  pula  kinerja  audit  mereka.  Selain  itu,  auditor  harus  memiliki keyakinan terhadap validitas data yang digunakan dan harus fokus pada keamanan data  dengan  memeriksa  dan  mengidentifikasi  sumber  data  sebagai  langkah preventif terhadap kecurangan (Oktavia, 2015).
Dalam  penelitiannya,  Suryani  et  al.,  (2021)  menjelaskan  peran  teknologi informasi dalam praktik audit untuk membantu pengungkapan fraud di Indonesia masih  memerlukan  peningkatan,  baik  dari  sisi  regulasi,  standar,  kompetensi, maupun etika. Sejalan denagn penelitan yang dilakukan oleh Tang & Karim, (2019) yang menjelaskan bahwa dengan menggunakan big data analytic dapat membantu mendeteksi fraud . Kristiyani & Hamidah, (2020) menyoroti kurangnya pengetahuan dan  pemanfaatan  teknologi  sebagai  faktor  yang  mempengaruhi  proses  audit, sementara Zaleha & Novita, (2021) menekankan bahwa semakin baik pemahaman auditor tentang perkembangan teknologi informasi, semakin baik pula kinerja audit mereka.  Secara  keseluruhan  pengaruh data analytic dalam  pemeriksaan  internal membantu  Auditor  Internal  dalam  mendeteksi fraud .  Dari  uraian  yang  telah disampaikan dapat dibuat hipotesisnya, yaitu:
H1:  Penggunaan Data  Analytics dalam  Pemeriksaan  Internal  Berpengaruh  Positif Terhadap Deteksi Fraud .

## METODOLOGI PENELITIAN
Populasi dan Sampel
Populasi yang menjadi fokus dalam penelitian ini adalah auditor internal yang bekerja  diperusahaan  pembiayaan  yang  berada  di  DKI  Jakarta.  Alasan  pemilihan DKI  Jakarta  sebagai  lokasi  penelitian  adalah  karena  signifikan  kemajuan  ilmu pengetahuan dan teknologi yang lebih merata diakses oleh masyarakat di wilayah ini. Hal ini berdampak positif pada perusahaan di DKI Jakarta, di mana teknologi, termasuk  penggunaan data  analytics ,  telah  menjadi  bagian  integral  dalam  upaya meningkatkan kualitas audit.
Metode  pengambilan  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah nonprobability sampling , dengan jenis teknik sampel purposive sampling . Teknik ini memungkinkan  peneliti  untuk  memilih  sampel  berdasarkan  kriteria-kriteria tertentu  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memastikan bahwa  sampel  yang  dipilih  memiliki  kemampuan  dan  pengalaman  yang  relevan untuk  menjawab  permasalahan  penelitian,  sesuai  dengan  pendekatan  yang diuraikan  oleh  (Sugiyono,  2022).  Sampel  penelitian  harus  memenuhi  beberapa kriteria,  termasuk  menjadi  auditor  internal  di  perusahaan  pembiayaan  di  DKI Jakarta,  memiliki  pemahaman  tentang  dan  menggunakan data  analytics dalam proses audit, menjadi anggota organisasi profesi, memiliki sertifikasi profesi yang sesuai, dan memiliki pengalaman kerja sebagai auditor internal selama setidaknya satu tahun.
Jumlah populasi auditor internal yang bekerja di perusahaan pembiayaan di DKI Jakarta bersifat tidak terbatas dan sulit untuk diidentifikasi secara pasti. Karena populasi  dalam  penelitian  ini  tidak  diketahui  jumlahnya,  Riduwan  dan  Akdon (2013) dalam penelitian  Nasution (2019) menjelaskan rumus dalam menghitung sampel pada populasi yang tidak diketahui adalah sebagai berikut :
𝑛 = [ 𝑍 𝛼/2 . 𝜎 𝜀 ] 2
Keterangan:
𝑛 :  Jumlah sampel 𝑍 𝛼 :  Nilai tabel Z = 0,05 𝜎 :  Standar deviasi 𝜀 :  Margin error
Dengan demikian perhitungan sampel penelitian ini adalah:
𝑛 = [ 𝑍 𝛼/2 . 𝜎 𝜀 ] 2 = 𝑛 = [ (1,96). (0,05) 0,05 ] 2 = 96,04  = 96
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  rumus  untuk  populasi  tak  terbatas dengan tingkat kepercayaan sebesar 95%, ditemukan bahwa sampel yang diambil adalah sekitar 96,04 atau 96 sampel. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan rumus untuk populasi yang tidak terbatas, sesuai dengan metode yang dijelaskan oleh Riduwan dan Akdon (2013) dalam bukunya yang berjudul “Rumus dan Data Dalam  Analisis  Statistika“ .  Tujuan  penggunaan  rumus  ini  adalah  untuk  memilih sampel yang dapat mewakili sebagian dari populasi yang sangat besar tersebut.

## Teknik Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, data diperoleh melalui metode pengumpulan data primer dengan  menggunakan  kuesioner  yang  disebar  kepada  responden  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Penelitian  ini  khususnya  mengambil  sampel  auditor internal  yang  bekerja  di  perusahaan  pembiayaan  di  wilayah  DKI  Jakarta,  sesuai dengan  kriteria  tertentu  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Tujuan  penggunaan kuesioner adalah untuk memperoleh wawasan dan informasi dari para responden yang berperan penting dalam penelitian ini. Data yang digunakan dalam penelitian ini  bersumber  dari  skor  yang  diberikan  oleh  responden  untuk  setiap  indikator variabel  yang  terdapat  dalam  kuesioner  yang  mereka  isi.  Penelitian  ini menggunakan skala Likert yang terdiri dari empat pilihan, yaitu 1 untuk "Sangat Tidak Setuju (STS)," 2 untuk "Tidak Setuju (TS)," 3 untuk "Kurang Setuju (TS)," 4 untuk "Setuju (S)," dan 5 untuk "Sangat Setuju (SS)."

## Operasional Variabel
Di bawah ini tercantum variabel-variabel operasional yang akan digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1. Operasional Variabel Variabel Independen Operasional Variabel Indikator Data Analytics (X) Analytics Strategy (Strategi Analisis) Penggunaan data analytics Pengetahuan data analytics Analytics Governance (Tata Kelola Analisis) Keterbukaan (Transparency) Akuntabilitas (Accountability)
Pertanggungjawaban (Responsibility)
Variabel Independen Operasional Variabel Indikator Indepensi (Independency) Keadilan (Fairness) Analytics Framework (Kerangka Kerja Analisis) Pengelolaan data analytics Infrastruktur teknologi Analytics Community (Komunitas Analisis) Manfaat dan tujuan data analytics Identifikasi Fraud (Y)
Pressure (Tekanan) Efisiensi biaya yang sangat ketat Target profit yang tinggi Pengendalian yang sangat ketat Opportunity (Peluang) Kondisi/situasi Hubungan istimewa Sistem pengendalian dan pendokumentasian data Rationalization (Rasionalisasi) Management override

## Metode Pengukuran
Pendekatan  analisis  data  melibatkan  penggunaan  berbagai  teknik  seperti analisis deskriptif, evaluasi validitas, pengukuran reliabilitas, dan juga penerapan model structural equation modeling (SEM) dengan bantuan perangkat STATA versi 14.  Pengujian  validitas  bertujuan  untuk  menilai  apakah  suatu  kuesioner  dapat dianggap valid atau tidak. Dalam pengujian validitas, indikator dianggap valid jika loading  factor yang  dihasilkan  lebih  besar  atau  sama  dengan  0,50,  sementara loading factor yang lebih kecil dari 0,50 dianggap tidak valid dan harus dihilangkan (Kurniawan,  2019).  Sementara  itu,  pengujian  reliabilitas  digunakan  untuk mengevaluasi konsistensi antara setiap item pertanyaan saat diuji dengan alat ukur yang  sama  (Kurniawan,  2019). Cronbach's  alpha adalah  metode  yang  digunakan untuk  mengukur  tingkat  keandalan.  Tingkat  reliabilitas  dapat  diterima  jika  nilai cronbach's  alpha lebih  besar  atau  sama  dengan  0,70,  sesuai  dengan  penelitian sebelumnya  (Kurniawan,  2019).  Sebagaimana  dijelaskan  oleh  (Siregar,  2018), tingkat validitas dan reliabilitas memiliki kriteria tertentu, yaitu:
Tabel 2 . Tingkat Uji Validitas dan Realibilitas Koefiean Korelasi Korelasi Hasil dari Validitas r xy < 0,20 Sangat Rendah Sangat Buruk 0,20 ≤ r xy < 0,40 Rendah Buruk 0,40 ≤ r xy < 0,70 Sedang Cukup Baik 0,70 ≤ r xy < 0,90 Tinggi Baik 0,90 ≤ r xy < 1,00 Sangat Tinggi Sangat Baik Sumber: (Siregar, 2018)
Analisis model structural equation modeling (SEM) dilakukan dengan menguji kecocokan  model  (Uji  Kecocokan  Model)  untuk  mengevaluasi  hubungan  antara variabel-variabel. Untuk mengukur kecocokan model ini, digunakan kriteria seperti Tucker-Lewis  Index  /  Non-Normed  Fit  Index (TLI/NNFI),  di  mana  TLI  ≥  0.90
menunjukkan tingkat kecocokan yang baik, sedangkan nilai antara 0,80 hingga 0,90 dapat  dianggap  sebagai  kecocokan  marginal  (Kurniawan,  2019).  Selain  itu, Comparative Fit Index (CFI) juga digunakan, di mana CFI ≥ 0.90 menunjukkan tingkat kecocokan  yang  baik,  dan  nilai  antara  0,80  hingga  0,90  sering  disebut  sebagai kecocokan  marginal.  Untuk  menguji  hipotesis  dan  menentukan  apakah  ada pengaruh  signifikan  antara  variabel  independen  dan  variabel  dependen,  kriteria yang digunakan adalah nilai probabilitas ( p-value ). Jika nilai p-value ≤ 0.05, maka variabel indikator dianggap signifikan, yang berarti ada pengaruh signifikan antara variabel independen dan variabel dependen . Sebaliknya, jika p-value ≥ 0.05, variabel indikator dianggap tidak signifikan (Kurniawan, 2019). Dalam penelitian ini, tingkat signifikansi ditetapkan pada 5% (0.05).
Gambar 1. Model Penelitian

## S umber: Diolah peneliti, 2024
Dari  Gambar  1.  diatas  dapat  dijelakan  penelitian  ini  bertujuan  untuk menyelidiki  bagaimana  penggunaan data  analytics memengaruhi  kemampuan dalam mendeteksi dan mencegah kecurangan dalam transaksi bisnis atau keuangan, yang dikenal sebagai identifikasi fraud . Data analytics merupakan proses analisis data  yang  digunakan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan.  Hipotesis  yang diajukan  adalah  bahwa  semakin  efektif  penggunaan data analytics ,  semakin baik juga  kemampuan  dalam  mengidentifikasi fraud .  Metode  penelitian  akan menggunakan analisis statistik seperti regresi, korelasi, atau uji t. Untuk mengukur data analytics dan identifikasi fraud , berbagai indikator akan digunakan, termasuk jumlah dan jenis data yang digunakan, metode dan alat analisis yang diterapkan, serta  frekuensi,  jenis,  dampak,  dan  penanganan  kecurangan  yang  teridentifikasi. Data akan dikumpulkan melalui survei dari sumber yang valid dan reliabel.
Selain  menyajikan  temuan  hasil  penelitian,  penelitian  ini  juga  akan memberikan saran dan rekomendasi untuk meningkatkan penerapan data analytics dan identifikasi fraud di masa depan. Dengan demikian, diharapkan penelitian ini akan  memberikan  kontribusi  yang  berarti  dalam  memperluas  pemahaman  dan praktik di bidang data analytics dan identifikasi fraud .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dibawah  ini  adalah  ringkasan  informasi  mengenai  responden,  seperti  usia, sertifikasi profesi, pengalaman kerja, posisi terakhir, dan keanggotaan profesi dari 97  auditor  yang  memenuhi  persyaratan  dalam  penyebaran  kuesioner  melalui tautan microsoft forms .

## Tabel 3. Deskripsi Responden
Analisi Deskriptif n % Jenis Kelamin Laki-Laki 68 70% Perempuan 29 30% Usia 20 – 30 Tahun 11 11% 31 – 40 Tahun 48 49% 41 – 50 Tahun 30 31% >51 Tahun 8 8% Sertifikasi Profesi Qualified Internal Auditor (QIA) 11 11% Certified Internal Auditor (CIA) 21 22% Professional Internal Auditor (PIA) 13 13% Certified Internal Audit Executive (CIAE) 19 20% Certified Internal Audit Officer (CIAO) 17 18% Lainnya 16 16% Lama Bekerja 1 – 3 Tahun 6 6% 4 – 5 Tahun 22 23% 6 – 8 Tahun 46 47% >8 Tahun 23 24% Posisi Terakhir Bekerja Audit Manager 16 16% Supervisior 23 24% Team Leader 30 31% Team Member 19 20% Lainnya 9 9% Anggota Keprofesian The Institute of Internal Auditor Indonesia (IIAI) 40 41% Profesi Auditor Internal Indonesia (PAII) 23 24% Asosiasi Auditor Internal (AAI) 18 19% Lainnya 16 16% Lokasi Bekerja Jakarta Barat 40 41% Jakarta Pusat 35 36% Jakarta Selatan 11 11% Jakarta Timur 9 9% Jakarta Utara 2 2%

## Sumber: Data primer diolah peneliti, 2024
Data  kami  dihimpun  dari  97  auditor  internal  yang  mewakili  berbagai Perusahaan jasa keuangan di wilayah DKI Jakarta. Melalui analisis deskriptif, kami berusaha  untuk  memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang  distribusi  data  dalam tujuh kategori yang berbeda, mulai dari jenis kelamin hingga lokasi tempat bekerja. Hasil  analisis  kami  menunjukkan  bahwa  mayoritas  auditor  internal  adalah  pria (sekitar 70%), dengan rentang usia 41-50 tahun menjadi yang paling umum (sekitar
31%).  Sekitar  22%  dari  mereka  memiliki  sertifikasi  Certified  Internal  Auditor, sementara 24% telah bekerja lebih dari 8 tahun. Mayoritas dari mereka menjabat sebagai Team Leader (sekitar 31%) dan tergabung dalam The Institute of Internal Auditor  Indonesia  (sekitar  41%).  Lokasi  kerja  terbanyak  adalah  Jakarta  Barat, mencakup sekitar 41% dari total sampel. Temuan ini memberikan wawasan yang berharga tentang profesi auditor internal di DKI Jakarta dan dapat menjadi landasan penting untuk penelitian selanjutnya.
Gambar 2. Structural Equation Modeling (SEM)
Sumber: Data aplikasi Stata, 2024
Berdasarkan gambar Structural Equation Modeling (SEM) pada Gambar 2 data analytic adalah  sebuah  konstruk  laten  yang  tidak  dapat  diukur  secara  langsung, tetapi dapat diperkirakan dari empat variabel yang terukur, yaitu da1, da2, da3, dan da4. Variabel-variabel ini memiliki kesalahan pengukuran yang ditunjukkan oleh ε 1, ε 2, ε 3, dan ε 4. Identifikasi Fraud juga adalah sebuah konstruk laten yang tidak dapat diukur secara langsung, tetapi dapat diperkirakan dari tiga indikator, yaitu if1, if2, dan  if3.  Indikator-indikator  ini  juga  memiliki  kesalahan  pengukuran  yang ditunjukkan oleh ε 6, ε 7, dan ε 8. Selain itu, konstruk identifikasi fraud juga memiliki kesalahan struktural yang ditunjukkan oleh ε 5. Model ini mengasumsikan bahwa data analytic memiliki  pengaruh  positif  terhadap  identifikasi fraud ,  yang ditunjukkan oleh panah yang menghubungkan kedua konstruk tersebut.
Uji Validitas
Tabel 4. Uji Validitas Variabel Data Analytics Variabel Indikator Correlation Coeficient Cut Off Correlation Hasil Data Strategi Analisis 0,8386 0,50 High Valid
Variabel Indikator Correlation Coeficient Cut Off Correlation Hasil Analytics Tata Kelola Analisi 0,9051 0,50 Very High Valid Kerangka  Kerja Analisis 0,8266 0,50 High Valid Komunitas Analisi 0,8195 0,50 High Valid
Sumber: Data primer diolah peneliti, 2024
Berdasarkan hasil uji validitas pada variabel data analytics yang tercantum dalam Tabel 4, terlihat bahwa indikator analytics governance menunjukkan tingkat korelasi yang sangat tinggi, yakni sebesar 0.9051, yang dapat dikategorikan sebagai sangat  tinggi  karena  nilainya  ≥  0,90. Sementara  itu,  indikator  analytics  strategy, analytics framework, dan analytics community menunjukkan tingkat korelasi yang tinggi,  karena  nilai  yang  dihasilkan  ≥  0,70.  Semua  indikator  pada  variabel data analytics dianggap valid karena memiliki nilai korelasi ≥ 0,50.
Tabel 5. Uji Validitas Identifikasi Fraud Variabel Indikator Correlation Coeficient Cut Off  Correlation Hasil Identifikasi Fraud Pressure 0,9006 0,50 Verry High Valid Opportunity 0,9098 0,50 Very High Valid Rationalization 0,8832 0,50 High Valid
Sumber: Data primer diolah peneliti, 2024
Kemudian,  dalam  Tabel  5  diuraikan  bahwa  variabel  identifikasi fraud menunjukkan  korelasi  yang  sangat  tinggi  antara  indikator  tekanan  dan  peluang, dengan  nilai  korelasi  ≥  0,90,  sementara  indikator  rasionalisasi  menunjukkan korelasi  tinggi  dengan  nilai  ≥  0,70.  Semua  indikator  pada  variabel  pendeteksian kecurangan dianggap v alid karena memiliki nilai ≥ 0,50.

## Uji Reliabilitas
Berdasarkan  data  pada  Tabel  6,  dapat  dilihat  bahwa  nilai cronbach  alpha untuk variabel data analytics adalah 0,9019, melebihi batas minimum reliabilitas sebesar 0,70 atau 0,9019> r tabel 0,159, menunjukkan tingkat korelasi yang sangat tinggi.  Begitu  juga  dengan  variabel  pendeteksian  kecurangan,  yang  memiliki cronbach alpha sebesar 0,9046, melebihi batas reliabilitas 0,70 atau 0,9046 > r tabel 0,159, dengan tingkat korelasi yang sangat tinggi (very high). Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa semua pernyataan pada masing-masing variabel data analytics dan  variabel  pendeteksian  kecurangan  dapat  diandalkan  dan  memiliki  tingkat reliabilitas yang tinggi.
Tabel 6. Uji Reliabilitas Variabel Cronbach's Alpha Standar Reliabilitas / r tabel Correlation Keterangan Data Analytics 0,9019 0.70/0,159 Verry High Reliable Identifikasi Fraud 0,9046 0.70/0,159 Verry High Reliable
Sumber: Data primer diolah peneliti, 2024
Uji Goodness of Fit
Tabel 7. Uji Goodness of Fit Kriteria Hasil Goodness of Fit Cut-off Value Evaluasi Model X2-Chi Square 0,000 >0,05 Diterima TLI 0,916 ≥0,90 Good Fit CFI 0,923 ≥0,90 Good Fit
Sumber: Data primer diolah peneliti, 2024
Berdasarkan hasil dari Tabel 7 X²- chi square , dapat disimpulkan bahwa nilai yang  diperoleh  cukup  baik  dengan  nilai  0,000  <  0,05,  sehingga  dapat  diterima. Semakin kecil nilai X², semakin baik pula kinerja model tersebut. Selain itu, hasil dari tucker-lewis index/non-normed fit index (TLI/NNFI) sebesar 0,916 ≥ 0,90, dan nilai dari comparative fit index (CFI) sebesar 0,923 ≥ 0,90, menunjukkan bahwa model ini memiliki tingkat kesesuaian yang baik, mengindikasikan bahwa kriteria goodness of fit telah  memenuhi  nilai cut  off ,  dan  evaluasi  terhadap  model  tersebut  dapat dianggap baik.

## Pembahasan
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang terdokumentasi dalam Tabel 8, terlihat adanya  korelasi  positif  signifikan  antara  variabel data  analytics dan  identifikasi fraud . Nilai estimasi yang dihasilkan adalah 0,8263425, dengan nilai Z sebesar 19,45 dan probabilitas sebesar 0,000. Hasil ini menunjukkan signifikansi pada tingkat α 0,05  (0,000  <  0,05).  Kesimpulannya,  dapat  disarankan  bahwa  penerapan data analytics secara  positif  mempengaruhi  kemampuan  auditor  internal  dalam identifikasi potensi fraud selama proses audit.
Tabel 8. Hubungan Antar Variabel Hubungan Estimate Z P>|z| Keterangan Data Analytics → Identifikasi Fraud 0,8263425 19,45 0,000 Signifikan
Sumber: Data primer diolah peneliti, 2024
Diketahui  bahwa  penggunaan data  analytics dapat  memberikan  informasi kepada auditor tentang adanya anomali yang mungkin mengindikasikan fraud dan
potensi risiko. Temuan ini sejalan dengan penelitian sebelumnya, seperti studi oleh Tang & Karim, (2019), Dimitris Balios et al., (2020), dan Syahputra & Afnan, (2020), yang  menunjukkan  bahwa  teknologi  digital,  termasuk data  analytics ,  dapat membantu  mendeteksi  kecurangan  yang  mungkin  disebabkan  oleh  tekanan, peluang, dan rasionalisasi dalam fraud triangle.
Suryani et al., (2021) juga menyatakan bahwa penggunaan computer forensic dalam proses audit dapat menjadi alat yang bermanfaat untuk investigator dalam mendeteksi  kecurangan.  Pendekatan  deskriptif,  diagnostik,  dan  prediktif  yang terintegrasi dalam data analytics dapat memperkuat kemampuan  auditor selama audit. Hasil ini sejalan dengan temuan Silva et al., (2019), yang menunjukkan bahwa pendekatan deskriptif, diagnostik, dan prediktif dalam penggunaan data analytics dapat mendeteksi potensi kecurangan sejak awal.
Pendekatan deskriptif memungkinkan auditor untuk mengeksplorasi korelasi dalam  jumlah  data,  memudahkan  mereka  mengidentifikasi  dan  fokus  pada  area tertentu yang perlu ditindaklanjuti. Pendekatan diagnostik melibatkan pembuatan pola  dari  data  jurnal  klien,  memungkinkan  auditor  menganalisis  tindakan  yang dapat  mengindikasikan  potensi fraud .  Auditor  juga  dapat  memanfaatkan perbandingan  data  antara  periode  sebelumnya  dan  periode  berjalan  untuk mengambil keputusan dan menilai risiko yang mungkin terjadi di masa depan atau periode berikutnya.
Pemanfaatan data  analytics dalam  proses  audit  juga  mempermudah  tugas auditor  dalam  melakukan  langkah-langkah  analitis  awal  dan  mengevaluasi  serta menguji  efektivitas  implementasi  pengendalian  internal  diperusahaan.  Selain  itu, data analytics dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan menilai risiko kesalahan materi ( misstatement ) melalui pemahaman terhadap entitas atau perusahaan yang sedang  diaudit  dan  lingkungannya.  Penerapan data  analytics juga  mendukung auditor dalam mengidentifikasi serta menilai risiko yang terkait dengan keputusan menerima  atau  melanjutkan  penugasan  audit.  Penggunaan  big data  analytics memudahkan  auditor  dalam  mengevaluasi  risiko  kebangkrutan  atau  kecurangan manajemen  dengan  tingkat  tinggi  pada  entitas  yang  diaudit.  Pada  audit konvensional,  auditor  umumnya  bekerja  dengan  sampel  data,  yang  bisa menyebabkan kegagalan dalam mendeteksi fraud atau kesalahan. Sebaliknya, big data  analytics menyajikan  volume  data  yang  besar,  meningkatkan  kemungkinan auditor menemukan fraud atau kesalahan yang mungkin terlewatkan dalam proses audit  tradisional.  Temuan  ini  sejalan  dengan  hasil  Kristiyani  &  Hamidah,  (2020) yang menekankan bahwa auditor perlu memahami teknologi untuk meningkatkan akuntabilitas  kinerja  dan  menerapkan  keamanan  data  yang  baik  demi meminimalkan risiko kecurangan.
Strategi  analisis  dalam data  analytics bagi  perusahaan  dapat  meningkatkan kualitas audit dengan memberikan informasi yang lebih real time . Oleh karena itu, untuk  mencapai  strategi  analisis,  diperlukan  pengetahuan  yang  lebih  baik  dari auditor  tentang  penggunaan data  analytics dalam  proses  audit.  Data  yang  diolah harus  disimpan  dengan  keamanan  yang  baik  dan  analisisnya  dapat  memberikan rekomendasi  untuk  perkembangan  bisnis  klien  (Aboud  et  al.,  2020).  Salah  satu langkah  yang  dapat  diambil  adalah  memberikan  pelatihan  kepada  auditor,  mulai dari junior hingga partner, mengenai penggunaan data analytics (Zaleha & Novita, 2021).  Mereka  juga  menekankan  bahwa  perkembangan  teknologi  dalam  proses
audit  berpengaruh  pada  kualitas  audit,  di  mana  pengetahuan  auditor  dalam perkembangan teknologi informasi meningkatkan kinerja audit.
Penting juga untuk memperhatikan tata kelola analitis, di mana komponen ini merupakan  persiapan  penting  dalam  pengembangan data  analytics .  Data  yang diatur dan diolah harus akurat dan sesuai (Ghavami, 2020). Dalam membangun tata kelola  analitis,  transparansi  menjadi  fokus  utama,  yaitu data  analytics yang digunakan dapat mendeteksi konsistensi data untuk menghasilkan informasi yang akurat.  Akuntabilitas  menuntut  agar data  analytics dapat  membantu  dalam pengambilan  keputusan  yang  objektif,  mendokumentasikan  prosedur  audit  dari perencanaan hingga pelaporan. Selanjutnya, pertanggungjawaban diarahkan pada hasil dari proses data analytics yang dapat mencerminkan laporan audit yang bebas kesalahan  materi. Data  analytics bersifat  independen  karena  diharapkan  dapat membantu menjaga pengendalian mutu dan membantu auditor dalam mengambil sampel yang sangat luas, sehingga laporan hasil auditor dapat sesuai dengan hasil yang diperoleh. Terakhir, keadilan dalam tata kelola analitis menekankan bahwa hasil  olahan data  analytics dalam  penyusunan  kertas  kerja  audit  sesuai  dengan Standar  Audit  yang  tercantum  dalam  Standar  Internasional  Praktik  Profesional Audit Internal (SIPPAUI).
Audit berbasis risiko menjadi lebih efisien dengan penerapan data analytics . Penggunaan data  analytics memungkinkan  pengamatan  menyeluruh  terhadap populasi, meningkatkan akurasi pemetaan risiko, dan memusatkan perhatian pada area-area  dengan  risiko  tinggi.  Dalam  konteks fraud  triangle ,  tekanan  untuk melakukan  kecurangan  dapat  terindikasi  saat  perusahaan  menerapkan  efisiensi biaya yang ketat untuk mencapai pertumbuhan laba yang cepat atau target profit tinggi. Data  analytics membantu  auditor  mengidentifikasi  sinyal  potensial kecurangan, memetakan data, dan menelusuri dokumen pendukung.
Selain itu, auditor perlu memiliki keyakinan terhadap validitas data dan fokus pada keamanan data dengan memeriksa serta mengidentifikasi sumber data. Peran data  analytics juga  mencakup  deteksi  dokumen  tidak  lengkap,  perbedaan  akun realisasi dari anggaran yang sama, dan pertanggungjawaban penggunaan anggaran yang  belum  selesai.  Pengendalian  internal  yang  lemah,  bersama  dengan rasionalisasi pelaku dan management override , dapat menyebabkan kecurangan. Sistem pengendalian dan pendokumentasian data yang kuat sangat penting untuk  mencegah fraud ,  mengingat  data  saat  ini  merupakan  aset  yang  perlu dilindungi.  Sistem  yang  terintegrasi  memberikan  keuntungan  dengan meningkatkan arus informasi antar departemen dan mengurangi risiko pencurian atau  kehilangan  data.  Evaluasi  serta  jadwal  pembaruan  sistem  juga  diperlukan untuk menghindari potensi kecurangan oleh pengguna.
Analytics framework menjadi komponen penting dalam pengembangan data analytics , meningkatkan manajemen data analytics , dan memberikan manfaat pada kualitas audit. Pengelolaan data analytics harus memprioritaskan keamanan data serta pembaruan fitur yang dikelola oleh IT audit. Dalam era digital, auditor perlu memahami  dan  siap  menghadapi  perubahan  teknologi,  menggunakan computer forensic untuk  mendeteksi fraud ,  dan  melibatkan  komunitas analytics dalam pengembangan data analytics .
Penggunaan  teknologi  informasi  juga  meningkatkan  efektivitas  prosedur audit. Auditor dapat mengidentifikasi kelemahan pengendalian internal dan potensi
kesalahan  materi  yang  mengindikasikan  kecurangan  teknologi.  Oleh  karena  itu, kemajuan  perangkat  lunak  audit  dapat  memengaruhi  kualitas  audit,  dan  peran teknologi informasi menjadi krusial dalam proses audit.

## SIMPULAN
Implikasi  penelitian  ini  adalah  bahwa  dengan  memahami  persepsi  auditor internal  tentang  penggunaan data  analytics dalam  mendeteksi  kecurangan, manajemen  dapat  mengambil  langkah-langkah  konkrit  untuk  meningkatkan efektivitas praktik audit mereka. Dengan demikian, manajemen perusahaan dapat menerapkan strategi pengembangan sumber daya manusia dan teknologi yang lebih tepat sasaran untuk mendukung upaya deteksi fraud yang lebih efisien. Selain itu, hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  landasan  bagi  pengembangan  kurikulum pendidikan dan pelatihan yang relevan bagi auditor internal, sehingga mereka dapat memperoleh keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan untuk memanfaatkan data analytics secara maksimal dalam pekerjaan mereka.
Secara  lebih  luas,  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  penggunaan data analytics dalam mendeteksi kecurangan juga dapat membawa implikasi positif bagi pembuat  kebijakan,  regulator,  dan  masyarakat  umum.  Dengan  meningkatnya efektivitas  deteksi fraud ,  diharapkan  akan  tercipta  lingkungan  bisnis  yang  lebih transparan dan akuntabel, yang pada gilirannya dapat meningkatkan kepercayaan investor dan pemangku kepentingan lainnya terhadap integritas perusahaan. Oleh karena  itu,  penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk  mendukung  upaya  pencegahan kecurangan secara lebih luas dalam ekonomi dan masyarakat.
Berdasarkan  hasil  analisis,  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan data analytics memiliki  dampak  positif  terhadap  identifikasi fraud .  Selain  itu, penggunaan data analytics juga memberikan keuntungan lain bagi auditor, seperti memudahkan  pengumpulan  bukti,  menetapkan  populasi  yang  luas,  memprediksi risiko, dan memfasilitasi analisis data secara cepat. Pemanfaatan data analytics oleh auditor  internal  diarahkan  untuk  meningkatkan  kualitas  audit  yang  disampaikan kepada manajemen, sehingga laporan hasil audit yang diberikan telah sesuai dan bebas dari kesalahan materiil dan upaya kecurangan.
Riset  ini  memberikan  kontribusi  yang  berharga  dengan  fokus  pada penggunaan data  analytics dalam  proses  audit,  terutama  dalam  upaya mengidentifikasi  kecurangan.  Namun,  untuk  riset  lanjutan,  disarankan  untuk memperluas  cakupan  objek  dan  data  penelitian.  Pertama,  melibatkan  responden dari  luar  Pulau  Jawa  akan  memberikan  pandangan  yang  lebih  holistik  tentang penggunaan data analytics dalam  proses audit  di seluruh  Indonesia. Hal ini akan memungkinkan  untuk  memahami  perbedaan  praktik  audit  antar  wilayah  dan kemungkinan faktor-faktor lingkungan yang memengaruhi penggunaan teknologi dalam  audit.  Selain  itu,  menambahkan  variabel  terkait  penggunaan  teknologi informasi dalam proses  audit akan memperkaya  pemahaman tentang bagaimana teknologi secara keseluruhan, tidak hanya data analytics , memengaruhi efektivitas audit  dalam  mendeteksi fraud .  Implikasi  dari  penelitian  lanjutan  ini  akan memberikan wawasan yang lebih mendalam bagi praktisi audit dan pihak terkait lainnya  tentang  pentingnya  integrasi  teknologi  informasi  dalam  praktik  audit
modern, serta membantu dalam mengidentifikasi area-area di mana pengembangan lebih  lanjut  diperlukan  untuk  meningkatkan  efektivitas  audit  dalam  mendeteksi kecurangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aboud, A., Robinson, B., & Ireland, B. D. O. (2020). Fraudulent fi nancial reporting and  data  analytics :  an  explanatory  study  from  Ireland  reporting.  2014. https://doi.org/10.1108/ARJ-04-2020-0079
Association of Certified Fraud Examiners Inc. (2022). Occupational Fraud 2022: A Report to the nations. In ACFE.com.
Bendermacher,  J.  (2017).  Audit  Internal  dan  Audit  Eksternal.  In  Global  and Perspectives and Insight (Issue 8). The Institute of Internal Auditors, Inc.
Christian, N., & Veronica, J. (2022). Dampak Kecurangan Pada Bidang Keuangan Dan Non-Keuangan  Terhadap  Jenis  Fraud  Di  Indonesia.  Jurnal  Riset  Akuntansi Mercu Buana, 8(1), 91 – 102. https://ejurnal.mercubuana-
yogya.ac.id/index.php/akuntansi/article/view/2401/992
Chu,  M.  K.,  &  Yong,  K.  O.  (2021).  Big  Data  Analytics  for  Business  Intelligence  in Accounting and Audit. 42 – 52. https://doi.org/10.4236/jss.2021.99004
Dharmesti,  A.,  &  Djamhuri,  A.  (2017).  Peran  Teknologi  Informasi  Dalam Mengantisipasi Kecurangan Akuntansi (Studi Kasus pada PT XYZ Tbk). Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya, 8(1), 1 – 10.
Dimitris Balios, Panagiotis Kotsilaras, Nikolaos Eriotis, & Dimitrios Vasiliou. (2020). Big Data, Data Analytics and External Auditing. Journal of Modern Accounting and Auditing, 16(5), 211 – 219. https://doi.org/10.17265/1548-
6583/2020.05.002
Elisabeth,  D.  M.  (2019).  Kajian  Terhadap  Peranan  Teknologi  Informasi  Dalam Perkembangan  Audit  Komputerisasi  (Studi  Kajian  Teoritis).  Jurnal Manajemen  Informatika  &  Komputerisasi  Akuntansi,  3(1),  40 – 53. https://doi.org//10.46880/jmika.Vol3No1.pp40-53
Firmansyah, I. (2021). Pengaruh Audit Internal Dan Pengendalian Internal Terhadap Pencegahan  Kecurangan  (Fraud)  Di  PT  Perkebunan  Nusantara  VIII.  Land Journal, 1(2), 138 – 148. https://doi.org/10.47491/landjournal.v1i2.705
Ghavami, P. (2020). Big Data Analytics Methods (2nd ed.).  Walter de Gruyter Inc. www.degruyter.com
Hall, J. A. (2011). Information Technology Auditing and Assurance (R. Dewey (ed.); 3rd ed.). South-Western Cengage Learning.
Handoko, B. L., Mulyawan, A. N., Tanuwijaya, J., & Tanciady, F. (2020). Big Data in Auditing for the Future of Data Driven Fraud Detection. International Journal of  Innovative  Technology  and  Exploring  Engineering,  9(3),  2902 – 2907. https://doi.org/10.35940/ijitee.b7568.019320
Kristiyani, Di., & Hamidah. (2020). Model Penerapan Akuntansi Sektor Publik Untuk
Mencegah Fraud Pada Sektor Publik Di Era Digital. Jurnal Bisnis Akuntansi, 22(2), 289 – 304. https://doi.org//10.34208/jba.v22i2.732
Kurniawan.  (2019).  Analisis  Data  Menggunakan  Stata  Se  14  (Panduan  Analisis, Langkah Lebih Cepat, Lebih Mudah Dan Paling Praktis). Deepublish.
Kusuma, R. P. (2020). Audit Teknologi Informasi Menggunakan Framework Cobit 5
Pada  Domain  Dss  (Deliver,Service,  And  Support)  (Studi  Kasus :  Konsultan Manajemen Pusat). Jurnal Digit, 9(1), 97. https://doi.org/10.51920/jd.v9i1.137
Lambrechts, A. J., Lourens, J. E., Millar, P. B., & Sparks, D. E. (2021).  Data Analysis Technologies. In Global Technology Audit Guide (GTAG) (pp. 85 – 109). The Institute  of  Internal  Auditors,  Inc.  https://doi.org/10.1007/978-3-030- 65380-4_5
Meini, Z., Tobing, K. S. L., Syamsudin, Digdowiseiso, K., & Muhmad, S. N. (2023). The Impact of Implementing Investigation Audit on Fraud : A Literature Study.
International  Journal  Of  Economics,  Management,  Business,  And  Social Science (IJEMBIS), 3(2), 601 – 608. https://cvodis.com/ijembis/index.php/ijembis/article/view/255
Nasution, S. L. (2019). Pengaruh Citra Perusahaan, Pelayanan, Dan Produk Terhadap Keputusan  Pembelian  Konsumen  Pada  Master  Cash  &  Credit  Kota  Pinang. Ecobisma  (Jurnal  Ekonomi,  Bisnis  Dan  Manajemen),  6(1),  60 – 69. https://doi.org/10.36987/ecobi.v6i1.35
Nugraheni,  N.  K.,  &  Triatmoko,  H.  (2018).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Terjadinya Financial Statement Fraud: Perspektif Diamond Fraud Theory (Studi Pada Perusahaan Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2014-2016). JURNAL AKUNTANSI DAN AUDITING, 14(2), 118. https://doi.org/10.14710/jaa.14.2.118-143
Oktavia. (2015). Peranan Teknologi Informasi Dalam Audit. Bhirawa, 2(2), 78 – 84. http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/viewFile/1033/989
Putra,  I.,  Sulistiyo,  U.,  Diah,  E.,  Rahayu,  S.,  &  Hidayat,  S.  (2022).  The  Influence  Of Internal  Audit,  Risk  Management,  Whistleblowing  System  And  Big  Data Analytics  On  The  Financial  Crime  Behavior  Prevention  The  Influence  Of Internal  Audit,  Risk  Management,  Whistleblowing  System  And  Big  Data Analytics  On  The  Financial  Crime.  Cogent  Economics  &  Finance,  10(1). https://doi.org/10.1080/23322039.2022.2148363
Riduwan,  &  Akdon.  (2013).  Rumus  dan  Data  Dalam  Analisis  Statistika.  Alfabeta. http://ucs.sulsellib.net//index.php?p=show_detail&id=54037
Rosati, P., Gogolin, F., & Lynn, T. (2019). Audit Firm Assessments of Cyber-Security Risk:  Evidence  from  Audit  Fees  and  SEC  Comment  Letters.  International Journal of Accounting, 54(03), 1950013. https://doi.org/10.1142/S1094406019500136
Santoso, J. T. (2018). Analisi Big Data.
Silva, B. N., Diyan, M., & Han, K. (2019). Big Data Analytics. In Resonance (Vol. 21,
Issue 8, pp. 13 – 30). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981- 13-3459-7_2
Siregar,  S.  (2018).  Statistika  deskriptif  untuk  penelitian :  dilengkapi  perhitungan manual dan aplikasi SPSS versi 17 (6th ed.). Raja Grafindo Persada.
Sugiyono. (2022). Metode Penelitian Kuantitatif (2nd ed.). CV Alfabeta.
Suryani,  I.  D.  R.,  Kurniawati,  E.,  Wulan,  G.  A.  N.,  &  Dinniah,  H.  C.  (2021). Konseptualisasi  Peran  Teknologi  Informasi  Dalam  Praktik  Audit  Untuk Membantu  Pengungkapan  Fraud  Di  Indonesia.  El  Muhasaba  Jurnal Akuntansi, 12(2), 138 – 156. https://doi.org/10.18860/em.v12i2.12070
Syahputra, B. E., & Afnan, A. (2020). Pendeteksian Fraud: Peran Big Data dan Audit Forensik. Jurnal ASET (Akuntansi Riset),
12(2), 301 – 316.
https://doi.org/10.17509/jaset.v12i2.28939
Tang, J.,  & Karim, K. E. (2019).  Financial fraud  detection and big data analytics – implications  on  auditors’  use  of  fraud  brainstorming  session.  Managerial Auditing  Journal,  34(3),  324 – 337.  https://doi.org/10.1108/MAJ-01-2018- 1767
The Institute of Internal Auditors. (2017). Standar Internasional Praktik Profesional Audit  Internal  (Standar).  The  Institute  of  Internal  Auditors. https://www.theiia.org/en/standards/
YPIA.  (2023).  Data  Analitik  Utuk  Auditor  Internal.  Yayasan  Pendidikan  Internal Audit. https://ypia.id/data-analitik-untuk-auditor-internal/
Zaleha,  P.  A.,  &  Novita,  N.  (2021).  Dampak  Teknologi  Informasi,  Etika  Profesi Terhadap Kinerja Auditor. JURNAL AKUNTANSI DAN AUDITING, 17(1), 90 – 114. https://doi.org/10.14710/jaa.17.1.90-114