Penerapan Sistem Pengendalian Internal Pemerintah sesuai PP 60 Tahun 2008 dan Sistem Informasi Akuntansi Berbasis Artificial Intelligence Terhadap Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting (Studi Kasus pada Organisasi Sektor Publik di Kabupaten Gresik)

## Gusti Dian Prayogi
Sekolah Tinggil Ilmu Ekonomi Yapan Surabaya – dian@stieyapan.ac.id
Abstrak — For public sector organizations Artificial Intelligence can improve efficiency, transparency, and  the  quality  of  services  provided  to  the  public  if  its  application  is  appropriate,  as  for  some technologies in the public sector, for example E-Government, Big Data Analytics and Open Data. This type of research analysis uses quantitative research methods. The research analysis population used was  from  the  Finance  and Accounting  Section  of  the  Gresik  Work  Unit,  East  Java  Regency.  The sampling technique is target sampling (Proposive). Researchers used a questionnaire to collect data. The developed questionnaire was tested quantitatively with validity and reliability tests. The indicators of  the  research  analysis  tool  used  as  variables  are  the  government  internal  control  system  (X1), artificial intelligence-based accounting information systems (X2), and financial reporting fraud trends (Y). In this study, descriptive analysis using load factor values and inferential analysis using smartPLS 3.0 software were used as data analysis.
The results of the study state that the government internal control system does not have a significant impact on the tendency of fraud in financial statements with a positive coefficient of 0.103. However, the Artificial Intelligence-based accounting information system has a significant effect on the tendency of financial statement fraud with a coefficient value of 0.637.

## Keywords — internal control system, government, Fraudulent Financial Reporting Tendency

## 1. PENDAHULUAN
Seiring berjalannya waktu teknologi terus mengalami perkembangan dan perkembangannya cukup  pesat.  Inovasi  dan  kemajuan  dalam  bidang  teknologi  yang  terjadi  secara  terus-menerus, tentunya  membawa  dampak  besar  pada  berbagai  aspek  kehidupan  kita.  beberapa  contoh perkembangan  teknologi  Blockchain,  Internet  of  Things(IoT),  Artificial  Intelligence(AI),  Cloud Computing, Healthcare Technology dan Virtual and Augmented Reality. AI atau yang lebih dikenal dengan  Artificial  Intelligence  memungkinkan  pengguna  mengerjakan  tugas  yang  sebelum keberadaanya  dilakukan  manual  dengan  bantuan  manusia,  seperti  mendeteksi  atau  mengenali wajah, analisis data kompleks, dan bahkan pengambilan keputusan termasuk dalam hal keuangan dan akuntansi. Perkembangan teknologi tersebut memiliki dampak yang signifikan pada berbagai sektor, termasuk  ekonomi,  pendidikan, kesehatan,  dan hiburan  dan tidak terkecuali  sektor  publik (Kementrian Riset dan Teknologi Republik Indonesia, 2018).
Bagi  organisasi  sektor  publik  Artificial  Intelligence  dapat  meningkatkan  efisiensi, transparansi, dan kualitas pelayanan yang diberikan kepada masyarakat jika penerapannya tepat, adapun beberapa teknologi pada sektor publik misanya E-Government, Big Data Analytics dan Open Data. Walaupun keberadaannya  memberikan  banyak  manfaat,  tidak  sedikit  pula dengan  adanya teknologi  membawa sisi  negatif  oleh karenanya menjadi  suatu  hal  yang patut  diperhatikan  untuk mempertimbangkan implikasi etis, aspek keamanan, privasi, dan etika dalam penggunaan teknologi di sektor publik. Menurut Pasyarani., L (2023) penerapan Artificial Intelligence (AI) yang tidak benar atau  tidak  etis  dapat  memiliki  beberapa  akibat  negatif  di  berbagai  sektor,  termasuk  sektor  publik diantaranya dapat terjadi bias dan diskriminasi dalam pengambilan keputusan, ketidakpatutan dan ketidaktransparanan,  ketidakamanan  data  dan  privasi,  penggantian  pekerjaan  manusia,  dan ketidakmampuan  untuk  menjelaskan  keputusan.    Kristyani,  Dian,  dan  Hamidah  (2020) mengungkapkan  ciri-ciri  kecurangan  sektor  publik  pada  zaman  digitalisasi,  seperti  pemanfaatan
miskonsepsi  dalam  pengaruhnya  pada  digitalisasi  teknologi  yang  terjadi  dalam  bidang  akuntansi misal dengan penggantian tugas akuntan dan dekresi kecurangan. memanfaatkan permasalahan kesalahan manusia dan kurangnya keterampilan dalam menghadapi teknologi digital, menggunakan produk  teknologi  digital,  melakukan  penipuan.  Oleh  karena  itu,  meskipun  kecerdasan  buatan diterapkan dalam manajemen sektor publik, namun harus diperkuat dengan sistem pengendalian internal yang andal. Salah satu bagian terpenting dari pengendalian internal pada organisasi sektor publik adalah pengelolaan keuangan dan pelaporan keuangan.
Dengan penerapan pengawasan internal yang berkomitmen dalam penyusunan pelaporan keuangan,  organisasi  sektor  publik  dapat  mencegah  kesalahan,  penipuan  dan  penyalahgunaan sumber  daya  keuangan.  Hal  ini  juga  meningkatkan  transparansi,  akuntabilitas  dan  kepercayaan masyarakat  terhadap  pengelolaan  keuangan  organisasi  sektor  publik.  Di  Indonesia,  penerapan sistem  pengawasan  pada  lingkungan  intern  pemerintah  (internal  control)  telah  menghasilkan Peraturan  Pemerintah  Nomor  60  Tahun  2008  yang  menjelaskan  bahwa  kerangka  acuan  dalam pembangunan pengawasan lingkup internal pemerintah indonesia digunakan lima unsur dan 25 sub unsur, yang kelima unsur tersebut mewakili lingkungan pengendalian, manajemen resiko , aktivitas kontrol  atau  pengawasan,  informasi  komunikasi,  dan  monitoring  dalam  pengawasan  internal. Meskipun  penilaian  dilakukan  dengan  menilai  kematangan  SPIP,  namun  merupakan  penilaian terhadap  kematangan  SPIP  dalam  memenuhi  tujuan  pengendalian,  yang  meliputi  efektifitas  dan efisiensi  aktifitas  perusahaan  dalam  rangka  mencapai  indikator  kinerja  organisasi,  penyusunan laporan keuangan yang andal dan kompetable, dan perlindungan terhadap aset yang dimiliki entitas pemerintah  serta  kepatuhan  terhadap  aturan  perundang-undangan  atau  aturan  lain  yang membersamai.
Gambar 1. Jenis Organisasi yang paling dirugukan karena fraud
Menurut  Shoihahm  Siti  dan  Praseytono(2016)  menyatakan  bahwa  biasanya  staf  pada organisasi  sektor  publik  (pemerintah  daerah)  melakukan  kecurangan  dengan  cara memanipulasi dokumen  pertanggungjawaban  ataupun  pendukungnya  dimana  dokumen  tersebut  akan  menjadi sumber data transaksi yang memuat informasi bermanfaat bagi laporan keuangan entitas. Tindakan fraud  lain  yang  dilakukan  oleh  staf  pada  Organisasi  sektor  publik  adalah  terkait  dengan  saat pengadaan aset salah satunya pada aktifitas penentuan sisa persediaan aset, kemuadian aktifitas penafsiran sisa umur manfaat aset (yang biasanya berkaitan dengan penghapusan aset) maupun aktifitas  yang  berhubungan  dengan  perhitungan  penyusutan  aset  yang  dinilai  dengan  tidak proporsional sesuai pedoman yang berlaku. Staf pada organisasi sektor publik (pemerintah daerah) dapat pula melakukan kelalaian dalam aktifitas pencatatan hibah atau bantuan dari pemerintah yang merupakan entitas diatasnya (pusat maupun propinsi) atau dapat pula melakukan kesalahan dalam pencatatan transaksi pada kode akun (Code of Account).
Saat  ini,  kecurangan  tidak  lagi  murni  bersifat  manual,  melainkan  berbasis  teknologi  yang disebut dengan cybercrime. Menurut data dari Survei Kejahatan Keuangan dan Penipuan Global PWC  tahun  2020,  penipuan  di  bidang  teknologi,  media,  dan  telekomunikasi  menyumbang  20% kejahatan  dunia  maya,  16%  penipuan  pelaporan  keuangan,  dan  13%  penipuan  pelanggan. Kejahatan dalam manipulasi pelaporan keuangantidak hanya terjadi pada sektor swasta tapi juga sektor publik termasuk di kabupaten Gresik. Padahal Pemerintah Daerah abupaten Gresik mencatat pada tahun 2021 mengalami kenaikan signifikan pendapatan asli daerah dimana PAD melambung dua kali lipat lebih, dari Rp 981 miliar pada 2019 menjadi Rp 1.988 miliar pada 2021. Pendapatan
asli  daerah  dan  belanja  modal  bersama-sama  secara  signifikan  mempengaruhi  kelemahan pengendalian  internal  (Kristanto,  Septian  Bayu:2009).  Hal  serupa  juga  diungkapkan  dalam penelitian  TK  Putra  (2018)  dan  JV  Sebayang  (2017).  Sehingga  peneliti  tertarik  memilih  topik “Penerapan  Sistem  Pengendalian  Internal  Pemerintah  sesuai  PP  60  Tahun  2008  dan  Sistem Informasi Akuntansi Berbasis Artificial Intelligence Terhadap Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting pada organisasi sektor publik dalam hal ini Kabupaten Gresik”.
Sistem Pengendalian (pengawasan) Intern Pemerintah, berdasarkan Peraturan Pemerintah (PP)  Nomor  60  Tahun  2008  tentang  Sistem  Pengendalian  Intern  Pemerintah,  merupakan  suatu kerangka  yang  digunakan  oleh  instansi  pemerintah  untuk  mengukur  dan  menganalisa  secara terstruktur  terkait  dengan  pencapaian  tujuan  entitas  publik,  keandalan  dan  transparasi  dalam pelaporan keuangan, efektivitas dan efisiensi kinerja operasional entitas publik, dan pemenuhan tata kelola sesuai aturan peraturan yang membersamainya
Dalam  PP  60  Tahun  2008  mengatur  tentang  prinsip,  tugas,  dan  tanggung  jawab  dalam pengendalian intern pemerintah. Menurut FS Ari Wibowo, A.Atwal Arifin (2018)  ada beberapa aspek yang  harus  diperhatikan  dalam  implementasi  sistem  internal  control  pemerintah  sesuai  dengan peraturan tersebut antara lain:
1)  Lingkup Pengendalian: Peraturan tersebut mengharuskan pemerintah untuk mendefinisikan dan memahami lingkup pengendalian internal yang diperlukan dalam entitas pemerintah. Hal ini mencakup identifikasi risiko, pemahaman terhadap tujuan organisasi, serta penilaian terhadap sistem pengendalian yang ada.
2)  Penilaian Risiko: Entitas pemerintah diharapkan untuk melakukan penilaian risiko secara sistematis. Hal ini meliputi identifikasi risiko yang mungkin dihadapi dan bagaimana memitigasi resiko tersebut sehingga dapat mencapai tujuan organisasi dan penentuan tindakan pengendalian yang sesuai untuk mengurangi risiko tersebut.
3)  Struktur Organisasi: Peraturan tersebut menekankan pentingnya adanya struktur organisasi yang jelas dan memadai dalam entitas pemerintah. Sturktur organisasi dapat pula termasuk dalam aktifitas dalam pembagian tugas dan tanggung jawab yang sesuai, termasuk juga pengaturan wewenang berdasarkan jabatan dan fungsi serta tanggung jawab yang mengikutinya.
4)  Kebijakan dan Prosedur: Pemerintah diharapkan untuk pengembangan aturan terkait dengan kebijakan dan sistem prosedur yang relevan dan memadai. Ini mencakup kebijakan terkait pengelolaan keuangan, pengadaan barang dan jasa, manajemen aset, serta pelaporan keuangan.
5)  Pengawasan dan Evaluasi: Entitas pemerintah diharapkan memiliki mekanisme evaluasi dan pengawasan yang efektif guna meyakini bahwa sistem pengawasan internal dapat berjalan dan terorganisir dengan baik. Ini termasuk pemantauan berkelanjutan terhadap kegiatan operasional, penilaian kinerja, serta tindakan perbaikan yang diperlukan.
6)  Sumber Daya Manusia: Pemerintah diharapkan memiliki sumber daya manusia yang mumpuni secara keahlian dan pengalaman sehingga memenuhi kualifikasi untuk melaksanakan sistem pengendalian internal. Ini melibatkan perekrutan, pelatihan, dan pengembangan karyawan yang sesuai dengan tugas dan tanggung jawab mereka.
7)  Pelaporan: Pemerintah diharapkan untuk menghasilkan laporan keuangan yang andal dan terpercaya. Laporan ini harus mencerminkan kondisi keuangan dan hasil operasional secara akurat serta mematuhi prinsip akuntansi yang berlaku.
Menurut  Pirlindungan  (2022),  pengimplementasian  dalam  sistem  pengawasan  internal pemerintah  dimana  sesuai  dengan  kerangka  acuan  pada  PP  60  Tahun  2008  bertujuan  untuk meningkatkan  akuntabilitas,  transparansi,  dan  efektivitas  pemerintah  dalam  mencapai  tujuan organisasi,  mengelola  risiko,  serta  menjaga  kepatuhan  terhadap  peraturan  dan  kebijakan  yang berlaku.
Omidi,  Min.Q,  Moradinaftchali  V.,  M  Piri    (2019)  menyatakan  bahwa  artificial  Intelligent merupakan salah satu dari teknologi yang perkembangan cukup pesat dalam era moderinasisi dan digitalisasi  saat  ini. Artificial  Intelligent  (AI)  atau  kecerdasan  buatan  mengacu  pada  kemampuan sistem komputerisasi atau mesin untuk melakukan aktifitas peniruan untuk pelaksanaan tugas-tugas yang  umumnya  secara  manual  membutuhkan  kecerdasan  manusia.  AI  dapat  membersamai berbagai  bidang  ataupun  aplikasi,  termasuk  dalam  pengenalan  deteksi  wajah  (face  detection), pengenalan  suara  (voice  detection),  pengenalan  penekaan  tulisan  tangan  manusia,  pengenalan objek  tertentu  ,  penterjemahan  bahasa,  analisis  data,  sistem  rekomendasi,  mobil  otonom,  dan
banyak lagi. Dalam kurun waktu beberapa tahun terakhir, kemajuan dalam teknologi AI, terutama dalam  bidang  pembelajaran  mesin  dan  deep  learning,  telah  membawa  perkembangan  yang signifikan  dalam  kemampuan  sistem  AI  untuk  memahami  dan  berinteraksi  dengan  dunia  yang kompleks.
Mahmud Muhamadi, Shoreh Yazdani, Mohamad hamed Khanmohammadi, Keyhan Mahem (2020)  menyatakan  bahwa  artificial  Intelligent  memiliki  potensi  besar  untuk mengubah  cara kerja dan interaksi manusia dengan teknologi. Namun, ini juga menimbulkan berbagai pertanyaan dan tantangan,  termasuk  etika,  privasi,  dan  pengaruh  pada  pasar  tenaga  kerja.  Penerapan  artificial Intelligent  juga  memerlukan  pemikiran  yang  matang  dan  regulasi  yang  tepat  guna  memastikan penggunaan yang bertanggung jawab dan aman.
Sistem  Informasi  Akuntansi  Berbasis  Artificial  Intelligence  (AI)  adalah  sistem  yang menggabungkan konsep dan teknologi Artificial Intelligence ke dalam proses akuntansi dan sistem informasi akuntansi. Tujuannya adalah untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan analisis dalam pengumpulan, pengolahan, dan pelaporan informasi keuangan.
A Fernández (2019) menyatakan bahawa terdapat beberapa komponen atau fitur yang dapat ada dalam Sistem Informasi Akuntansi Berbasis Artificial Intelligence:
1)  Otomatisasi Proses: Sistem ini menggunakan AI untuk otomatisasi beberapa tugas dan proses akuntansi yang biasanya dilakukan secara manual. Contohnya termasuk pengenalan dan pengolahan otomatis faktur, pengelompokan dan klasifikasi otomatis transaksi, dan pencocokan otomatis antara transaksi dan catatan.
2)  Pendeteksian Kecurangan: Sistem dapat menggunakan teknik AI untuk mendeteksi potensi kecurangan atau penyimpangan dalam data keuangan. Dengan menganalisis pola dan anomali, sistem dapat memberikan peringatan dini terhadap transaksi yang mencurigakan atau perilaku yang tidak biasa.
3)  Prediksi dan Analisis: Dengan menggunakan teknik machine learning, sistem dapat menganalisis data historis dan tren untuk memberikan prediksi dan analisis yang lebih mendalam. Misalnya, sistem dapat memberikan perkiraan penjualan berdasarkan data historis, melakukan analisis biaya, atau memberikan rekomendasi untuk mengoptimalkan pengeluaran.
4)  Pelaporan dan Visualisasi: Sistem ini dapat menghasilkan laporan keuangan yang lebih terstruktur dan dapat dipersonalisasi dengan menggunakan teknologi AI. Selain itu, sistem dapat menyajikan informasi keuangan dengan cara yang lebih visual dan mudah dimengerti, seperti grafik dan visualisasi data interaktif.
5)  Asisten Virtual: Beberapa sistem informasi akuntansi berbasis AI dapat menyertakan asisten virtual yang dapat menjawab pertanyaan dan memberikan bantuan dalam hal akuntansi dan pelaporan. Asisten virtual ini menggunakan pemrosesan bahasa alami dan kemampuan berpikir logis untuk berinteraksi dengan pengguna dan memberikan solusi atau informasi yang relevan.
Qingfei Min, Vahab Moradinaftchali, Muhammad Piri (2019) menyatakan bahwa keuntungan menggunakan Sistem Informasi Akuntansi Berbasis AI meliputi peningkatan efisiensi, pengurangan kesalahan manusia, analisis yang lebih mendalam, peningkatan akurasi pelaporan keuangan, dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Namun, perlu diingat bahwa implementasi AI dalam sistem akuntansi juga memerlukan perhatian terhadap keamanan data, privasi, dan kepatuhan terhadap regulasi yang berlaku.
Fraudulent  Financial  Reporting  pada  sektor  publik  mengacu  pada  tindakan  yang  melibatkan manipulasi, penipuan, atau pelanggaran dalam pelaporan keuangan oleh organisasi sektor publik. Beberapa bentuk kecurangan laporan keuangan yang sering terjadi di sektor publik meliputi:
1)  Pencatatan Transaksi yang Salah: Organisasi sektor publik dapat mencatat transaksi secara tidak benar atau tidak akurat untuk menyembunyikan kekurangan anggaran atau mengubah penampilan keuangan yang sebenarnya.
2)  Penggelembungan Pendapatan: Organisasi sektor publik dapat melaporkan pendapatan yang lebih tinggi dari yang sebenarnya dengan cara mengelola dan melaporkan pendapatan dengan tidak benar atau dengan cara menunda atau memajukan pendapatan.
3)  Penggelembungan Aset: Organisasi sektor publik dapat menggelembungkan nilai aset atau melaporkan aset yang tidak ada atau tidak berfungsi dengan benar untuk memperlihatkan keadaan keuangan yang lebih baik daripada kenyataannya.
4)  Pengelolaan Utang yang Tidak Benar: Organisasi sektor publik dapat mengelola utang atau beban keuangan dengan cara yang tidak benar, seperti menyembunyikan utang, mengalihkan utang ke entitas lain, atau menggunakan praktik akuntansi yang tidak etis untuk mengurangi beban keuangan yang sebenarnya.
5)  Manipulasi Anggaran: Organisasi sektor publik dapat memanipulasi anggaran dengan cara menyembunyikan pengeluaran yang sebenarnya atau dengan mengubah alokasi anggaran agar terlihat lebih baik dari yang sebenarnya.
Kecurangan  laporan  keuangan  pada  sektor  publik  memiliki  konsekuensi  yang  serius, termasuk merusak kepercayaan masyarakat, menimbulkan kerugian finansial, dan merusak reputasi organisasi. Oleh karena itu, penerapan sistem pengendalian internal yang kuat, pengawasan yang efektif, serta pemeriksaan dan audit yang ketat sangat penting dalam mencegah dan mendeteksi kecurangan  laporan  keuangan  di  sektor  publik.    Menurut  pengraribuan, Alex  (2022)  Kecurangan laporan keuangan akan semakin kecil jika akuntan pemerintah memiliki keahlian yang mendalam sebagai  berikum  penggunaan  teknologi  big  data  analytics,  pemikiran  yang  kritis,  public communication yang baik, pemahaman atas bisnis proses yang mamadai, pengelolaan dan desain data, kejujuran dan loyal , serta memiliki perilaku yang baik didasarkan pada nilai etika dan empati sebagai mahluk yang beragama.

## Sistem  Pengendalian  Internal  Pemerintah  Terhadap  Kecenderungan  Fraudulent  Financial Reporting
Muammar, Rizky dan Fauziah Fitri Aida (2017) menyatakan bahwa sistem pengendalian atau penagwasan  internal  pemerintah  memantau  tren  penipuan  informasi  keuangan.  Hal  serupa  juga diungkapkan  oleh  Saftarini  Putu  Rita,  Yuniarta  Gede Adi,  Ni  Kadek  Sinarwati  (2015)  dan  Muqti Randy Syarif (2016). Jadi hipotesis penelitiannya adalah:

## H1 : Sistem  Pengendalian  Internal  Pemerintah  memiliki  pengaruh  signifikan  Terhadap Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting

## Sistem  Informasi  Akuntansi  Berbasis  Artificial  Intelligence  Terhadap  Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting
Alifiananda  Nisrina  dkk.  (2021)  menyatakan  bahwa  semakin  andal  sistem  informasi keuangan dan akuntansi berkinerja dalam hal membantu aktifitas suatu entitas bisnis maka akan semakin  terlihat  keefektifan    dalam  mendeteksi  dan  mencegah  kecurangan  akuntansi.  Namun Widiasa,  I  Putu  Jordy  Pratama  (2020),  penerapan  sistem  pengendalian  internal  dan  penerapan sistem  informasi  akuntansi  berbasis  kecerdasan  buatan  berpengaruh  negatif  terhadap kecenderungan kecurangan pelaporan keuangan di hotel.
H2 : Sistem  Informasi  Akuntansi  Berbasis  Artificial  Intelligence  memiliki  pengaruh  signifikan Terhadap Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting.

## 3 . METODE PENELITIAN
Peneliti  menggunakan  metode  analisis  jenis  penelitian  kuantitatif.  Populasi  penelitian menggunakan  staf  atau  sumber  daya  manusia  yang  ditempatkan  pada  bagian  Keuangan  dan Akuntansi Satuan Kerja Gresik Kabupaten Jawatimur. Teknik pengambilan sampelnya adalah target sampling  (Proposive)  .  Penelitian  ini  merupakan    penelitian  analitik  dengan  menggunakan  jenis indikator  analisis  penelitian  14  macam  ,  sehingga  jumlah  sampel  adalah  yang  terkecil  dari  5  kali jumlah indikator, atau dengan ukuran 5 x 14 = 70 sampel, atau bisa juga paling banyak 10 kali jumlah cakupan indikator atau dikalikan 10 x 14 = 140.
Peneliti menggunakan kuesioner sebagai tools dalam pengumpulan data yang akan diolah. Kuesioner yang dikembangkan akan dilakukan pengujian data secara kuantitatif dengan uji validitas dan reliabilitas. Indikator alat analisis penelitian yang dijadikan acuan sebagai variabel adalah sistem pengendalian  (pengawasan)  internal  pemerintah  (X1),  sistem  informasi  akuntansi  (SIA)  berbasis kecerdasan buatan (X2), dan tren fraud model pelaporan keuangan (Y). Dalam penelitian ini, adapun analisis data menggunakan cara analisis deskriptif dengan penggunaan nilai load factor dan analisis inferensial yang secara total disediakan pada software smartPLS 3.0.

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Discriminant Validity
Discriminant  validity dilakukan  untuk  menentukan  masing-masing  variabel  laten  dengan  variabel lainnya memiliki perbedaan komseptual (Hair dkk., 2019: 114-115):
Hasil Perhitungan Nilai Discriminant Validity
IND AF (X1) AT (X2) KI (Y) X1.1 0.553 0.402 0.333 X1.13 0.604 0.376 0.334 X1.14 0.578 0.487 0.317 X1.2 0.714 0.429 0.373 X1.3 0.735 0.493 0.537 X1.4 0.722 0.344 0.351 X1.5 0.846 0.594 0.429 X1.6 0.584 0.433 0.182 X1.7 0.536 0.520 0.211 X1.8 0.730 0.501 0.254 X1.9 0.771 0.420 0.272 X2.1 0.531 0.802 0.580 X2.2 0.581 0.658 0.471 X2.3 0.519 0.860 0.647 X2.4 0.579 0.855 0.629 X2.5 0.466 0.809 0.597 X2.6 0.602 0.861 0.592 X2.7 0.390 0.657 0.350 X2.8 0.453 0.627 0.372 Y1 0.493 0.566 0.720 Y10 0.405 0.636 0.832 Y11 0.390 0.498 0.816 Y12 0.307 0.513 0.600 Y13 0.461 0.526 0.858 Y14 0.332 0.469 0.706 Y2 0.374 0.525 0.794 Y3 0.395 0.546 0.800 Y4 0.461 0.611 0.731 Y5 0.306 0.562 0.604 Y6 0.443 0.621 0.811 Y7 0.363 0.522 0.887 Y8 0.383 0.436 0.795 Y9 0.458 0.525 0.877
Sumber: Data Olahan Smart PLS 3.0 (2023) Berdasarkan Tabel 2 terlihat bahwa cross-load value setiap indikator setiap variabel laten lebih besar dibandingkan cross-load value jika dikaitkan dengan variabel laten lainnya. Artinya, kecuali seluruh variabel laten mempunyai indikator yang berkorelasi tinggi dengan konstruk lainnya, maka masing- masing variabel laten sudah mempunyai validitas diskriminan yang baik.
Validitas  diskriminan  juga  dapat  dilakukan  pengukuran  dengan  membandingkan Root  value  of Average Variance Extracted (AVE) setiap konstruk terhadap korelasi atau hubungan antar konstruk satu  dengan  lainnya  dalam  model  yang  sama.  Nilai AVE  harusnya  lebih  besar  dari  angka  0.50 sehingga  p-valuenya  berada  di  bawah  nilai  atau  tingkat  signifikansi  5%  (Hair  et  al.,  2019:  114- 115).Hasil pengukuran atau perhitungan discriminant validity dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel berikut:
Hasil Perhitungan Nilai AVE (Tahap 1) Variabel AVE Sistem Pengendalian Internal Pemerintah (X 1 ) 0.459 Sistem Informasi Akuntansi Berbasis AI (X 2 ) 0.596 Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting (Y) 0.606
Sumber: Data Olahan Smart PLS 3.0 (2023)
Berdasarkan hasil Tabel 3. Mean Extracted Variance (AVE), variabel Sistem Pengendalian Intern Pemerintah  (X1)  mempunyai  skor  validitas  diskriminan  kurang  dari  0,50. Artinya  variabel  Sistem Pengendalian  Intern  Pemerintah  (X1)  masih  belum  mempunyai  validitas  diskriminan  yang  baik, sehingga belum dapat divalidasi karena dianggap belum dapat memberikan keyakinan. Maka untuk menaikkan nilai AVE agar lebih besar dari 0.50,  nilai beban eksternal terkecil pada variabel “Sistem Pengendalian  Intern  Pemerintah”  (X1),  X1.1  dan  X1.7,  dihapuskan  dari  variabel  model  karena dianggap tingkat atau nilai validitasnya palingkecil pada variabel model tersebut.
Setelah  dilakukan  dropping  indikator  dengan  nilai  outer  loading  terkecil  dari  variabel  Sistem Pengendalian Internal Pemerintah (X1) yang tidak lolos uji maka dilakukan uji Discriminant Validity yang diukur dengan membandingkan nilai Average Variance Extracted (AVE) tahap 2, berikut luaran hasil uji tahap kedua:
Hasil Perhitungan Nilai AVE (Tahap 2) Variabel AVE Sistem Pengendalian Internal Pemerintah (X 1 ) 0.503 Sistem Informasi Akuntansi Berbasis AI (X 2 ) 0.596
Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting (Y)  0.606 Sumber: Data Olahan Smart PLS 3.0 (2023)
Berdasarkan  hasil  ekstraksi  mean  variance  (AVE)  sebelumnya,  nilai  keseluruhan  variabel mempunyai  validitas  diskriminan  lebih  besar  dari  angka  0,50.  Sehingga  dari  hasil  tersebut didapatkan  suatu  kesimpulan  bahwasanyya  seluruh  variabel  dianggap  sudah  valid  dan  dapat menimbulkan kepercayaan. Setelah variabel tervalidasi, dilakukan uji reliabilitas terhadap seluruh variabel yang digunakan dalam penelitian ini.

## Composite Reliability
Uji reliabilitas dilakukan dengan tujuan menakar tingkat kestabilan dan konsistensi suatu instrumen secara  konseptual  atas  suatu  variabel.  Kriteria  tingkat  reliabilitas  suatu  variabel  juga  dapat diperhitungkan berdasarkan nilai atau level reliabilitas suatu konstruk (Hair et al., 2019: 111-112). Dalam penelitian ini pengukutan level reliabilitas juga dapat diukur dengan melihat nilai reliabilitas komposit.  Sehingga insight tentang  reliabel  atau  tidaknya  suatu  alat  ukur  dilakukan  dengan menggunakan koefisien reliabilitas. Dalam hal ini koefisien reliabilitas harusnya memiliki nilai yang lebih besar dari 0,70 (Hair et al., 2019: 111-112). Hasil pengukuran composite reliability value dapat dilihat pada tabel berikut:
Hasil Perhitungan Nilai Composite Reliability
Variabel Composite Reliability Sistem Pengendalian Internal Pemerintah (X 1 ) 0.900 Sistem Informasi Akuntansi Berbasis AI (X 2 ) 0.921 Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting (Y) 0.955
Sumber: Data Olahan Smart PLS 3.0 (2023)
Berdasarkan hal di atas, keseluruhan variabel yang digunakan mempunyai skor keyakinan komposit yang nilainya lebih besar dari angka 0,70. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa keseluruhan variabel penelitian memiliki nilai yang reliabel dan dapat dipercaya sehingga menyakinkan ketika digunakan dalam uji analisis selanjutnya.
Evaluasi Struktur Model Pengujian structural model atau internal model dilakukan dalam rangka  pengukuran korelasi atau hubungan  keseluruan  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Pengukuran  model  internal dilakukan untuk mengetahui besarnya pengaruh hubungan antar variabel serta besarnya pengaruh hubungan  umum  variabel-variabel  pada  sistem  yang  akan  dibangun.  Nilai  R2  digunakan  saat
mengukur model internal untuk menguji pengaruh antar variabel dalam penelitian.

## Uji Coefficient of Determination R Square
R-squared  (R2),  sering  disebut  R-squared,  adalah  ukuran  kesesuaian  persamaan  regresi  dan menunjukkan  pecahan  atau  persentase  dari  total  variasi  variabel  terikat  yang  dijelaskan  oleh variabel bebas. Nilai R2 berkisar antara 0 sampai 1, dan kecocokan model dianggap lebih baik bila R2 mendekati 1 (Hair et al., 2019: 114-115).
Berdasarkan nilai R2 tersebut, suatu model dapat diklasifikasikan sebagai kuat (≤ 0,70), menengah (≤ 0,45) dan lemah (≤ 0,25). Berikut merupakan hasil nilai R2.
Hasil Perhitungan Nilai R Square (R2) Variabel R Square Sistem Pengendalian Internal Pemerintah (X 1 ) - Sistem Informasi Akuntansi Berbasis AI (X 2 ) -
Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting (Y)  0.501
Sumber: Data Olahan Smart PLS 3.0 (2023)
Berdasarkan  hal  di  atas,  perhitungan  nilai  R2  menunjukkan  bahwa  nilai  R2  penipuan  informasi keuangan  (Y)  sebesar  0,501  artinya  sistem  pengendalian  intern  pemerintah  (X1)  dan  sistem informasi  akuntansi  berbasis  AI  (X2)  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  Kecenderungan  Terhadap Kecurangan Laporan Keuangan (Y). ) sebesar 50,1%, dan sisanya sebesar 49,9% dapat dijelaskan oleh variabel lain di luar penelitian ini.

## Pembuktian Hipotesis
Nilai  koefisien  jalur  antar  konstruk  yang  dihitung  harus  signifikan  secara  statistik.  Proses bootstrapping atau Jacknifing dapat  digunakan  untuk  menentukan  relevansi  suatu  hubungan. Hasilnya berupa nilai t yang telah ditentukan yang kemudian dibandingkan dengan t tabel. Apabila nilai thitung lebih besar dari t-tabel (1,96) pada taraf signifikansi 5%, maka nilai proyeksi koefisien rute adalah signifikan. (Hair dkk., 2019: 120).
Penelitian  ini  memiliki  enam  hipotesis  pengujian. Adapun  hasil  masing-masing  pengujian  tersaji berikut ini:
Hasil Pengukuran Bootstrapping Variabel Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T  Statistics (|O/STDEV|) P Values Keterangan SPIP(X1)  - > KFFR(Y) 0.103 0.104 0.141 0.729 0.466 TIDAK DITERIMA SIAI(X2) -> KFFR(Y) 0.637 0.652 0.121 5.284 0.000 DITERIMA
Sumber: Data Olahan Smart PLS 3.0 (2023)
1)  H1:  Sistem  Pengendalian  Internal  Pemerintah  memiliki  pengaruh  signifikan  Terhadap Kecenderungan Fraudulent (kecurangan) Financial Reporting.
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  diatas,  dampak  sistem  pengendalian  intern pemerintah  terhadap  tuntutan  penipuan  informasi  keuangan  menunjukkan  angka  positif
sebesar  0,103, t-statistik  sebesar  0,729  <  t  tabel  (1,96)  dan  P  prinsip.  Ternyata  tidak  ada pengaruh yang signifikan. Kedua, hipotesis bahwa “sistem pengendalian internal pemerintah mempunyai  dampak  signifikan terhadap  pelaporan  penipuan  keuangan”  tidak  didukung dalam  penelitian  ini.  Siestem  pengendalian  internal  mungkin  bisa  saja  tidak  berpengaruh terhadap kecenderungan Fraudulent Financial Reporting, dikarenakan beberapa faktor atau masalah bypassing  controls ,  kompetensi,  kerentanan  SPI,  kolusi,  tekanan  keuangan, kurangnya pengawasan dan pemeriksaan eksternal. Terkait bypassing controls dapat terjadi ketika pihak yang berpotensi melakukan fraudulent financial reporting mencoba menghindari atau melewati sistem pengendalian internal yang ada dengan mencari celah atau kelemahan dalam  sistem  tersebut,  memanipulasi  prosedur,  atau  mengeksploitasi  kerentanan  dalam sitem  pengendalian  internal  pada  instansi.  Kompetensi  menyangkut  implementasi  yang kompeten  dan  penegakan  yang  konsisten  sistem  pengendalian  internal  pada  instansi. Kerentanan  sistem  pengendalian  internal  menyangkut  pondasi  yang  kurang  kuat  sistem pengendalian  internal  instansi  untuk  mengatasi  semua  potensi  risiko  kecurangan.  Kolusi dapat menyangkut situasi di mana anggota pemerintah yang memiliki kewenangan dalam penegakan  sistem  pengendalian  internal  tidak  mematuhi  aturan  dan  prosedur  yang  ada dengan terlibat dalam kolusi dengan pihak lain yang ingin melakukan kecurangan. Tekanan keuangan menyangkut pemerintah atau entitas pemerintah mungkin menghadapi tekanan keuangan  yang  kuat  atau  persyaratan  anggaran  yang  sangat  ketat.  Terakhir  kurangnya pengawasan  dan  pemeriksaan  eksternal  akan  menyangkut  kurangnya  efektifitas pengawasan atau pemeriksaan eksternal yang independen dapat memberikan kesempatan bagi pihak yang ingin melakukan kecurangan.
Hasil  penelitian  ini  agak  berbeda  dengan  penelitian  di  negara  terpencil,  salah  satunya  di Urganda, seperti Nalukenge, Nkundabanyanga, S.K. dan Ntayi untuk melakukan audit pada instansi pemerintah yang tugasnya antara lain menilai dan mengevaluasi efektivitas sistem pengendalian  internal,  serta  memberikan  rekomendasi  perbaikan.  Di  Uganda,  Kantor Akuntan Publik bertanggung jawab untuk melakukan audit keuangan publik dan bertanggung jawab  untuk  menerbitkan  laporan  termasuk  temuan,  rekomendasi  dan  catatan  mengenai pengendalian  internal.  Saat  ini,  sistem  pengendalian  internal  pemerintah  Uganda  diyakini berdampak  pada  pencegahan  penipuan  dalam  laporan  keuangan  pemerintah  Uganda ( fraudulent financial information ). Penelitian yang dilakukan di India dengan topik yang sama oleh  Sharma.,  N  (2022)  justru  membenarkan  hasil  penelitian  tersebut  dimana  peneliti mengatakan bahwa pengendalian lokal tidak berpengaruh terhadap kecenderungan berbuat curang di India. Sejatinya Sistem pengendalian internal memang membutuhkan pengawasan yang ketat  dari  pimpinan  pemerintah.  Dalam konteks keuangan  publik, pengawasan  yang baik dapat membantu mencegah aktivitas keuangan yang mencurigakan dan memastikan kepatuhan terhadap arahan dan peraturan yang berlaku.
Dari  semua  penjelasan  diatas  dapat  diambil  suatu  ringkasan  bahwa  sistem  pengendalian internal  adalah  bagian  penting  dalam mencegah  penipuan  dalam  bidang finansial,  namun sistem pengendalian internal tidak dapat menjamin bahwa penipuan pada sektor publik tidak akan pernah terjadi. Sehingga untuk mengurangi mengurangi risiko penipuan, perlu ekstra usaha dalam membangun sistem pengendalian internal yang kuat, pemantauan yang efektif, transparansi,  dan  kontrol  eksternal  yang  independen.  Selain  itu  yang  tidak  kalah  penting adalah penegakan integritas dan kepatuhan dalam proses pelaporan keuangan pemerintah (sektor publik)
2)  H2: Sistem Informasi Akuntansi Berbasis Artificial Intelligence memiliki pengaruh signifikan Terhadap Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting .
Berdasarkan  output  pengujian  dalam  Tabel  diatas.,  imbas  Sistem  Informasi  Akuntansi Berbasis Artificial Intelligence terhadap Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting yg pertanda  output  nilai koefisien  (standardized  coefficient)  positif  sebanyak 0.637,  t-Statistik sebanyak 5.284 > t-tabel (1.96), & P Values 0.000 < 0.05 maka Hipotesis H2 diterima, hal ini bisa  dimakanai  bahwa,  imbas  Sistem  Informasi  Akuntansi  Berbasis  Artificial  Intelligence terhadap  Kecenderungan  Fraudulent  Financial  Reporting  terbukti  berpengaruh  positif signifikan.  Maka  hipotesis  yg  diajukan  terkait  menggunakan,  “Sistem  Informasi Akuntansi Berbasis  Artificial  Intelligence  mempunyai  imbas  signifikan  Terhadap  Kecenderungan Fraudulent  Financial  Reporting ”  menerima  dukungan  menggunakan  arah  imbas  yg  positif pada  pada  penelitian  ini.  Sistem  Informasi  Akuntansi  yang  menggunakan  Artificial
Intelligence  (AI)  memang  berdampak  penting  terhadap tingkat  penipuan  dalam  pelaporan keuangan  di  sektor  publik  namun  perlu  digarisbawahi  dampak  pada  setiap  entitas    dapat berbeda-beda tergantung pada beberapa faktor, seperti sejauh mana teknologi kecerdasan buatan (AI) digunakan dan sejauh mana tindakan pengelolaan, pengawasan, dan kepatuhan dilakukan. Teknologi  yang  diberikan Artificial  Intelligence memang  dapat  digunakan  untuk menganalisis data keuangan secara cermat dan mendeteksi anomali atau pola yang tidak biasa  terjadi  pada  instansi  pemerintah  serta  memungkinkan  pemantauan real-time atas transaksi  dan  kegiatan  keuangan  pada  instansi  pemerintahan  atau  sektor  publik,  yang memungkinkan tindakan pencegahan segera jika ada indikasi kecurangan. Dengan anallisis big data , Artificial Intelligence dapat mengidentifikasi sebuah pola atau tren tertentu yang bersifat  mencurigakan  dengan  lebih  baik  daripada  jika  dilakukan  secara  manual  oleh manusia sehingga dapat membantu dalam mendeteksi kecurangan yang melibatkan jumlah data besar. Namun, penting untuk diingat bahwa teknologi AI bukanlah solusi tunggal dalam pencegahan kecurangan keuangan di lingkungan pemerintah ataub sektor publik. Solusi lain yang tidak kalah penting adalah dengan  membangun prosedur dan kebijakan yang kuat, pemantauan sumber daya manusia, serta pemeriksaan internal dan eksternal yang efektif. Selain itu penanaman budaya organisasi yang berkepatuhan, berintegritas, dan budaya etika kerja dalam organisasi juga harus dipertimbangkan dalam mewujudkan tata kelola yang baik sehingga  membawa  dampak  bagi  efektifitas  pelaporan  keuangan  yang  bermartabat. Akhirnya penting  diingat  bahwa Artificial  Intelligence hanyalah  alat  yang  dapat  membantu dalam usaha ini, tetapi keberhasilannya bergantung pada implementasi dan penggunaannya dengan baik.

## 5 . KESIMPULAN DAN SARAN
Dampak sistem pengendalian atau pengawasan internal pemerintah terhadap kecenderungan terjadinya kecurangan dalam laporan keuangan diperkirakan tidak akan memberikan dampak yang signifikan.  Kedua,  hipotesis  yang  menyatakan  “sistem  pengendalian  atau  pengawasan  intern pemerintah memiliki signifikasi positif terhadap kecenderungan kecurangan laporan keuangan” tidak didukung  dalam  penelitian  yang  telah  dilakukan  ini.  Pada  saat  yang  sama,  pengaruh  sistem informasi akuntansi (SIMAK/SIA) berbasis AI terhadap tren penipuan informasi keuangan terbukti memberikan  dampak  positif  yang  signifikan.  Kemudian  hipotesis  yang  menyatakan  “Sistem informasi akuntansi (SIMAK/SIA) berbasis AI mempunyai signifikan positif terhadap kecenderungan penipuan  informasi  keuangan”  mendapat  dukungan  ke  arah  pengaruh  positif  dalam  penelitian ini.Penelitian  ini  tentunya  belum  bisa  dikatakan  sempurna,  namun  diharapkan  penelitian  ini  bisa bermanfaat bagi pembaca. Maka dari hasil penelitian saran yang dapat peneliti sampaikan adalah diharapkan  kepada  peneliti  selanjutnya  lebih  mendalami  penelitian  yang  berkaitan  dengan  topik serupa.  Organisasi  atau  pemerintah  sebaiknya  mempertimbangkan  investasi  lebih  lanjut  dalam teknologi  AI  untuk  meningkatkan  efektivitas  sistem  informasi  akuntansi  dalam  mendeteksi  dan mencegah  penipuan  keuangan.  Sementara  itu,  evaluasi  lebih  lanjut  diperlukan  untuk  memahami apakah  ada  aspek  tertentu  dari  sistem  pengendalian  internal  yang  perlu  ditingkatkan  atau dimodifikasi guna menjaga integritas dan akurasi laporan keuangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alifiananda  Nisrina,  dkk  .(2021).  Tinjauan  Sistem  Informasi Akuntansi  dan  Deteksi  Pencegahan Kecurangan  Akuntansi.  Prosiding  The  12th  Industrial  Research  Workshop  and  National Seminar Bandung, 4-5 Agustus 2021.
Association of Certified Fraud Examiner (ACFE). (2016). Report to Nations. Association of Certified Fraud Examiners. Austin.
Animah, A.  (2018).  Pengaruh  Sistem  Informasi Akuntansi  Dan  Efektivitas  Pengendalian  Internal Terhadap  Kecenderungan  Kecurangan Akuntansi.  Prosiding  Ekonomi  Kreatif  di  Era  Digital, 1(1). 68-183.
Arens, A. A., Elder, R. J., & Basley, M. S. (2014). Audit Dan Jasa Assurance Pendekatan Terintegrasi , Jilid 1. Erlangga: Jakarta.
A  Fernández.  (2019).  Artificial  intelligence  in  financial  services.  Banco  de  Espana  Article,  2019 papers.ssrn.com
Available
at SSRN:
https://ssrn.com/abstract=3366846 or
http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3366846 Abidin, Z., Permata, Ahmad, I., & Rusliyawati. (2021). Effect of mono corpus quantity on statistical machine  translation  Indonesian-Lampung  dialect  of  nyo. Journal  of  Physics:  Conference Series, 1751(1), 12036. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1751/1/012036 DR  Susiarini,  K  Kiswanto.  2016.  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kelemahan  Pengendalian Internal Pemerintah Daerah Di Jawa Tengah. Accounting Analysis Journal. journal.unnes.ac.id Mahmood Mohammadi, Shohreh Yazdani, Mohammad hamed Khanmohammadi, Keyhan Maham.
(2020).  Financial  Reporting  Fraud  Detection:  An  Analysis  of  Data  Mining  Algorithms. International Journal of Finance & Managerial Accounting : Volume 4, Issue 16 January 2020 Pages 1-12
Nalukenge,  I.,  Nkundabanyanga,  S.K.  and  Ntayi,  J.M.  (2019),  "Corporate  governance,  ethics, internal controls and compliance with IFRS", Journal of Financial Reporting and Accounting, Vol. 16 No. 4, pp. 764-786. https://doi.org/10.1108/JFRA-08-2017-0064 Qingfei Min, Vahab Moradinaftchali, Muhammad Piri. (2019). The Efficacy of Predictive Methods in Financial Statement Fraud. Hindawi Discrete Dynamics in Nature and Society Volume 2019, Article ID 4989140, 12 pages https://doi.org/10.1155/2019/4989140
Pasyarani.,  L  (2023).  Revitalisasi  Akuntansi  dengan  Penerapan  Kecerdasan  Buatan  (Artificial Intelligent ). Jurnal Ilmu Data Vol. 3 No. 2 (2023)
Parlindungan,  Paris.  (2022).  Faktor-Faktor Yang  Mempengaruhi  Kelemahan  Pengendalian  Intern Pemerintah Daerah. http://repository.uhn.ac.id/handle/123456789/6275
Sharma.,N.(2022).  Effects  of  Integrity  and  Controls  on  Financial  Reporting  Fraud.  a  I  Vol.1, issue.VIII, October 2022 I. www.poonamshodh.in
Widiasa,  I  Putu  Jordy  Pratama  (2020)  Pengaruh  Penerapan  Sistem  Pengendalian  Internal  dan Sistem  Informasi  Akuntansi  Berbasis  Artificial  Intelligence  Terhadap  Kecenderungan Fraudulent Financial Reporting (Studi Empiris Pada Hotel Berbintang di Bali). Undergraduate thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.