## Hubungan Big Data Analytics terhadap Kualitas Audit: Penerapan pada Instansi Pemerintah
Norman Syah Putra 1 , Hamzah Ritchi 2 , Adhi Alfian 3
Departemen Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Padjadjaran, Bandung,

## Indonesia
Abstract. This research is based on the phenomenon that the quality of audits in Indonesian Audit Board (BPK-RI) still needs to be improved, especially in the face of the VUCA era (volatility, uncertainty, complexity, and ambiguity) where data and information develop massively and intensively. The use of technology in audits is important as auditees also  employed  more  sophisticated  information  systems.  This  study  aims  to  determine  the  influence/relationship between the use of Big Data Analytics and the quality of audits in government agencies.  The research method used is a quantitative method with a survey at the BPK-RI. This study used primary data with research instruments in the form of questionnaires. This research was conducted at the Auditor at the Head Office with a total sample of 170 respondents.  The  types  of  analysis  in  this  study  are  statistical  descriptive  analysis  and  verifiable  analysis  using Moderation  Regression  analysis.  The  statistical  analysis  tool  used  is  SPSS  Version  25.The  results  of  the  study empirically prove that the use of Big Data Analytics has a positive and significant effect on Audit  Quality, meaning that the higher the use of Big Data Analytics, the quality of audits will increase.
Keywords. Audit Quality; Big Data Analytics; Use of IT; Government Agency .
Abstrak. Penelitian  ini  berdasarkan  fenomena  bahwa  kualitas  audit  BPK  masih  perlu  ditingkatkan  khususnya menghadapi era VUCA ( volatility, uncertainty, complexity, and ambiguity ) dimana data dan informasi berkembang secara masif dan intensif. Penggunaan teknologi dalam audit penting karena auditee juga telah menggunakan sistem informasi yang lebih canggih. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh/hubungan pemanfaatan Big Data Analytics terhadap  kualitas  audit  pada  instansi  pemerintah.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode kuantitatif dengan survey pada BPK-RI. Penelitian ini menggunakan data primer dengan instrument penelitian berupa kuesioner. Penelitian ini dilakukan pada Pemeriksa pada Kantor Pusat dengan jumlah sampel sebanyak 170 responden. Jenis  analisis  pada  penelitian  ini  adalah  analisis  deskriptif  statistik  dan  analisis  verifikatif  dengan  menggunakan Analisis Regresi Moderasi. Alat bantu analisis statistik yang digunakan adalah SPSS Versi 25. Hasil penelitian secara empiris membuktikan bahwa Pemanfaatan Big Data Analytics berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kualitas Audit, artinya semakin tinggi pemanfaatan Big Data Analytics maka kualitas audit akan semakin meningkat.
Kata kunci .  Big Data Analytics; Kualitas Audit; Instansi Pemerintah; Penggunaan TI.
Corresponding author. Email: norman21001@mail.unpad.ac.id 1 ,hamzah.ritchi@unpad.ac.id 2 ,adhi.alfian@unpad.ac.id 3 How to cite this article. Putra, N. S. & Ritchi, H. & Alfian, A. (2023),  Hubungan Big Data Analytics terhadap Kualitas Audit: Penerapan pada Instansi Pemerintah . Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan, 11(1) 57-72. History of article. Received: Februari 2023, Revision: Maret 2023, Published: April 2023 Online ISSN: 2541-061X.Print ISSN: 2338-1507. DOI: 10.17509/jrak.v11i1.55139 Copyright©2019. Published by Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan. Program Studi Akuntansi. FPEB. UPI

## PENDAHULUAN
Dunia  cepat  berubah,  fase  VUCA ( volatility,  uncertainty,  complexity,  and ambiguity ) dapat diwujudkan karena perkembangan  teknologi  informasi  yang begitu  cepat  dan  secara  empiris  mampu membentuk  sebuah  tatanan  baru.  Fase Laporan Keuangan (LK) yang disusun secara manual juga berubah menjadi
terkomputerisasi  dalam  sistem  informasi berbasis komputer.
Teknologi  informasi  (TI)  berdampak pada  profesi  audit  dua  dekade  belakangan.
Perusahaan sebagian
besar telah menggunakan kertas kerja berbasis elektronik  (Winograd  et  al.,  2000;  R  &  C, 2014; Cooper, 2003). Perusahaan besar juga mengembangkan alat bantu dalam pengambilan  keputusan  berbasis  komputer untuk  kepentingan  audit  seperti  penilaian
risiko  dan  penerimaan  klien.  (Bell  & Carcello, 2000; Dowling & Leech, 2007).
Digitalisasi  audit  merupakan  level yang baru dalam lingkungan audit. Berkembang  dan  menyebar  sangat  cepat  di perusahaan khususnya yang sudah menggunakan akuntansi yang terotomatisasi. Dalam penelitian yang dilakukan di Ukraina, digitalisasi  audit  menjadi  salah  satu  jalan dalam  keluar  dari  Pandemi  COVID-19  dan meningkatkan daya saing Negara. (Nazarova et al ., 2021).
Salah satu bentuk dari digitalisasi yang berhubungan  dengan  audit  adalah  dokumen auditee yang  terdigitalisasi.  Siregar,  (2019) mengatakan  bahwa  melalui  digitalisasi dokumen,  akses  atas  dokumen  lebih  mudah karena dikelola pada sistem dokumen digital yang terpusat sehingga memudahkan pengambilan  dokumen  tersebut  pada  saat dibutuhkan  seperti  audit,  pelaporan  dan pertanggungjawaban. Namun demikian, Tedjasuksmana, (2021)  memberikan catatan adanya  digitalisasi  dokumen  ini  perlu diwaspadai karena terdapat risiko manipulasi data/dokumen  yang  relatif  tinggi  sehingga auditor juga harus dapat menginterpretasikan apakah  bukti  tersebut  terdapat fraud atau tindakan kecurangan lain.
Badan  Pemeriksa  Keuangan  atau secara akronim disebut BPK dalam melaksanakan  peran  dan  tanggungjawabnya untuk  melakukan  pemeriksaan  sebagai auditor  eksternal  instansi  pemerintahan  di Indonesia  juga  sudah  tidak  menggunakan dokumen  pemeriksaan  yang  bersifat  fisik seutuhnya  karena  telah  berubah  melalui pemanfaatan  dokumen  non  fisik/digital karena Kementerian/Lembaga
(K/L)
diharuskan  mendigitalisasi  dokumen  sesuai surat  Direktur  Jenderal  Perbendaharaan Negara  nomor  S-27/PB/2021.  Digitalisasi dokumen tersebut bertujuan agar pemeriksaan  dapat  berjalan  dengan  efektif dan efisien dan memitigasi risiko keterlambatan dalam penyediaan dokumen.
BPK  harus  melakukan  pemeriksaan dengan waktu yang terbatas sesuai  Undang- Undang. Sehubungan  adanya  keterbatasan waktu pemeriksaan namun dokumen auditee
yang harus diperiksa dan data-data keuangan sangat  besar,  BPK  melakukan  inovasi  sejak tahun  2020  melalui  pemanfaatan Big  Data Analytics atau yang dikenal sebagai BIDICS. Gartner,  (2013)  mendefinisikan big data adalah  aset  berupa  informasi  yang dipergunakan untuk mendapatkan
pengetahuan  serta  pengambilan  keputusan yang  memiliki  karakteristik  tinggi  atas volume, kecepatan dan variasi.
Pemanfaatan  Teknologi Big  Data sudah  dimulai  pada  beberapa  Negara  dalam melakukan  audit  atas  LK  Pemerintah, sebagai  contoh  pada Provinsi Hubei  Negara Tiongkok.  Menurut  Li,  (2021)  pemanfaatan tersebut  terbagi  menjadi  beberapa  bagian yaitu a) Data Collection : Pengumpulan data terkait  Provinsi  kedalam database SQL Server ,  b) Data  Extraction :  Melakukan migrasi data untuk mengekstrak data/informasi terkait kota, c) Data Processing : Memproses data terkait kegiatan keuangan  yang  terbagi  menjadi  enam kategori dan d) Model building : menggunakan beberapa model analisa berdasarkan model data yang diperoleh.
BPK,  (2021b)  mengatakan  bahwa manfaat  yang  diperoleh  dari  pemanfaatan BIDICS  akan  sangat  besar  karena  BIDICS bukan  hanya  mempergunakan  Teknik  Audit Berbantuan  Komputer  (TABK),  BIDICS lebih  jauh  dipakai  dalam  kedudukan data exploratory  analysis dalam  memperoleh petunjuk atau symptomp atas sebuah kejadian yang  anomali  atau  tidak  teratur  melalui melihat  pola  dari  berbagai-bagai  data, menerka  suatu  nilai,  atau  menggambarkan berbagai-bagai data.
Sebagai  informasi,  BIDICS  di  BPK telah  diterapkan  sejak  pemeriksaan  kinerja atas pengendalian pandemi COVID-19 yang dilakukan  sejak  bulan  juli  2020  serta  telah diperluas  kepada  pemeriksaan  lain  di  BPK serta  pemeriksaan  dengan  tema  lain  seperti pemeriksaan SDGs. Sebelum adanya BIDICS,  BPK  melakukan  pengembangan inisiatif  e-Audit  (Sinergi  IT  Nasional)  sejak tahun  2009  serta  melakukan  pengembangan lebih  lanjut  yang  saat  ini  telah  masuk
kedalam  fase  pemeriksaan  pemanfaatan BIDICS dari tahun 2020-2024.
Beberapa  penelitian  yang  relevan terkait  pentingnya  audit  menggunakan  TI antara  lain  Huh et  al .,  (2021)  yang mengatakan bahwa melakukan audit berbasis sistem  informasi  dalam  menanggapi  jenis risiko audit yang muncul akibat penggunaan TI  di  perusahaan  dapat  meningkatkan kualitas audit. Penelitian lain yang dilakukan oleh  Jatmiko,  (2021)  menunjukkan  bahwa Big  Data  Analytics dapat  memberikan kualitas  audit  melalui  bantuan  kecerdasan buatan  dan  pembelajaran  mesin  yang  dapat mempertahankan standar untuk audit. Terkait dengan kecerdasan
buatan
serta pembelajaran  mesin,  Supriadi et  al .,  (2019) dalam penelitiannya mengungkapkan bahwa implementasi  sistem  e-Audit  meningkatkan kualitas  audit  dengan  hasil  pengaruh  yang positif dan signifikan.
Selain  hasil  penelitian, Peer  review yang dilakukan oleh Supreme Audit Office of Poland (Najwyższa Izba Kontroli/NIK) pada tahun  2019  menyatakan  bahwa  dalam meningkatkan  kualitas  audit  maka  BPK harus membentuk sebuah unit audit berbasis TI  agar  dapat  diimplementasikan  kedalam semua jenis audit yang dilakukan.
Pemanfaatan  TI  dalam  audit  juga diharapkan  dapat  meningkatkan  kualitas audit BPK melalui peningkatan pendapat/opini  yang  diperoleh  oleh  K/L.
Menurut  IAASB,  (2014)  Audit  yang berkualitas dapat dicapai ketika pendapat/opini terhadap LK dapat diandalkan.  Berdasarkan  Rekapitulasi  Hasil Pemeriksaan  Semester  I  Tahun  2021  belum seluruhnya  K/L  memperoleh  opini  yang dapat  diandalkan  yaitu  Wajar  Tanpa Pengecualian  (WTP),  bahkan  pada  tahun 2020  terdapat  K/L  yang  meraih  opini Disclaimer atau Tidak Memberikan Pendapat (TMP).  Masih  banyaknya  K/L  yang  belum memperoleh opini WTP menunjukkan bahwa pelaporan keuangan suatu instansi pemerintah belum baik dan akuntabel. (BPK, 2021d)
Pemanfaatan  TI  dalam  meningkatkan kualitas  audit  BPK  juga  didukung  melalui
hasil  reviu  oleh  Inspektorat  Jenderal  BPK Tahun  2021  yang  merekomendasikan  untuk memanfaatkan hasil Big Data Analytics pada setiap  tahapan  pemeriksaan  yang  meliputi perencanaan  untuk  menilai  risiko  maupun pada  saat  pelaksanaan  dalam  pengujian substantif  saat  menentukan  sampel  agar kualitas audit meningkat. (BPK, 2021c)
Arens,  (2017)  mengartikan  bahwa auditing  dapat  diketahui  dari  dua  sisi  yaitu proses dan penekanan atas pelaksanaan audit. Auditing  adalah  suatu  proses  menghimpun serta menilai atas bukti yang telah dihimpun untuk  menentukan  apakah  bukti  tersebut berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan. (Arens, 2017)
Berdasarkan  konsep  tersebut,  konsep dari  sistem e-Audit tidak  berbeda  jauh, Supriadi et  al .,  (2019)  mengatakan e-Audit melakukan  proses  yang  disampaikan  oleh Arens melalui pemanfaatan teknologi. Definisi  lain  sistem e-Audit menurut Purnomo,  (2011)  adalah  suatu  sistem  yang menghubungkan  sistem  informasi  BPK dengan sistem informasi auditee melalui data elektronik yang sistemik sehingga membentuk suatu pusat data.
Big data berhubungan dengan sifat data seperti  besar  dan  beragam.  (Gartner,  2013); Arnaboldi et al ., 2017). Alles & Gray, (2014) menyebutkan  bahwa big  data pada  literatur akuntansi  selalu  didefinisikan  oleh  jenis analisis  yang  dapat  dilakukan  oleh  data seperti data  analytics atau predictive analytics . Sejalan dengan penjelasan Alles & Gray tersebut, Earley, (2015) juga menyebutkan hal yang sama bahwa terminologi  atas Big  Data dan  pendekatan lain  yang  berhubungan  dalam  melakukan analisis  data  selalu  dikaitkan  dengan data analytics atau predictive analytics . Big  Data  Analytics adalah  proses dalam memeriksa,
membersihkan, mentransformasikan  dan  memodelkan Big Data untuk
menemukan dan mengkomunikasikan informasi yang berguna dan pola, membuat kesimpulan dan mendukung pengambilan keputusan
menggunakan algoritma “pintar”. (Cao et al ., 2015; Davenport, 2014).
Berdasarkan  teori  dan  hasil  penelitian yang  dipaparkan  sebelumnya, Big  Data Analytics diyakini memiliki manfaat/penting dalam  meningkatkan  kualitas  audit.  Namun demikian, Penelitian terkait pemanfaatan Big Data  Analytics khususnya  di  BPK  belum banyak  dilakukan,  selain  itu  teknik  audit yang selama ini diteliti telah banyak namun kebanyakan adalah Computer Assisted Audit Tools (CAAT’s)/TABK  dan Generalized Audit  software (GAS)  dan  belum  ada  yang meneliti teknik audit Big Data Analytics yang digunakan oleh BPK.
Berdasarkan  celah  penelitian  tersebut, Peneliti termotivasi untuk melakukan penelitian  agar  dapat  memberikan  bukti empiris  tentang  Hubungan Big  Data Analytics terhadap Kualitas Audit: Penerapan pada  Instansi  Pemerintah.  Fokus  dan  objek penelitian yaitu Instansi Pemerintah, Pemanfaatan Big  Data  Analytics dan Kualitas  Audit.  Penelitian  ini  mengambil sampel Pemeriksa BPK pada Kantor Pusat. Perumusan Hipotesis
Penelitian yang mendukung perumusan hipotesis ini antara lain Le et al ., (2022) yang menyimpulkan bahwa dukungan TI berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kualitas  audit  independen  di  Vietnam. Selanjutnya  Newman et  al .,  (2021)  yang menyimpulkan bahwa adopsi data  analytics berpengaruh positif pada pengumpulan bukti audit  dan  Li,  (2021)  yang  menyimpulkan bahwa implementasi teknologi big data dapat meningkatkan  akurasi  dari  informasi  audit serta  mengurangi  pengaruh  manusia  dalam pekerjaan  audit.  Sebagai  hasinya,  pekerjaan audit dapat dilakukan dengan cepat dan tertib melalui pemanfaatan teknologi cloud .
Dari beberapa hasil penelitian tersebut peneliti merumuskan sebuah hipotesis yaitu.
Adapun  kerangka  pemikiran  yang dibangun dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

## Gambar 1. Model Penelitian

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode Penelitian ini adalah kuantitatif dimana  salah  satu  jenis  metode  penelitian kuantitatif  adalah  deskriptif  melalui  studi kasus. Studi kasus digunakan untuk menggali informasi  tentang  pendapat  suatu  kejadian, proses,  aktivitas  menggunakan  kuesioner untuk  menguji  hubungan  antar  variabel, menguji hipotesis dengan mengambil sampel dari populasi. (Sugiyono, 2021)
Lebih lanjut Sugiyono, (2021)
menjelaskan bahwa metode analisis deskriptif  adalah  suatu  cara  statistik  dalam mengumpulkan, mendeskripsikan atau menggambarkan  suatu  data  namun  tidak mengambil kesimpulan secara keseluruhan.
Pengumpulan data diperoleh menggunakan kuesioner yang disebar kepada pemeriksa BPK melalui google form dengan tautan https://bit.ly/kuesionerBIDICS_NormanSya hPutra_UNPAD.  Cohen et  al .,  (2007) mengatakan  semakin  besar  sampel  maka semakin baik, namun terdapat batas minimal yang  harus  diambil  peneliti  sejumlah  30 sampel. (Cohen et al ., 2007; Roscoe, 1982). Karena  jumlah  populasi    sangat  besar  yaitu 1714 orang, Peneliti mempersempit populasi melalui  teknik  pengambilan  sampel Isaac and  Michael menjadi  sebesar  234  orang sampel. (Sugiyono, 2021)
Teknik sampling yang  digunakan adalah simple  random  sampling dengan pertimbangan sampel pada populasi memiliki karakteristik  yang  sama  sehingga  dapat diberikan  probabilitas  yang  sama  sebagai sampel penelitian. (Sugiyono, 2021)
Kuesioner yang disusun telah dimintakan tanggapan/masukan kepada beberapa  orang  ahli  untuk  mengulas  terkait tata Bahasa, substansi kuesioner, serta sejauh

## Pemanfaatan
Big Data Analytics Kualitas Audit Pemanfaatan Big Data Analytics
berpengaruh  positif  terhadap  Kualitas Audit.
mana pemahaman calon responden terhadap kuesioner yang akan dibagikan.
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah Statistical  Package  for Social  Sciences (SPSS)  yang  dikeluarkan oleh International Business Machines Corporation (IBM)  versi  25.  Penelitian  ini menggunakan  analisis  regresi  sederhana dengan rumus sebagai berikut.
∑ 𝑋 1 𝑌 = 𝑎 ∑ 𝑋 1 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1 2
Penjelasan. ^ 𝑌 = Subyek  variabel  dependen  yang diprediksi a  = Harga  Y  ketika  X  sama  dengan  0 (konstan) b  = Koefisien regresi, menunjukan
peningkatan atau penurunan variabel dependen, jika (+) arah garis naik, jika (-) maka arah garis turun X  = Subyek  variabel  independen  yang memiliki nilai tertentu.
Sebelum  melakukan  analisis  regresi sederhana,  data  yang  diperoleh  akan dilakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas terlebih dahulu untuk melihat keandalan dan konsistensi  data  yang  diperoleh  serta melakukan uji asumsi klasik untuk memastikan  bahwa  data  tidak  melanggar asumsi  klasik.  Uji  asumsi  klasik  yang digunakan yaitu uji normalitas, uji heteroskedastisitas dan uji linearitas.
Signifikansi penelitian ini pada taraf 5% atau 0,05. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Tabel 1. Definisi Operasional Variabel Dimensi Indikator Skala Pemanfaatan Big Data Analytics (X) Perceived Usefullness
(Davis et  al., 1989;  Davis  et al.,  1992;  Venkatesh et  al ., 2003; Purwantoro, 2015) - Aplikasi Big Data Analytics mempermudah dan mempercepat pekerjaan saya
- Aplikasi Big Data Analytics meningkatkan kualitas, kinerja, produktivitas  dan  efektivitas  hasil pekerjaan - Aplikasi Big  Data  Analytics berguna bagi pekerjaan saya Ordinal Perceived Ease of Use (Davis et al., 1989; Venkatesh
et  al .,  2003;  Purwantoro, 2015; Purnomo, 2011) - Aplikasi Big  Data  Analytics mudah dipahami
- Aplikasi Big  Data  Analytics mudah digunakan
- Aplikasi Big Data Analytics memperluas cakupan auditor Ordinal Job-Fit (Thompson  et  al.,  1991; Venkatesh et al ., 2003; Purnomo, 2011) - Aplikasi membuat proses
pengumpulan data audit cepat/
mempersingkat waktu
- Menggunakan aplikasi dapat mengerjakan beberapa pekerjaan sejenis/jumlah  auditor  yang  bertugas menjadi lebih sedikit Ordinal Actual system use (Davis et al., 1989) - Frequency/ Intensitas waktu penggunaan - Time/ mempersingkat waktu Ordinal Facilitating Conditions (Thompson  et  al.,  1991; Venkatesh et al ., 2003) - Panduan/ Guidance - Intruksi Khusus
- Pusat bantuan (orang/kelompok) Ordinal
Variabel Dimensi Indikator Skala Kualitas Audit (Y) Input (Robert Knechel et al ., 2013) - Keahlian
- Pengalaman - Skeptisisme Profesional Ordinal Proses (Sutton, 1993; Robert Knechel et al., 2013) - Professional  Judgement pada  proses audit
- Penilaian Risiko
- Pelaksanaan Prosedur analitis - Pemerolehan bukti dan pengevaluasian bukti audit - Review dan pengendalian mutu ( quality control ). - Tingkat Materialitas - Pemahaman  terhadap  sistem/proses bisnis auditee - Penyelesaian Kertas Kerja Ordinal Output (IAASB, 2014; BPK, 2017) 1. LHP yang tepat waktu, akurat, lengkap, objektif,  meyakinkan,  ringkas,  dan jelas Ordinal Sumber: Beberapa referensi (diolah)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Pengumpulan Kuesioner
Penelitian  ini  menggunakan  kuesioner  sebagai  metode  pengumpulan  data.  Kuesioner tersebut  disebar  melalui  Nota  Dinas  Kepala  Biro  Humas  dan  Kerjasama  Internasional  Nomor 2003/ND/X.2/12/2022 tanggal 8 Desember 2022 kepada seluruh unit eselon I BPK sebagai unit pelaksana  tugas  pemeriksaan.  Dari  234  orang  pemeriksa  yang  dijadikan  sampel  pemeriksaan, sebanyak 170 orang atau sebesar 72,6% telah mengisi kuesioner tersebut sejak 8 Desember 2022- 25  Desember  2022  dan  tautan  kuesioner  tersebut  telah  ditutup  sejak  25  Desember  2022  untuk selanjutnya dilakukan pengolahan data. Menurut Narimawati et al ., (2020) jumlah sampel yang dikumpulkan  tersebut  masuk  dalam  kategori  baik  berdasarkan  kriteria  persentase  tanggapan responden.

## Deskripsi Profil Responden Penelitian
Berikut ini demografi/profil responden penelitian yang telah dikumpulkan dibawah ini.
Tabel 2. Demografi/Profil Responden No  Informasi Jumlah Persentase 1 Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan 115 55 67,6% 32,4% Total 170 100% 2 Jenjang Pendidikan Strata 1 Strata 2 Strata 3 71 98 1 41,8% 57,6% 0,6% Total 170 100% 3 Unit Organisasi (Eselon I) AKN I AKN II AKN III 26 54 32 15,3% 31,8% 18,8%

## Sumber: Data Penelitian
Berdasarkan  tabel  diatas,  Demografi/profil  responden  penelitian  telah  memenuhi  harapan peneliti, hal tersebut dapat terlihat dari a) Persebaran responden yang cukup merata dari seluruh AKN; b) Jabatan fungsional yang didominasi oleh Pemeriksa Muda dan Pemeriksa Madya dengan persentase 74,1%; dan c) Peran dalam penugasan/tim pada pemeriksaan atas LKPP/LKKL/LKBUN yang didominasi oleh Ketua Sub Tim, Ketua Tim, Pengendali Teknis serta Penanggung Jawab/Wakil Penanggung Jawab dengan persentase 60,6% responden.
Disamping itu, penelitian ini juga melihat gambaran umum latar belakang responden dalam kaitannya dengan TI/ Big Data Analytics pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Gambaran Umum Responden tentang TI/Big Data Analytics No Informasi Jumlah Persentase 1 Keahlian dan/atau pengalaman bidang audit berbantuan TI, TABK atau BIDICS
✓ Dasar
✓ Menengah ✓ Mahir 90 75 5 52,9% 44,1% 2,9% 2 Pengetahuan tentang BIDICS ✓ Belum mengetahui BIDICS 8 4,7% No  Informasi Jumlah Persentase AKN IV AKN V AKN VI AKN VII 17 6 30 5 10% 3,5% 17,6% 2,9% Total 170 100% 4 Jabatan Fungsional Pemeriksa (JFP) Pemeriksa Pertama Pemeriksa Muda Pemeriksa Madya 44 96 30 25,9% 56,5% 17,6% Total 170 100% 5 Masa Kerja JFP 1-5 Tahun 6-10 Tahun 11-15 Tahun >16 Tahun 10 32 76 52 5,9% 18,8% 44,7% 30,6% Total 170 100% 6 Peran dalam Penugasan/Tim pada Pemeriksaan LKPP/LKKL/LKBUN Anggota Tim (AT) Ketua Sub Tim (KST) Ketua Tim (KT) Pengendali Teknis (PT) Penanggung  Jawab/Wakil Penanggung Jawab (PJ/WPJ) 67 12 67 19 5 39,4% 7,1% 39,4% 11,2% 2,9% Total 170 100%
No Informasi Jumlah Persentase ✓ Mengetahui  BIDICS  namun  belum pernah mencoba menggunakannya
✓ Mengetahui BIDICS dan pernah mencoba menggunakannya 52 110 30,6% 64,7% 3 Akses terhadap BIDICS
✓ Belum  pernah  karena  tidak  memiliki wewenang untuk mengakses
✓ Dapat  mengakses  karena  memiliki kewenangan namun tidak pernah mengakses ✓ Dapat  mengakses  karena  memiliki kewenangan dan telah mengakses
49
15 106 28,8% 8,8% 62,4%

## Sumber: Data Penelitian
Dari  tabel  diatas  disimpulkan  bahwa  sebagian  responden  atau  sebesar  52,9%  memiliki pengetahuan dasar tentang TI dan sebagian lainnya memiliki pengetahuan menengah sampai mahir sebesar 47%. Hal ini dapat dimaklumi karena latar belakang dari responden bukan hanya dibidang TI  namun  bagian  lain  seperti  Akuntansi,  Teknik  Sipil,  Hukum  dan  latar  belakang  pendidikan lainnya,  adapun  yang  memiliki  pengetahuan  menengah  sampai  mahir  dimungkinkan  memiliki latar belakang/sertifikasi di bidang TI atau yang memiliki minat pada TI Dari  sisi  pengetahuan  tentang Big  Data  Analytics ,  Sebagian  besar  responden  telah  memiliki pengetahuan tentang Big Data Analytics atau sebesar 95,3%. Pengetahuan tersebut diperoleh dari sosialisasi/ workshop /panduan  yang  dilakukan  sebelum  pemeriksaan  dimulai  dan  sebagian  kecil dari responden atau sebesar 4,7% yang belum mengetahui Big Data Analytics sama sekali. Terkait dengan  pemanfaatan Big  Data  Analytics ,  64,7%  responden  juga  telah  memanfaatkan Big  Data Analytics dalam  pemeriksaan  dan  sisanya  belum  memanfaatkan Big  Data  Analytics dalam pemeriksaan.
Selanjutnya dari sisi  kewenangan dalam mengakses, sebagian besar responden yang diuji petik atau 71,2% memiliki wewenang dalam mengakses Big Data Analytics berbanding sebesar 28,8%  tidak  memiliki  kewenangan  dalam  mengakses  yang  berarti  responden  tersebut  berperan sebagai Anggota Tim dalam pemeriksaan.
Dari  data  demografi/profil  responden  tersebut,  peneliti  berkesimpulan  bahwa  responden penelitian ini telah memiliki kelayakan dalam mengisi kuesioner sehingga hasil penelitian yang dilakukan dapat menghasilkan kesimpulan yang tidak bias dan sesuai kondisi yang sebenarnya.

## Uji Validitas dan Realibilitas
Uji Validitas sebagaimana yang disampaikan oleh Sugiyono, (2021) bertujuan untuk melihat kesamaan antara data yang diperoleh dengan data yang sebenarnya, jika terdapat perbedaan maka dinyatakan tidak valid. Berikut ini hasil uji validitas masing-masing variabel.
Tabel 4. Uji Validitas Variabel Koefisien Validitas r- tabel Kesimpulan Pemanfaatan Big Data Analytics 0,665 0,300 Valid Kualitas Audit 0,813 0,300 Valid Sumber: Data Penelitian
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  telah  teruji  kesahihan  ( validity ) sebagai alat ukur penelitian.
Uji reliabilitas merupakan sebuah uji yang melihat konsistensi data pada waktu yang berbeda (Sugiyono, 2021). Dibawah ini hasil Uji Reliabilitas masing-masing variabel penelitian.
Tabel 5. Uji Reliabilitas Variabel Koefisien Realibilitas r- Kritis Kesimpulan Pemanfaatan Big Data Analytics 0,904 0,700 Reliable Kualitas Audit 0,960 0,700 Reliable
Sumber: Data Penelitian
Berdasarkan tabel diatas, diketahui bahwa masing masing variabel memiliki nilai koefisien lebih  besar  dari  0,700  yang  menunjukkan  bahwa  setiap  pertanyaan  konsisten  sebagai  alat  ukur penelitian.

## Uji Asumsi Klasik
Data penelitian yang akan diolah terlebih dahulu  akan dilakukan pengujian asumsi  klasik sebagai syarat khususnya pada uji regresi sederhana. Hasil uji asumsi klasik menunjukkan bahwa data telah berdistribusi normal  menggunakan one sample Kolmogorov-Smirnov dengan melihat Asymp.  Sig (2- tailed )  diperoleh  hasil  0,200  >  0,05  yang  berarti  data  yang  digunakan  telah berdistribusi  normal.  Selanjutnya  dari  uji  Heteroskedastisitas  juga  menunjukkan  bahwa  tidak terjadi  gejala  heteroskedastisitas  berdasarkan  nilai  residual  variabel  pemanfatan Big  Data Analytics 0,056  >  0,05  berdasarkan  ketentuan  pengambilan  keputusan  dan  uji  linearitas menunjukkan bahwa antara variabel X dan Y telah linear dengan nilai 0,655 >0,05.

## Uji Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif menyajikan visualisasi dalam bentuk perhitungan statistik seperti jumlah data, nilai minimum dan maksimum, rata-rata/mean serta simpangan baku/standar deviasi. Berikut hasil statistik deskriptif yang disajikan dalam gambar berikut ini.

## Sumber: Data Penelitian

## Gambar 2. Uji Statistik Deskriptif
Dari gambar diatas. diketahui bahwa masing-masing variabel memiliki nilai rata-rata lebih besar dari simpangan baku yang berarti penyimpangan data rendah serta  penyebaran data yang merata. (Ghozali, 2021) Pengujian Hipotesis Model Summary
Tabel 6. Model Summary Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,833 a ,693 ,691 5,90783
a. Predictors: (Constant), PEMANFAATAN BIG DATA
ANALYTICS
Sumber: Data Penelitian
Dari tabel diatas diketahui nilai koefisien korelasi (r) 0,833 dan koefisien determinasi (R- Square ) adalah 69,3%, artinya nilai variabel Kualitas Audit (Y) sebesar 69,3% bisa dijelaskan oleh variabel Pemanfaatan Big Data Analytics (X) dan sisanya 30,7% (100-69,3) dijelaskan oleh sebab- sebab lain.

## Uji Signifikansi Annova (Uji Statistik F)
Tabel 7. Tabel Signifikansi Annova (Uji Statistik F)
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 13247,869 1 13247,869 379,568 ,000 b Residual 5863,618 168 34,902 Total 19111,486 169 a. Dependent Variable: KUALITAS AUDIT
b. Predictors: (Constant), PEMANFAATAN BIG DATA ANALYTICS
Sumber: Data Penelitian
Uji Annova atau F tes diketahui F hitung adalah 379,568 dengan tingkat signifikansi 0,000. Karena  probabilitas  0,000  <  0,05  maka  model  ini  dapat  dipakai  dalam  memprediksi  variabel dependen yaitu Kualitas Audit (Y).

## Analisis Korelasi Parsial
Tabel 8. Uji Korelasi Pearson PEMANFAATAN BIDICS  KUALITAS AUDIT PEMANFAATAN BIDICS  Pearson Correlation 1 ,823 ** Sig. (2-tailed) ,000 N 170 170 KUALITAS AUDIT Pearson Correlation ,823 ** 1 Sig. (2-tailed) ,000 N 170 170 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

## Sumber: Data Penelitian
Nilai yang diperoleh antara variabel Pemanfaatan Big Data Analytics (X) dengan Kualitas Audit  (Y)  sebesar  0,823.  Nilai  tersebut  positif  yang  berarti  hubungan  searah/sama  yang  berarti semakin  tinggi  Pemanfaatan Big  Data  Analytics (X)  akan  diikuti  oleh  tingginya  nilai  Kualitas Audit (Y). Berdasarkan interpretasi koefisien korelasi, nilai tersebut masuk pada kategori sangat kuat karena berada pada rentang 0,75< r < 0,99. (Narimawati et al ., 2020)
Dari sisi probabilitas signifikansi hasil korelasi diketahui bahwa nilai Sig.(2- tailed ) adalah 0,000  <  0,05  yang  berarti  Pemanfaatan Big  Data  Analytics (X)  berkorelasi  signifikan  terhadap Kualitas  Audit  (Y).  Kesimpulan  yang  dapat  diperoleh  dari  uji  korelasi  tersebut  adalah  variabel Pemanfaatan Big Data Analytics (X) dan Kualitas Audit (Y) positif, pada kategori sangat kuat dan signifikan.
Tabel 9. Tabel Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)
Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) -2,400 2,658 -,903  ,368 PEMANFAATAN BIG DATA ANALYTICS ,965 ,050 ,833  19,483  ,000
a. Dependent Variax zble: KUALITAS AUDIT Sumber: Data Penelitian
Persamaan regresi yang diperoleh adalah: 𝑌 = (−2.400) 𝑎 + 0,965 𝑏 𝑍 + 𝑒 Penjelasan. Y= Kualitas Audit a= Kualitas Audit ketika Pemanfaatan Big Data Analytics sama dengan 0 (konstan)
H 0 ditolak dan H 1 diterima, artinya, Pemanfaatan Big Data Analytics (X) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kualitas Audit (Y).
b= Koefisien regresi, positif (+) berarti arah garis naik dan sebaliknya X= Pemanfaatan Big Data Analytics
Persamaan tersebut dapat dijelaskan yakni b 0 =-2,400, Nilai konstanta bertanda negatif, yaitu -2,400 artinya apabila pemanfaatan Big Data Analytics (X) sama dengan (0) maka Kualitas Audit (Y)  akan  mengalami  penurunan.  Selanjutnya, b 1 =0,965  artinya  jika  variabel  pemanfaatan Big Data  Analytics (X)  meningkat  sebesar  1  persen  maka  diprediksikan  kualitas  audit  (Y)  akan bertambah sebesar 0,965 dan sebaliknya jika variabel pemanfaatan Big Data Analytics (X) turun 1  persen  maka  Kualitas  Audit  juga  akan  menurun  sebesar  0,965.  Tanda  +  pada  persamaan menunjukkan bahwa variabel pemanfaatan Big Data Analytics (X) berpengaruh positif terhadap Kualitas Audit (Y).
Dalam  menjawab  hipotesis,  Terdapat  dua  pendekatan  yang  dipakai  yang  pertama  dengan melihat tingkat signifikansi, Tabel 9. menunjukkan bahwa nilai signifikansi sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05 maka H 0 ditolak dan H 1 diterima. Kemudian pendekatan yang kedua adalah dengan melihat t hitung dan t tabel, Hasil regresi menunjukkan t hitung Pemanfaatan Big Data Analytics (X)  sebesar  19,483  lebih  besar  dari  t  tabel  =  t  (α/2;  n-k-1  =  t  (0,025;169)=  1.97410    maka H 0 ditolak dan H 1 diterima.
Dengan demikian, Kesimpulan yang dapat diambil untuk hipotesis ini adalah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tysiac, (2022) yang mengutip pernyataan  Alan  Langelli  CPA,  seorang partner pada Technology  Services  Group mengatakan  bahwa  teknologi  secara  efektif dan  efisien  dalam  membantu  auditor mengorganisasikan data mereka dan memungkinkan  untuk  lebih  menghasilkan informasi dan waktu yang tepat. Lebih lanjut Alan  mengatakan  bahwa  pandemi  telah menunjukkan manfaat teknologi lebih meningkat  dan  perusahaan  yang  tidak melakukan  reformasi  digital  akan  tertinggal dibelakang.
Survey yang dilakukan pada 170 orang pemeriksa di BPK kantor pusat menunjukkan bahwa  pemanfaatan Big  Data  Analytics berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap kualitas audit. Hal  tersebut  ditunjukkan dari hasil uji statistik t hitung variabel pemanfaatan Big  Data  Analytics (X)  adalah sebesar 19,483 lebih besar dari t tabel = t
(α/2;  n-k-1  =  t  (0,025;169)=  1.9741 dengan  tingkat  signifikansi  bernilai  0,000 lebih kecil dari 0,05 (berpengaruh).
Hasil tersebut sejalan dengan penelitian yang dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  yaitu Tunggal  &  Elliza,  (2021)  yang  menguji pengaruh audit delay terhadap implementasi Big  Data  Analytics dengan  hasil  tidak berpengaruh  terhadap audit  delay ,  hasil penelitian tersebut bermakna semakin tinggi tingkat  implementasi  maka  potensi  atas adanya audit delay akan semakin turun.
Penelitian  dari  Ahmad  &  Aliyudin, (2020) juga menyimpulkan bahwa implementasi Big  Data  Analytics terhadap audit pada Inspektorat Kabupaten
Majalengka menunjukkan hasil yang positif, penelitian  tersebut  berarti  bahwa  dengan adanya Big  Data  Analytics audit  yang dilakukan akan efisien, efektif dan ekonomis.
Penelitian terkait penggunaan TI dapat meningkatkan  kualitas  audit  diungkapkan oleh Barta, (2018) yang menyebutkan bahwa penggunaan TI dalam audit dapat meningkatkan efisiensi dalam audit. Kemudian  Nazmi et  al .,  (2017)  dalam penelitiannya  menemukan  bahwa  terdapat dampak yang signifikan antara
pengembangan  teknologi  terhadap  audit risiko bisnis.
Penggunaan  TI  seperti  TABK  juga terbukti  dapat  meningkatkan  kualitas  audit seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh Mardian, (2020) yang menyimpulkan bahwa adopsi  Teknik  Audit  Berbantuan  Komputer (TABK) dapat memengaruhi kualitas audit.
Kemudian,  Hasil  yang  tidak  jauh berbeda  diungkapkan  oleh  Kermani et  al .,
(2016) yang menyimpulkan bahwa
penggunaan TABK pada Perusahaan berbagai  ukuran  berpengaruh  positif  dan signifikan  pada  kualitas  audit.  Dua  tahun sebelumnya  penelitian  kualitatif  terskait TABK juga menyimpulkan bahwa penggunaan  TABK  bisa  meningkatkan kualitas  operasi  audit  yang  sedang  berjalan. Tools lainnya  seperti  GAS  juga  dapat memberikan  manfaat  seperti  peningkatan daya  saing  KAP,  efisiensi,  produktifitas, keseragaman  dan  kualitas  audit.  (Widuri, 2014)
Penelitian  dengan  metode  kualitatif lainnya  juga  menunjukkan  hasil  yang  sama seperti Razi &
Madani,
(2013)
menyimpulkan  proses  audit  berbasis  TI adalah  sangat  penting  untuk  memberikan konsistensi  dan  kualitas  audit  yang  tinggi serta  penelitian  oleh  Darono,  (2020)  yang menyimpulkan  implementasi  sistem e-Audit menciptakan  efisiensi  dan  efektifitas  dalam pemeriksaan sehingga audit yang dilaksanakan BPK akan lebih berkualitas.
Penggunaan TI di BPK telah diimplementasikan  dimulai  dari  e-Audit sejak  Tahun  2011,  dimana  Supriadi et  al ., (2019)  dan  Fajar,  (2014)  telah  melakukan penelitian  yang  menyimpulkan  penggunaan e-Audit dapat meningkatkan Kualitas Audit. e-Audit  tersebut  kemudian  dikembangkan menjadi  BIDICS  yang  pemanfaatan  secara terbatas  telah  dimulai  sejak  Tahun  2020. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  juga merupakan  kesinambungan  dari  penelitian yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dan memberikan  hasil  yang  konsisten  bahwa  TI dapat meningkatkan kualitas audit.
Penggunaan TI di BPK juga merupakan  tindak  lanjut  atas  rekomendasi
yang diberikan oleh SAI Polandia pada tahun 2019  berdasarkan Peer  Review yang dilakukan yakni untuk mewujudkan kualitas audit,  BPK  harus  membentuk  sebuah  unit audit berbasis TI agar dapat diimplementasikan  kedalam  semua  jenis audit  yang  dilakukan.  Unit  ini  kemudian dijabarkan  menjadi  Laboratorium Data Analytics yang  terdiri  dari  3  (tiga)  grup keahlian  yang  bekerja  secara  terpadu  dan mengedepankan kolaborasi dengan Pemeriksa  sebagai  pemilik  analitik  dan sekaligus menjadi  pengguna akhir Big Data Analytics .
Selain  oleh  SAI  Polandia,  Inspektorat Utama  BPK  juga  merekomendasikan  agar memanfaatkan hasil Big Data Analytics pada setiap  tahapan  pemeriksaan  yang  meliputi perencanaan  untuk  menilai  risiko  maupun pada  saat  pelaksanaan  dalam  pengujian substantif  saat  menentukan  sampel  agar kualitas audit meningkat. (BPK, 2021c)
Earley,  (2015)  menyebutkan  bahwa penggunaan data analytics dalam audit dapat menguji jumlah besar transaksi, peningkatan kualitas  audit,  pendeteksian  kecurangan karena  menggunakan  alat  dan  teknologi, serta dapat memberikan solusi permasalahan yang dihadapi klien yang saat ini dirasa tidak mungkin dengan memanfaatkan data eksternal  dalam  audit.  Disisi  lain, data analytics memiliki tantangan dalam pemanfaatannya  yaitu  1)  Pelatihan  dan keahlian auditor, 2) Ketersediaan data, dan 3) Harapan regulator dan pengguna LK.
Penggunaan Big Data Analytics
merupakan respons BPK terhadap perkembangan  TI  dimana  data  makin berlimpah  dan  bervariasi,  Revolusi  Industri 4.0 mendorong semua sektor untuk memanfaatkan TI terutama dalam mengelola data  dan  informasi  yang  dapat  memberikan nilai  tambah  bagi  organisasi,  apalagi  BPK merupakan satu-satunya institusi negara yang memiliki mandat melakukan kegiatan pemeriksaan pada semua lembaga pemerintah  baik  pusat  maupun  daerah termasuk  didalamnya  BUMN  dan  BUMD. (BPK, 2021a; BPK, 2021b)
Pada akhirnya, seluruh kegiatan pemeriksaan yang dilaksanakan di BPK baik pemeriksaan keuangan, pemeriksaan kinerja, maupun  PDTT,  untuk  kedepan  akan meningkatkan  cakupan  pemanfaatan Big Data Analytics agar menghasilkan pemeriksaan  yang  efektif  sehingga  kualitas hasil pemeriksaan secara strategis, antisipatif dan responsif lebih meningkat. (BPK, 2020)

## SIMPULAN
Hasil  analisis  dan  pembahasan  pada bagian  sebelumnya,  Peneliti  menyimpulkan bahwa      pemanfaatan Big  Data  Analytics berpengaruh  signifikan  terhadap  Kualitas Audit.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa semakin tinggi pemanfaatan Big Data Analytics maka  kualitas  audit  akan  semakin meningkat.
Implikasi  dari  hasil  penelitian  ini adalah mendorong BPK agar: a) Mengoptimalisasikan pemanfaatan Big Data Analytics yang  saat  ini  masih  diterapkan pada pemeriksaan atas LKPP/LKKL/ LKBUN      kesemua  jenis  pemeriksaan  yang ada di BPK seperti pemeriksaan kinerja dan pemeriksaan dengan tujuan tertentu (PDTT), b)  Memperluas  pemanfaatan Big  Data Analytics dengan  semakin  meningkatkan cakupan  pemerolehan  data  yang  disajikan pada dashboard Big  Data Analytics karena
semakin  kompleksnya  data  di  masa  depan dan    c)  Optimalisasi  atas  Sosialisasi/ Workshop /Panduan  serta  perbaikan server Big  Data  Analytics agar  pemanfaatan Big Data Analytics lebih optimal.
Implikasi  penelitian  ini  terhadap peneliti  selanjutnya  adalah:  a)  mengambil rentang waktu yang lebih panjang karena saat penelitian ini dilakukan, Big Data  Analytics baru  dimanfaatkan  pertengahan  tahun  2020 dan  b)  Penambahan  variabel  lain  seperti kompetensi  auditor,  penggunaan  teknologi informasi  atau  dapat  melakukan  uji  beda kualitas audit sebelum dan setelah pemanfaatan Big Data Analytics.
Penelitian  ini  telah  diusahakan  dan dilakukan  sesuai  dengan  prosedur  ilmiah, namun demikian masih memiliki keterbatasan, yaitu: a) Penelitian ini menggunakan simple  random  sampling sebagai  penarikan  sampel,  oleh  karena  itu terdapat  sebagian  responden  yang  tidak terkait  langsung  dengan  pemanfaatan Big Data  Analytics ;  dan  b)  Penelitian  ini  belum mendalami lebih lanjut penyebab responden memiliki kewenangan tetapi tidak mengakses dan  atau  mengetahui Big  Data  Analytics namun  tidak  mencoba  menggunakannya, peneliti  kedepan  dimungkinkan  untuk  dapat mendalami hal tersebut pada saat penyebaran kuesioner.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  E.  F.,  &  Aliyudin,  R.  S.  (2020).
Pengaruh Implementasi Big  Data Terhadap Auditdi Lembaga Pemerintah (Studi Pada Kantor Inspektorat Kabupaten Majalengka). Syntax Literate ; Jurnal Ilmiah Indonesia , 5 (5),
68. https://doi.org/10.36418/syntax- literate.v5i5.1141
Alles, M., &  Gray, G. (2014). A framework for  analyzing  the  potential  role  of  big data  in  auditing:  A  synthesis  of  the literature (Working Paper) . Arens.  (2017). Auditing  and  assurance services (Sixteenth).
Arnaboldi,  M.,  Busco,  C.,  &  Cuganesan,  S.
(2017). Accounting, accountability social media and big data: revolution or hype? Accounting, Auditing and Accountability Journal , 30 (4), 762–776. Barta,  G.  (2018). The  increasing  role  of  IT auditors  in  financial  audit:  Risks  and intelligent answers. Business, Management and Education . 16 (1), 81– 93. https://doi.org/10.3846/
bme.2018.2142.
Bell, T. ., & Carcello, J. . (2000). A decision aid  for  assessing  the  likelihood  of fraudulent financial reporting. Auditing: A Journal of Practice & Theory , 19 (1),
169–184. BPK. (2017). Standar Pemeriksaan Keuangan  Negara .  Badan  Pemeriksa
Keuangan Republik Indonesia. BPK. (2020). Rencana Strategis BPK 2020-
2024 .
BPK.  (2021a). Bussiness  Case  Inisiatif Strategis Pengembangan dan Pemanfaatan Big Data Analytics . BPK. (2021b). Keputusan Sekretaris Jenderal BPK Nomor 206/K/X- XIII.2/8/2021  Tentang  Grand  Design
Big Data Analytics BPK .
BPK.  (2021c). Laporan  Hasil  Penelaahan Pengendalian  Mutu  Pemeriksaan  (Hot Review)  Laporan  Keuangan  Tahun 2021 atas Pemeriksaan Laporan Keuangan  Pemerintah  Pusat  Tahun
2020 pada Auditorat Utama Keuangan Negara II di Jakarta . BPK.  (2021d). Laporan  Ikhtisar  Hasil Pemeriksaan Semester I Tahun 2021 . Cao, M., Chychyla, R., & Stewart, T. (2015). Big data analytics in financial statement audits. Accounting  Horizons , 29 (2),
423–429.  https://doi.org/10.2308/acch-
51068
Cohen, L., Manion, L., & Morrison. (2007).
Research  Methods  in  Education  -  6e  | Louis  Cohen,  Lawrence  Manion,  Keith Morrison  |  digital  library  Bookfi . http://en.bookfi.net/book/1403129 Cooper,  P.  (2003). Global  economic  crime survey .
Darono,  A.  (2020).  Penerapan  “  e-Audit  ” dalam Pemeriksaan Keuangan Negara :
Tinjauan  Dualitas  Teknologi. Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATI) , 1–6.
Davenport, T. H. (2014). How strategists use “big  data”  to  support  internal  business decisions,  discovery  and  production.
Strategy and Leadership , 42 (4), 45–50. https://doi.org/10.1108/SL-05-2014- 0034
Davis,  F.  .,  Bagozzi,  R.  .,  &  Warshaw,  P.  .
(1992). Extrinsic and Intrinsic Motivation  to  Use  Computers  in  the Workplace. Journal  of  Applied  Social Psychology , 22 (14), 1111–1132.
Davis,  F.  .,  Bagozzi,  R.  .,  &  Washaw,  P.  .
(1989).  User  Acceptance  of  Computer Technology:  A  Comparison  of  Two
Theoretical Model. Management
Science , 35 (8), 982–1002.
Dowling,  C.,  &  Leech,  S.  (2007).  Audit support  systems  and  decision  aids: Current  practice  and  opportunities  for future research. International Journal of Accounting  Information  Systems , 8 (2), 92–116. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2007.04 .001
Earley,  C.  E.  (2015).  Data  analytics  in auditing: Opportunities and challenges.
Business  Horizons , 58 (5),  493–500. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2015.0 5.002
Fajar, M. I. (2014). E-Audit and Its Impact on Audit  Quality  in  Bpk  Ri. Master  in Accounting  and  Control  University : The  Hague  University  of  Applied Sciences Sponsor , iv. https://www.bpk.go.id/news/penyeraha n-ihps-i-tahun-2019-dari-bpk-kepada- dpd Gartner.  (2013). IT  Glossary:  Big  Data . http://www.gartner.com/it- glossary/big-data.
Ghozali,  I.  (2021). Aplikasi  Analisis
Multivariat dengan Program IBM SPSS 26 . Badan Penerbit Universitas Dipenogoro.
Huh, B. G., Lee, S., & Kim, W. (2021). The impact of the input level of information system  audit  on  the  audit  quality: Korean evidence. International Journal of  Accounting  Information  Systems ,
43 (October),
100533.
https://doi.org/10.1016/j.accinf.2021.10 0533
IAASB.  (2014). The  International  Auditing and Assurance Standards Board (IAASB). A framework for audit quality. Key elements that create an environment for audit quality. February , 63.
https://www.ifac.org/sites/default/files/ publications/files/A-Framework-for- Audit-Quality-Key-Elements-that- Create-an-Environment-for-Audit- Quality-2.pdf Jatmiko.  (2021). Workshop  Big  Data
Analytics .  Seminar  Big  Data  Analytics
BPK.
Kermani, A. Z., Bigzadeh, F., & Khodamipour, A. (2016). Evaluation of
The  Effect  of  Using  Computer  Audit
Systems on Audit Quality. International Journal  of  Humanities  and  Cultural Studies , 0000000000 (000000000000000), 1818–1835. http://www.ijhcs.com/index.php/ijhcs/i ndex
Le,  T.  T.,  Nguyen,  T.  M.  A.,  Do,  V.  Q.,  &
Ngo,  T.  H.  C.  (2022).  Risk-based approach  and  quality  of  independent audit using structure equation modeling –  Evidence  from  Vietnam. European Research on Management and Business Economics ,
28 (3). https://doi.org/10.1016/j.iedeen.2022.1
00196
Li,  W.  (2021).  Analysis  on  Application  of Big Data Technology in Audit Practice.
Advances  in  Intelligent  Systems  and Computing , 1303 , 1042–1048.
https://doi.org/10.1007/978-981-33- 4572-0_149 Mardian, S. (2020). Pengaruh Adopsi Teknik Audit  Berbantuan  Komputer,  Audit Berbasis  Risiko,  dan  Reviu  Regulator atas  Kantor  Akuntan  Publik  terhadap Kualitas Audit serta Dampaknya
Terhadap  Client  Perceived  Value . Universitas Padjadjaran.
Narimawati, U., Sarwono, J., Munandar, D., &  Winarti,  M,  B.  (2020). Metode Penelitian  dalam  Implementasi  Ragam Analisis: untuk Penulisan Skripsi, Tesis, dan Disertasi. Andi.
Nazarova,  K.,  Nezhyva,  M.,  Hotsuliak,  V.,
Novikova, N., & Fedorenko, O. (2021). Digital  Audit  as  an  Imperative  for Ukraine’s  Way  out  From  the  COVID- crisis  and  a  Tool  to  Increase  the
Competitveness  of  the  State. SHS  Web of Conferences , 100 , 01001. https://doi.org/10.1051/shsconf/202110 001001 Nazmi,  E.,  Arori,  I,  S.,  &  Ibrahim,  M.  .
(2017). The factors affect business risk
audit  and  their  impact  on  the  external auditing quality in Jordanian
commercial banks (Case study).
European  Journal  of  Accounting, Auditing  and  Finance  Research , 5 (5),
1–17.
Newman, W., Muzvuwe, F., & Stephen, M.
(2021).  the  Impact  of  the  Adoption  of Data  Analytics  on  Gathering  Audit Evidence:  a  Case  of  Kpmg  Zimbabwe. Journal  of  Management  Information and Decision Sciences , 24 (5), 1–15.
Purnomo, H. (2011). E-Audit Untuk Rakyat:
Menciptakan  Efisiensi  dan  Efektivitas Pemeriksaan BPK .
Purwantoro,  F.  (2015).  E-Audit  System Acceptance  in  The  Public  Sector:  An Indonesian  Perspective. IEEE  Journal. ICACSIS . R, S. J., & C, B. R. (2014). eLIBRARY . RU - The effect  of  technology  on auditing  in government :  A  discussion  of  the paperless  audit  THE  EFFECT  OF TECHNOLOGY  ON  AUDITING  IN GOVERNMENT :  A  DISCUSSION  OF THE  eLIBRARY  .  RU  -  The  effect  of technology on auditing in government :
A discus . 1–2.
Razi,  M.  A.,  &  Madani,  H.  H.  (2013).  An analysis  of  attributes  that  impact adoption of audit software. International  Journal  of  Accounting  & Information  Management , 21 (2),  170– 188.
https://doi.org/10.1108/1834764131131
2320
Robert  Knechel,  W.,  Krishnan,  G.  V.,
Pevzner, M., Shefchik, L. B., & Velury, U.  K.  (2013).  Audit  quality:  Insights from the academic literature. A Journal of  Practice  &  Theory  American Accounting  Association , 32 (SUPPL.1),
385–421.  https://doi.org/10.2308/ajpt- 50350
Roscoe.  (1982). Research  Methods  For Business . Mc Graw Hill.
Siregar,  Y.  B.  (2019).  Digitalisasi  Arsip Untuk  Efisiensi  Penyimpanan. Jurnal Administrasi Dan Kesekretarisan , 4 (1), 1–19.
Sugiyono. (2021). Statistika Untuk
Penelitian . Alfabeta.
Supriadi, T., Mulyani, S., Soepardi, E. M., &
Farida,  I.  (2019).  Influence  of  auditor competency in using information
technology  on  the  success  of  e-audit system implementation. Eurasia Journal  of  Mathematics,  Science  and Technology Education , 15 (10). https://doi.org/10.29333/ejmste/109529 Sutton, S. G. (1993). Toward an Understanding of the Factors Affecting the  Quality  of  the  Audit  Process. Decision  Sciences , 24 (1),  88–105.
https://doi.org/10.1111/j.1540- 5915.1993.tb00464.x Tedjasuksmana,  B.  (2021).  Optimalisasi Teknologi  Dimasa  Pandemi  Melalui Audit  Jarak  Jauh  Dalam  Profesi  Audit
Internal. Seminar  Nasional  Akuntansi
Dan  Call  for  Paper  (SENAPAN) , 1 ,
313–322.
Thompson, R. ., Higgins, C. ., & Howell, J. .
(1991). Personal Computing: Toward a Conceptual  Model  of  Utilization. MIS Quarterly , 15 (1), 124–143.
Tunggal,  N.  A.,  &  Elliza,  E.  (2021).  “Pensi Bintey”:  Pengaruh  Implementasi  Big Data  Analytics  Terhadap  Terjadinya Audit  Delay. Jurnal  Riset  Akuntansi
Dan Keuangan , 16 (2), 109.
https://doi.org/10.21460/jrak.2020.162. 378
Tysiac, K. (2022). Embracing technology in the  audit. Journal  of  Accountancy , February . https://www.journalofaccountancy.com /issues/2022/feb/embracing- technology-audit.html Venkatesh, V., Morries, M. ., Davis, G. ., & Davis,  F. .  (2003). User  Acceptance of
Information  Technology:  Toward  a Unified View. Management
Information  Systems  Research  Centre ,
27 (3), 425–478.
Widuri,  R.  (2014).  Adoption  and  Use  of
Generalized Audit Software by Indonesian Audit Firms. RMIT University , 31 (1), i–253.
https://researchbank.rmit.edu.au/view/r
mit:161319 Winograd,  B.  .,  Gerson,  J.  .,  &  Berlin,  B.  .
(2000). Audit practices of
PricewaterhouseCoopers. Auditing:  A Journal  of  Practice  &  Theory , 19 (2),
176–182.