PENGARUH e-AUDIT, TEKNOLOGI AUDIT BERBASIS AI, DAN BIG DATA ANALYTICS TERHADAP DETEKSI FRAUD (STUDI EMPIRIS PADA BADAN PEMERIKSA KEUANGAN REPUBLIK INDONESIA)
DOI:
https://doi.org/10.70248/jakpt.v2i3.1942Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh e-Audit, teknologi audit berbasis AI, dan big data analytics terhadap deteksi fraud pada Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia (BPK RI), menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data yang dikumpulkan melalui kuesioner Skala Likert. Populasi penelitian adalah auditor pada Kantor Pusat BPK RI, pengambilan sampel menggunakan metode purposive sampling sebanyak 100 responden. Variabel independen e-Audit, teknologi audit berbasis AI, dan big data analytics, sedangkan variabel dependen deteksi fraud. Metode analisis data yang digunakan adalah uji validitas, uji reliabilitas, uji asumsi klasik, uji regresi linear berganda, dan uji hipotesis dengan bantuan SPSS Statistik 26. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial, masing-masing variabel independen, yaitu e-Audit, teknologi audit berbasis AI, dan big data analytics, memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap deteksi fraud. Secara simultan, e-Audit, teknologi audit berbasis AI, dan big data analytics secara bersama-sama memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap deteksi fraud. Kombinasi dari ketiga variabel menunjukkan bahwa penerapan teknologi yang terintegrasi dapat meningkatkan efektivitas proses deteksi fraud. Simpulan, bahwa implementasi e-Audit, pemanfaatan teknologi audit berbasis AI, dan pengolahan data menggunakan big data analytics, baik secara individu maupun secara bersama-sama, mampu mendukung upaya peningkatan efektivitas deteksi fraud pada BPK RI.
Kata Kunci : E-Audit, Artificial Intelligence, Big Data Analytics, Deteksi Fraud
References
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly: Management Information Systems, 13(3), 319–339. https://doi.org/10.2307/249008
Enofe, a O., Okpako, P. O., & Atube, E. N. (2021). The Impact of Forensic Accounting on Fraud Detection. 5(26), 61–73.
Fadhilatunisa, D., Rosidah, R., & Fakhri, M. M. (2020). the Effectiveness of the Blended Learning Model on the Students’ Critical Thinking Skills and Learning Motivation in Accounting Department. Lentera Pendidikan : Jurnal Ilmu Tarbiyah Dan Keguruan, 23(2), 194. https://doi.org/10.24252/lp.2020v23n2i1.
Indonesia Corruption Watch. (2023). Kasus Korupsi Tahun 2023 di Indonesia. https://nasional.kompas.com/read/2024/05/19/17020321/icw-catat-731-kasus-korupsi-pada-2023-jumlahnya-meningkat-siginifikan
Indriyani, S., & Hakim, L. (2021). Pengaruh Pengalaman Audit, Skeptisme Profesional Dan Time Pressure Terhadap Kemampuan Auditor Mendeteksi Fraud. Jurnal Akuntansi Dan Governance, 1(2), 113. https://doi.org/10.24853/jago.1.2.113-120
Irawati, T., Rimawati, E., & Pramesti, N. A. (2020). Penggunaan Metode Technology Acceptance Model (TAM) Dalam Analisis Sistem Informasi Alista (Application Of Logistic And Supply Telkom Akses). Is The Best Accounting Information Systems and Information Technology Business Enterprise This Is Link for OJS Us, 4(2), 106–120. https://doi.org/10.34010/aisthebest.v4i02.2257
Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure.
Prasetyo, D. E., Wulandari, G. A. A., Meini, Z., & Fauziah. (2024). Identifikasi Fraud Dalam Pemeriksaan Internal Melalui Data Analytics. Jurnal EQUITY, 26(1), 78–98. https://doi.org/10.34209/equ.v26i1.7418
Ridho Abdhilla, I., Lailatus Saidah, S., Abdul Karim, R., Gustiagung Grace Widya Arta, T., & Ratnawati, T. (2023). Studi Literatur: Analisis Review Audit Deteksi Fraud. Jurnal Kendali Akuntansi, 1(3), 173–184. https://doi.org/10.59581/jka-widyakarya.v1i3.623
Rumahorbo, H. H., & Dewayanto, T. (2024). Pengaruh Transformasi Digital: Kecerdasan Buatan Dan Internet of Things Terhadap Peran Dan Praktik Audit Internal:Systematic Literature Review. Diponegoro Journal of Accounting, 12(4), 1–15. http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/accounting
Septiriana, R., * S. R. W., & Putri Ekawati Darma. (2024). Application of artificial intelligence in the prevention of fraud in financial statements. Jurnal Ekonomi.
Shinta Dewi, F., & Dewayanto, T. (2024). Peran Big Data Analytics, Machine Learning, Dan Artificial Intelligence Dalam Pendeteksian Financial Fraud: a Systematic Literature Review. Diponegoro Journal of Accounting, 13(3), 1–15. http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/accounting
Supriyono. (2018). . Pemeriksaan Akuntansi, Auditing: Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Independensi Penampilan Akuntan Publik. Yogyakarta: Salemba Empat.
Syahfir, H. A., Panggeso, A. G., Amiruddin, A., & Syamsuddin, S. (2025). Melampaui batas penglihatan manusia: peran ai dalam mendeteksi fraud pada proses audit tinjauan literatur sistematis. Jurnal Revenue: Jurnal Ilmiah Akuntansi, 5, 1531–1545.
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
Wahono, P. S., Safuan, S., & Alhabshy, M. A. (2023). Penggunaan Aplikasi E- Audit Dalam Sistem Informasi Manajemen Inspektorat Polri. Jurnal Ilmiah Global Education, 4(2), 1122–1130. https://doi.org/10.55681/jige.v4i2.869
Yadiati, W., Rezwiandhari, A., & Ramdany. (2023). Detecting Fraudulent Financial Reporting In State-Owned Company: Hexagon Theory Approach. JAK (Jurnal Akuntansi) Kajian Ilmiah Akuntansi, 10(1), 128–147. https://doi.org/10.30656/jak.v10i1.5676
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Jurnal Akuntansi, Keuangan, Perpajakan dan Tata Kelola Perusahaan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
