Data Analytics untuk Auditor Internal: Dari Sampling ke Continuous Auditing

Data Analytics untuk Auditor Internal: Dari Sampling ke Continuous Auditing

Data Analytics untuk Auditor Internal: Dari Sampling ke Continuous Auditing

01 - 02 June 2026 Yogyakarta Hotel Ibis Style

Deskripsi

Perkembangan teknologi dan meningkatnya volume serta kompleksitas data dalam organisasi telah mendorong transformasi signifikan dalam fungsi audit internal. Pendekatan audit tradisional yang berbasis sampling kini semakin dianggap kurang memadai untuk memberikan assurance yang komprehensif, terutama di lingkungan bisnis yang bergerak cepat dan berbasis digital seperti industri perbankan. Data analytics memungkinkan auditor untuk menguji seluruh populasi data (full population testing), mengidentifikasi pola anomali, serta mendeteksi risiko secara lebih dini dan akurat. Dengan memanfaatkan teknik analitik, auditor dapat meningkatkan kualitas temuan, memperkuat evidence-based auditing, serta memberikan insight yang lebih bernilai bagi manajemen.

Seiring dengan itu, konsep continuous auditing dan continuous monitoring menjadi semakin relevan sebagai pendekatan masa depan dalam fungsi audit internal. Melalui integrasi teknologi, otomatisasi, dan pemanfaatan data secara real-time, auditor dapat melakukan pengawasan yang berkelanjutan terhadap proses bisnis dan pengendalian internal. Hal ini memungkinkan deteksi dini terhadap potensi fraud, kesalahan, maupun ketidaksesuaian dengan kebijakan. Namun, transformasi ini juga menuntut auditor untuk memiliki kompetensi baru, baik dalam memahami data, menggunakan tools analitik, hingga menginterpretasikan hasil analisis secara tepat. Pelatihan ini dirancang untuk membekali auditor internal dengan kemampuan praktis dalam memanfaatkan data analytics serta mengadopsi pendekatan continuous auditing guna meningkatkan efektivitas dan relevansi fungsi audit.

Tujuan

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:

  1. Memahami konsep dasar data analytics dalam konteks audit internal 
  2. Mengidentifikasi keterbatasan metode audit berbasis sampling 
  3. Menggunakan teknik analitik untuk menguji populasi data secara menyeluruh 
  4. Mendeteksi anomali, pola fraud, dan risiko menggunakan data 
  5. Memahami konsep dan implementasi continuous auditing dan monitoring 
  6. Menggunakan tools analitik sederhana untuk kebutuhan audit 
  7. Menyusun pendekatan audit berbasis data (data-driven auditing) 

Memberikan rekomendasi berbasis insight data yang relevan 

Materi

Hari 1: Fundamental Data Analytics dalam Audit

1. Transformasi Audit: Dari Sampling ke Data Analytics

  • Keterbatasan audit berbasis sampling 
  • Konsep full population testing 
  • Peran data analytics dalam meningkatkan kualitas audit 
  • Studi perbandingan pendekatan tradisional vs modern audit 

2. Dasar-Dasar Data Analytics untuk Auditor

  • Jenis data: structured vs unstructured 
  • Konsep dasar statistik untuk audit (mean, median, outlier) 
  • Data cleansing dan data preparation 
  • Pengenalan tools data analytics (Excel, SQL, BI tools) 

3. Teknik Analisis Data dalam Audit

  • Data profiling dan exploratory data analysis 
  • Identifikasi anomali dan outlier detection 
  • Benford’s Law untuk deteksi fraud 
  • Analisis tren dan pola transaksi 

4. Penerapan Data Analytics pada Audit

  • Audit transaksi keuangan (journal entry testing) 
  • Analisis duplikasi dan transaksi tidak wajar 
  • Pengujian kontrol berbasis data 
  • Studi kasus penggunaan data analytics dalam audit 

Hari 2: Continuous Auditing & Implementasi Praktis

5. Konsep Continuous Auditing & Monitoring

  • Perbedaan continuous auditing vs continuous monitoring 
  • Manfaat dan tantangan implementasi 
  • Use case dalam industri perbankan 
  • Integrasi dengan sistem informasi perusahaan 

6. Desain Prosedur Audit Berbasis Data

  • Penentuan area risiko tinggi (risk-based approach) 
  • Pengembangan skrip/logic analitik 
  • Automasi prosedur audit 
  • Dokumentasi dan reproducibility 

7. Tools dan Teknik Pendukung

  • Penggunaan Excel lanjutan untuk audit 
  • Dasar SQL untuk query data audit 
  • Dashboard dan visualisasi data 
  • Pengenalan software audit analytics 

8. Implementasi Continuous Auditing

  • Pembuatan indikator risiko (Key Risk Indicators/KRI) 
  • Monitoring transaksi secara real-time 
  • Alert system dan exception reporting 
  • Evaluasi efektivitas pengendalian internal 

9. Penyusunan Insight dan Pelaporan

  • Interpretasi hasil analisis data 
  • Penyusunan temuan audit berbasis data 
  • Visualisasi hasil untuk manajemen 
  • Komunikasi insight yang actionable 

Peserta

Divisi Internal Audit

Divisi IT Audit

Divisi Data Analytics

Divisi Risk Management

Divisi Model Risk Management

Divisi Compliance

Divisi Audit Digital Transformation

Metode

• Pre Test 
• Presentasi Materi 
• Diskusi 
• Studi Kasus 
• Post Test

Fasilitas

• Training Amenities 
• Peralatan Pelatihan (Tas, Hand Out, Flashdisk, Block Note, Pulpen, Watermark) 
• Sertifikat 
• Souvenir 
• 2x Coffee Break, 1x Lunch

Kembali ke Layanan