Pelatihan ini dirancang secara komprehensif untuk membekali auditor perbankan dengan kemampuan praktis dan aplikatif dalam memanfaatkan berbagai tools data analytics yang umum digunakan dalam aktivitas audit modern, khususnya ACL Analytics, IDEA, dan Python dasar, sebagai sarana pendukung dalam pelaksanaan audit yang lebih efektif dan berbasis data. Seiring dengan meningkatnya volume dan kompleksitas transaksi perbankan, berkembangnya produk dan layanan digital, serta semakin tingginya tuntutan penerapan audit berbasis risiko dan pengawasan yang lebih proaktif, auditor tidak lagi cukup hanya memahami proses bisnis dan pengendalian internal secara konseptual, tetapi juga dituntut untuk mampu mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data dalam jumlah besar secara sistematis dan terstruktur guna mengidentifikasi anomali, potensi fraud, pola transaksi tidak wajar, serta kelemahan pengendalian internal yang mungkin tidak terdeteksi melalui pendekatan audit konvensional.
Melalui pelatihan ini, peserta akan memperoleh pemahaman yang mendalam mengenai konsep audit berbasis data serta bagaimana pemanfaatan tools analytics dapat secara signifikan meningkatkan kualitas temuan audit, efisiensi proses pemeriksaan, dan cakupan pengujian audit secara menyeluruh. Selain memberikan pemahaman konseptual yang kuat, pelatihan ini juga menekankan pendekatan hands-on yang aplikatif dan relevan dengan kebutuhan audit perbankan sehari-hari, sehingga peserta tidak hanya memahami teori, tetapi juga mampu langsung menerapkannya dalam pekerjaan audit.
Peserta akan diperkenalkan pada berbagai teknik pengolahan dan validasi data audit, penerapan pengujian populasi secara menyeluruh (full population testing) sebagai alternatif pengujian berbasis sampel, serta penggunaan analitik sederhana berbasis Python untuk mendukung penerapan audit berkelanjutan (continuous auditing) dan pemantauan risiko secara lebih dinamis. Dengan memadukan penggunaan tiga tools analytics tersebut, auditor diharapkan mampu menentukan metode analisis data yang paling tepat sesuai dengan tujuan audit, karakteristik dan ketersediaan data, serta tingkat kompleksitas analisis yang dibutuhkan, sehingga hasil audit yang dihasilkan menjadi lebih akurat, bernilai tambah, dan mendukung pengambilan keputusan manajemen.
TUJUAN
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:
- Memahami konsep dan peran data analytics dalam audit perbankan.
- Menggunakan ACL dan IDEA untuk melakukan analisis data audit dasar hingga menengah.
- Menerapkan teknik analitik untuk mendeteksi anomali, transaksi tidak wajar, dan potensi fraud.
- Memahami dasar penggunaan Python untuk kebutuhan audit analytics sederhana.
- Mengintegrasikan hasil analisis data ke dalam proses dan laporan audit.
MATERI POKOK
- Konsep Data Analytics dalam Audit Perbankan
- Peran data analytics dalam audit berbasis risiko
- Perbedaan audit tradisional vs audit berbasis data
- Jenis data perbankan untuk keperluan audit (kredit, transaksi, operasional, kepatuhan)
- Tantangan dan risiko penggunaan data dalam audit
- Pengenalan Tools Analytics untuk Auditor
- Overview ACL Analytics, IDEA, dan Python
- Kelebihan dan keterbatasan masing-masing tools
- Pemilihan tools analytics sesuai tujuan audit
- Best practice penggunaan tools analytics dalam audit internal bank
- Penggunaan ACL Analytics untuk Audit
- Pengenalan antarmuka dan fungsi dasar ACL
- Import dan validasi data audit
- Analisis data dasar (filter, sorting, summarization)
- Pengujian populasi penuh (full population testing)
- Identifikasi duplikasi, gap, dan transaksi anomali
- Studi kasus audit perbankan menggunakan ACL
- Penggunaan IDEA untuk Audit
- Pengenalan IDEA dan struktur data
- Teknik data cleansing dan data preparation
- Analisis statistik dasar untuk audit
- Pengujian kontrol dan pengujian kepatuhan berbasis data
- Analisis transaksi tidak wajar dan red flag fraud
- Studi kasus audit perbankan menggunakan IDEA
- Dasar-Dasar Python untuk Audit Analytics
- Konsep dasar Python dan perannya dalam audit
- Pengenalan library dasar (pandas, numpy)
- Import, membaca, dan mengolah data audit
- Analisis sederhana (filtering, grouping, aggregation)
- Visualisasi data sederhana untuk mendukung temuan audit
- Integrasi Hasil Analytics ke Proses Audit
- Interpretasi hasil analisis data
- Penyusunan temuan audit berbasis analytics
- Dokumentasi dan audit trail penggunaan tools
- Penggunaan analytics untuk perencanaan audit dan continuous auditing
