Transcript tugas tik 9 - Kundang K Juman

PROSEDUR
ANALISIS
DISUSUN OLEH:
SUHERTI 2009-34-015
ROFIQAH 2010-34-020
Prosedur analisis

Prosedur analisis terdiri dari analisis
rasio dan tren yang signifikan
termasuk pemeriksaan yang
disebabkan fluktuasi dan hubungan
yang tidak konsisten dengan
informasi terkait lainnya atau
menyimpang nilai jumlah yang
diperkirakan
Prosedur Analisis

Sebuah pemikiran dasar tentang
menggunakan prosedur analisis
adalah ada hubungan yang masuk
akal di antara data serta hubungan
tersebut yang cukup dapat
diperkirakan untuk terus.
Prosedur analisis
secara umum:

Analisis trend adalah analisis perubahan dalam saldo
rekening dari waktu ke waktu.

Analisis rasio adalah perbandingan hubungan antara
rekening laporan keuangan, perbandingan account
dengan data non-keuangan, atau perbandingan
hubungan diantara perusahaan dalam industri

Tes rasionalitas adalah analisa
terhadap saldo atau perubahan saldo
rekening dalam suatu periode
akuntansi dalam hal "rasionalitas"
mereka sehubungan dengan
hubungan yang diharapkan antar
akun.

Analisis statistik adalah analisis data
yang menggunakan metode statistik

Data mining adalah serangkaian
teknik dengan bantuan komputer
yang menggunakan analisis statistik
canggih, termasuk teknik kecerdasan
buatan, untuk memeriksa volume
data yang besar yang bertujuan
untuk menunjukkan informasi atau
pola tersembunyi atau tak terduga.
Untuk tes ini auditor umumnya
menggunakan babtuan komputer
Yang diperlukan dalam
proses analisis

Prosedur analisis yang dilakukan
minimal dua kali pada Suatu audit dalam perencanaan dan prosedur
penyelesaian.
CAAT

CAAT - Audit dengan bantuan Komputer
teknik-Aplikasi prosedur audit dengan
menggunakan komputer sebagai alat
audit.

CAATs dapat digunakan untuk memilih
transaksi sampel dari file elektronik
kunci, untuk mengurutkan transaksi
dengan karakteristik tertentu, atau
untuk menguji keseluruhan populasi

CAATs umumnya meliputi manipulasi
data, perhitungan, seleksi data, analisis
data, identifikasi transaksi yang tidak
biasa, analisis regresi, dan analisis
statistik
Pelaksanaan prosedur analisis
terbagi dalam 4 tahap:

Tahap Satu - merumuskan harapan
(ekspektasi),

Tahap Dua-membandingkan nilai
ekspektasi dengan jumlah yang tercatat
(identifikasi),

Tahap Tiga - meneliti penjelasan yang
mungkin untuk perbedaan antara nilainilai yang diharapkan dan dicatat
(investigasi),

Tahap Empat - mengevaluasi dampak
dari perbedaan antara harapan dan
jumlah yang tercatat pada audit dan
laporan keuangan (evaluasi
Entity prior
period
financial
statements
Entity
disaggregated
financial &
non-financial
data
Industry
Information
Phase I
Expectation
General
Economy
Information
Phase II
Identification
Expected
Value
Entity current
recorded
account
balances
Auditor
Experience
Difference
recorded and
expected
Phase III
Investigation
Reasons for
Difference
Phase IV
Evaluation
Perumusan ekspektasi
Ekspektasi dikembangkan dengan
mengidentifikasi hubungan masuk akal
yang yang cukup diharapkan ada
berdasarkan pemahaman auditor klien dan
industrinya. Hubungan ini dapat
ditentukan dengan membandingkannya
dengan sumber-sumber berikut:

Informasi sebanding untuk periode
sebelumnya,

hasil yang diharapkan (seperti anggaran
dan prakiraan, atau harapan auditor),

informasi industri sejenis, dan

informasi non-keuangan
Efektivitas prosedur analitis adalah
fungsi dari sifat dan karakteristik
rekening akun lainnya.
sifat account

menyeimbangkan berdasarkan perkiraan atau
akumulasi transaksi

jumlah transaksi ditunjukkan oleh neraca

lingkungan pengendalian.
karakteristik account

jumlah transaksi

tetap vs variabel

tingkat kerincian (agregasi)

kelayakan data
Analisis Trend

Ini bekerja ketika account atau hubungan
cukup dapat diprediksi

Jumlah tahun yang digunakan dalam analisis
tren merupakan fungsi stabilitas operasi.

Analisis kecenderungan yang paling tepat akan
berada di data yang dipisahkan (misalnya,
dengan segmen, produk, atau lokasi, dan
bulanan atau kuartalan dan bukan pada basis
tahunan).

Pada tingkat agregat yang relatif tidak tepat
karena kesalahan penyajian material sering
kali relatif kecil dengan saldo rekening agregat
Analisis rasio

Ini yang paling sesuai ketika hubungan
antar rekening cukup diprediksi dan
stabil

Ini lebih efektif daripada analisis tren
karena perbandingan antara neraca dan
laporan laba rugi sering dapat
mengungkapkan fluktuasi yang tidak
biasa bahwa analisis dari rekening
individu tidak akan.

Seperti analisis tren, analisis rasio pada
tingkat agregat relatif tidak tepat
5 jenis analisis ratio

rasio yang membandingkan klien dan data
industri;

rasio yang membandingkan data klien dengan
data periode yang sama sebelumnya;

rasio yang membandingkan data klien dengan
klien ditentukan hasil yang diharapkan;

rasio yang membandingkan data klien dengan
auditor-ditentukan hasil yang diharapkan, dan

rasio yang membandingkan data klien dengan
hasil yang diharapkan menggunakan data nonkeuangan.
Uji rasionalitas

Analisis saldo akun atau perubahan
saldo rekening mengingat hubungan
yang diharapkan antara account.

meliputi perkembangan suatu
harapan berdasarkan data keuangan,
data non-keuangan, atau keduanya
Prosedur analisis
digunakan untuk



untuk membantu auditor dalam
merencanakan sifat, waktu dan luas
prosedur audit
sebagai prosedur substantif;
sebagai review menyeluruh dari
laporan keuangan dalam tahap akhir
dari audit
Manfaat dan kerugian
keuntungan:

pemahaman bisnis klien diperoleh selama prosedur perencanaan.

memungkinkan auditor untuk fokus pada beberapa faktor kunci
yang mempengaruhi neraca transaksi.

lebih efisien dalam melakukan uji pernyataan.
kekurangan:

memakan waktu untuk merancang dan memerlukan organisasi
yang lebih besar

kurang efektif bila diterapkan pada entitas secara keseluruhan

tidak akan selalu memberikan hasil yang diinginkan setiap
tahun.

dalam periode ketidakstabilan dan perubahan yang cepat, sulit
untuk mengembangkan harapan cukup tepat

membutuhkan pembuktian
CAATs pada dasarnya
digunakan untuk:

manipulasi data,

perhitungan,

seleksi data,

analisis data,

identifikasi pengecualian dan transaksi
yang tidak biasa (misalnya, hukum
Benford itu),

analisis regresi,

analisis statistik
GAS

Generalized audit software (GAS) adalah
paket perangkat lunak komputer
(misalnya, ACL, Idea) yang melakukan
rutinitas otomatis pada file data
elektronik berdasarkan ekspektasi
auditor.

Fungsi GAS umumnya termasuk
memformat ulang, manipulasi file,
perhitungan, seleksi data, analisis data,
pemrosesan file, statistik dan pelaporan
data.

Ini juga termasuk sampling statistik
untuk tes rinci, dan menghasilkan surat
penegasan.
Prosedur pemeriksaan
file menggunakan GAS

Mengkonversi data klien menjadi format
umum

Analisis data

Bandingkan data pada berkas terpisah

Mengkonfirmasi keakuratan perhitungan
dan membuat perhitungan

contoh statistik

Menguji celah atau duplikat secara
berurutan.
4 Tahapan GAS
sebelum analisis

Format data sehingga dapat dibaca dengan
perangkat lunak.
Tahap Satu dalam melakukan prosedur analitis harapan

Tentukan basis data yang tepat dan tingkat yang
sesuai disagregasi.

Gunakan teknik analisis regresi untuk
mengembangkan dari basis data hubungan yang
masuk akal antara jumlah yang akan diuji dan satu
atau lebih independen set data

Berdasarkan hubungan ini, menggunakan perangkat
lunak GAS untuk menghitung harapan berdasarkan
nilai arus periode variabel memprediksi.
Tahap Dua dalam melakukan prosedur analitis - identifikasi

Gunakan teknik statistik GAS untuk membantu dalam
mengidentifikasi perbedaan yang signifikan untuk
penyelidikan berdasarkan model regresi, penilaian audit
untuk presisi moneter (MP), jaminan Audit dibutuhkan
(R factor), dan arah tes.
Tahap Tiga dalam melakukan prosedur analitis - investigasi

Selidiki dan menguatkan penjelasan untuk perbedaan
yang signifikan antara harapan dan jumlah tercatat
Tahap Empat dalam melakukan prosedur analitis - evaluasi

Mengevaluasi temuan dan menentukan tingkat jaminan,
jika ada, yang akan diambil dari prosedur analitis.
Prosedur analisis data
mining

GAS telah dikritik karena tidak dapat
menyelesaikan analisis data dengan
sendirinya. Data mining, di sisi lain,
analisis data secara otomatis.

Metode penambangan data meliputi
deskripsi data, analisis dependensi,
klasifikasi dan prediksi, analisis cluster,
analisis outlier dan analisis evolusi

Algoritma yang paling sering digunakan
adalah pohon keputusan, algoritma
apriori, dan jaringan saraf.
deskripsi data, analisis
dependensi, dan
klasifikasi

Tujuan dari deskripsi data adalah untuk
memberikan gambaran keseluruhan data, baik
dalam dirinya sendiri maupun di setiap kelas
atau konsep.

pendekatan utama dalam memperoleh data
deskripsi - karakterisasi data dan diskriminasi
data.

Tujuan analisis ketergantungan adalah untuk
mencari hubungan yang paling signifikan di
sejumlah besar variabel atau atribut.

Klasifikasi adalah proses untuk menemukan
model, juga dikenal sebagai pengklasifikasi,
atau fungsi yang catatan peta menjadi satu
dari beberapa kelas yang ditentukan diskrit.
analisis klaster, analisis
outlier dan analisis
evolusi

Tujuan dari analisis cluster adalah
untuk memisahkan data yang
memiliki karakteristik serupa dari
yang berbeda.

Outliers adalah item data yang jelas
berbeda dengan orang lain dan dapat
dilihat sebagai suara atau kesalahan.

Tujuan dari analisis evolusi adalah
untuk menentukan perubahan yang
paling signifikan dalam set data dari
waktu ke waktu.
Data mining paling
sering menggunakan tiga
algoritma.

Sebuah pohon keputusan adalah model
prediksi yang mengklasifikasikan data
dengan struktur hirarkis.

Algoritma apriori mencoba untuk
menemukan set item yang sering
menggunakan aturan untuk menemukan
hubungan antara kehadiran atau tidak
adanya barang.

Sebuah jaringan saraf adalah model
komputer yang didasarkan pada
arsitektur otak.