Didalam materi berikut ini diminta sebagai berikut :
Kuis 12
- Buatlah  Pemeriksaan Sektor Usaha Jasa Konstruksi  dengan  Aplikasi  Python  (CPMK4)
Python adalah bahasa pemrograman sumber terbuka yang pertama kali dirilis pada tahun 1991; dengan kata lain, kode sumber asli tersedia secara bebas dan dapat dimodifikasi atau didistribusikan kembali. Ini tersedia untuk berbagai sistem operasi dan dapat digunakan untuk pemrograman tujuan umum baik untuk proyek besar maupun kecil.
Gaya pengkodean Python yang sederhana menjadikannya bahasa pilihan bagi mereka yang mulai belajar cara membuat kode. Python mendukung banyak paradigma pemrograman seperti imperatif, fungsional, dan prosedural.
Paradigma pemrograman adalah cara untuk mengklasifikasikan bahasa pemrograman berdasarkan fitur-fiturnya.Â
Paradigma umum, termasuk yang berikut:
Imperatif - memungkinkan efek samping
Berorientasi objek --- mengelompokkan kode bersama dengan status kode yang diubah
Prosedural --- mengelompokkan kode ke dalam fungsi
Deklaratif --- tidak menyatakan urutan pelaksanaan operasi
Fungsional --- tidak adanya efek samping
Logika - memiliki gaya model eksekusi tertentu yang digabungkan dengan gaya sintaksis dan tata bahasa tertentu
Pemrograman simbolik --- memiliki gaya sintaksis dan tata bahasa tertentu
Python dapat digunakan di berbagai bidang dan di berbagai industri seperti ilmu data, pengembangan web, keuangan, akuntansi dan audit, biologi molekuler, dan keamanan aplikasi. Penggunaan khusus termasuk yang berikut:
Rekayasa data -- Membersihkan data, menyusun data, dan memuat data
Analisis -- AI, penambangan teks, visualisasi
Otomasi -- Ekstrak, transformasi, muat (ETL), konversi, dan pelaporan Python juga dapat digunakan untuk membuat atau berinteraksi dengan aplikasi web sebagai bagian dari pengembangan web atau layanan mikro. Untuk tujuan makalah ini, kami akan fokus pada penggunaan Python dalam audit laporan keuangan.
Gambar 3 mengilustrasikan kode yang ditulis untuk mulai "membentuk kembali" kumpulan data neraca saldo SAP. Seperti dapat dilihat pada bagan sebelumnya pada baris [37], bidang SAP: Nomor Akun, Area Bisnis, Tahun Fiskal, dan Buku Besar diidentifikasi untuk "dibentuk ulang" menjadi format ADS: GL_Account_Number, Business_Unit_Code, dan Fiscal_Year.
Â
Gambar 6 menunjukkan sebagian dari Analisis Data Audit ke Prosedur Tradisional -- Dokumen Pemetaan. Untuk setiap prosedur audit yang dicatat (a--e), rutinitas dikembangkan dan dijalankan pada kumpulan data standar.Â
Gambar berikut mewakili kode yang digunakan untuk mengembangkan rutinitas ini. Harap perhatikan bahwa Python juga memungkinkan pengguna untuk menyimpan blok kode dalam file terpisah, lalu memuat file tersebut sebagai pustaka untuk digunakan dalam file lain.
 Ini menyediakan kode yang lebih mudah dibaca dan memungkinkan pustaka yang berguna di lebih dari satu situasi untuk digunakan berulang kali melalui proses impor sederhana. Dalam contoh ini, setiap rutinitas ditulis dan disimpan sebagai file terpisah, lalu diimpor ke file utama. Ini memungkinkan pemula Python (dan mereka yang mungkin tidak terbiasa dengan pengkodean) untuk lebih mudah memahami rutinitas apa yang sedang dijalankan tanpa harus memahami semua kode yang mendasari dalam setiap rutinitas.
Gambar 7 mengilustrasikan rutinitas Python yang dikembangkan untuk mencakup prosedur audit yang disebutkan sebelumnya, serta beberapa prosedur tambahan. Rutin dikembangkan di perpustakaan terpisah (Test_Procedures) dan dapat diimpor secara individual dari perpustakaan itu sebagai Test_1_Procedures dan Test_2_Procedures.
Seperti disebutkan sebelumnya, Python memungkinkan pengguna untuk menulis kode atau menggunakan kode yang sudah ditulis, menyimpan sebagai file terpisah, dan mengimpor pustaka dan menggunakan metode tertentu seperti Test_1_Procedures.check_for_gaps untuk menjalankan rutinitas. Gambar 8 mengilustrasikan rutinitas yang dibuat untuk memeriksa entri jurnal yang hilang atau tidak lengkap. Rutin khusus ini memeriksa populasi untuk kesenjangan dalam nomor ID entri jurnal. Field ADS yang digunakan dalam pengkodean adalah Journal_ID. Sebagaimana dicatat, 12 contoh kesenjangan dalam ID dicatat dalam populasi. Gambar 9 mengilustrasikan output terkait.
Menerapkan teknik dan alat analitik data audit ke audit, seperti yang dapat dilakukan dengan menggunakan Python, bisa sangat bermanfaat. Ini dapat membantu dengan analisis area audit, meningkatkan pemahaman Anda tentang entitas dan operasinya, dan sangat meningkatkan efisiensi dan akurasi.
