Kuis 12 Aplikasi Python Progreamming pada Audit Sektor Usaha Jasa Konstruksi

Kuis 12 _ Aplikasi  Python Progreamming  Pada Audit Sektor Usaha Jasa Konstruksi

Apa itu Python Programming?

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia dalam beberapa tahun terakhir. Ini digunakan dalam segala hal mulai dari pembelajaran mesin hingga membangun situs web dan pengujian perangkat lunak. Ini dapat digunakan oleh pengembang dan non-pengembang.

Model Audit Keuangan dengan Menggunakan Python.

Model Audit Keuangan

Di bidang keuangan, ketahanan model keuangan adalah hal yang terpenting, karena model ini mendasari proses pengambilan keputusan yang penting. Mengaudit model-model ini lebih dari sekedar validasi perhitungan; ini mencakup pemeriksaan komprehensif terhadap struktur model, logika, dan integritas data. Pengawasan yang cermat ini sangat penting untuk memastikan bahwa keluaran model ini dapat diandalkan dan dapat bertahan dari pengawasan para pemangku kepentingan yang bergantung pada keakuratan model tersebut untuk perencanaan strategis dan penilaian risiko.

Sumber : Python code audit engine architecture.

Python untuk sektor usaha jasa konstruksi Perspektif tentang Audit model keuangan:

1. Structural Integrity (Integritas Struktural) : 

Arsitektur model keuangan harus memfasilitasi navigasi dan modifikasi yang mudah. Misalnya, model yang dirancang dengan pemisahan yang jelas antara masukan, pemrosesan, dan keluaran memungkinkan auditor menelusuri aliran data dan memahami logika yang diterapkan pada setiap tahap.

2. Data Validation (Validasi Data) : 

Memastikan keakuratan data masukan merupakan landasan audit model. Contohnya adalah verifikasi silang angka keuangan dengan sumber data independen atau penggunaan checksum untuk mendeteksi adanya perbedaan.

3. Verifikasi Logika ( Logic Verification ) : 

Aliran logis dalam model harus koheren dan dapat dibenarkan. Praktik yang umum dilakukan di sini adalah penggunaan analisis sensitivitas untuk menguji bagaimana perubahan asumsi mempengaruhi hasil, sehingga mengungkap konstruksi yang tidak logis atau terlalu sensitif.

4. Pemeriksaan Kesalahan (Error Checking) : 

Mekanisme pemeriksaan kesalahan otomatis, seperti yang disediakan oleh pustaka Python, dapat mengidentifikasi potensi kesalahan yang mungkin luput dari perhatian selama peninjauan manual. Misalnya, pustaka `xlrd` dengan Python dapat digunakan untuk membaca file Excel dan secara terprogram memeriksa kesalahan umum seperti angka yang dikodekan dalam rumus.

5. Dokumentasi dan Transparansi (Documentation and Transparency) : 

Dokumentasi yang komprehensif sangat penting untuk model keuangan apa pun. Hal ini berfungsi sebagai panduan bagi pengguna dan auditor, yang merinci tujuan, asumsi, dan metodologi model. Model yang terdokumentasi dengan baik mungkin mencakup log perubahan yang mencatat semua perubahan, sehingga memberikan jejak audit yang jelas.

6. Analisis Skenario (Scenario Analysis) : 

Auditor sering menggunakan skenario dan stress test untuk mengevaluasi perilaku model dalam berbagai kondisi. Hal ini dapat melibatkan perubahan asumsi-asumsi utama untuk mengamati dampaknya terhadap proyeksi keuangan, sehingga dapat menilai ketahanan model tersebut.

7. Kepatuhan terhadap Peraturan (Regulatory Compliance) : 

Model keuangan harus mematuhi standar dan pedoman peraturan yang relevan. Auditor memainkan peran penting dalam memverifikasi kepatuhan, yang mungkin melibatkan pemeriksaan model terhadap persyaratan spesifik industri atau kerangka praktik terbaik.

8. Kompetensi Pengguna (User Competency) : 

Efektivitas model keuangan juga bergantung pada kompetensi penggunanya. Pelatihan dan dukungan harus diberikan untuk memastikan bahwa pengguna memahami fungsi dan keterbatasan model.

Dengan mengintegrasikan beragam perspektif ini, seseorang memperoleh pandangan holistik tentang apa yang diperlukan dalam audit model keuangan. Ini adalah disiplin ilmu yang memiliki banyak aspek yang memerlukan ketelitian terhadap detail, pemahaman mendalam tentang teori keuangan, dan kemahiran dalam alat yang memfasilitasi proses audit.

Sumber : Capture By Self

Keterbatasan Audit Berbasis Spreadsheet

Dalam bidang audit model keuangan, ketergantungan tradisional pada spreadsheet semakin banyak diteliti karena kecukupan dan kekuatannya. Meskipun spreadsheet ada di mana-mana dan mudah digunakan, namun ada kekurangan yang signifikan, terutama dalam hal proses audit. Alat-alat ini, yang seringkali menjadi landasan analisis keuangan, rentan terhadap sejumlah masalah yang dapat membahayakan integritas audit.

1. Sifat Rawan Kesalahan: 

entri data secara manual dan pembuatan rumus pada spreadsheet sangat rentan terhadap kesalahan. Satu digit yang salah tempat atau rumus yang salah dapat menyebar ke seluruh model, sehingga menghasilkan hasil yang tidak akurat. Misalnya, penelitian yang dilakukan oleh Raymond Panko menyoroti bahwa hampir 88% spreadsheet mengandung kesalahan.

2. Kurangnya Kontrol Versi: 

Spreadsheet tidak secara inheren mendukung kontrol versi, sehingga sulit untuk melacak perubahan dari waktu ke waktu atau kembali ke keadaan sebelumnya. Hal ini dapat menjadi masalah, seperti yang terlihat dalam kasus ketika seorang analis keuangan secara tidak sengaja menimpa data penting tanpa adanya sarana pemulihan apa pun.

3. Jejak Audit yang Tidak Memadai: 

Sulit untuk menentukan siapa yang melakukan perubahan spesifik, kapan, dan mengapa. Berbeda dengan sistem yang lebih canggih, spreadsheet menawarkan kemampuan terbatas dalam mencatat riwayat modifikasi, yang mana hal ini penting untuk transparansi dan akuntabilitas.

4. Masalah Skalabilitas: 

Seiring dengan berkembangnya kompleksitas dan ukuran model keuangan, spreadsheet menjadi sulit digunakan dan lambat, sehingga memengaruhi produktivitas. Mereka tidak dirancang untuk menangani kumpulan data besar secara efisien, yang dapat menyebabkan hambatan kinerja.

5. Masalah Keamanan: 

Spreadsheet sering kali tidak memiliki fitur keamanan yang kuat, sehingga data keuangan sensitif rentan terhadap akses tidak sah dan potensi pelanggaran.

6. Kesulitan dalam Tinjauan Kolaboratif: 

Proses audit model keuangan memerlukan kolaborasi, namun spreadsheet tidak memfasilitasi akses multi-pengguna secara simultan atau pembaruan waktu nyata, sehingga menghambat kerja tim yang efektif.

7. Kemampuan Pengujian Terbatas: 

Berbeda dengan lingkungan pemrograman seperti Python, spreadsheet menawarkan dukungan minimal untuk pengujian sistematis model keuangan, yang sangat penting untuk memastikan keakuratan dan keandalan.

Dengan beralih ke Python untuk audit model keuangan, para profesional dapat memanfaatkan kemampuan bahasa tersebut untuk mengatasi keterbatasan ini. Python menyediakan platform untuk menulis kode yang jelas, ringkas, dan dapat diuji, dengan alat yang mendukung kontrol versi, kerja kolaboratif, dan pemrosesan data skala besar, sehingga meningkatkan kualitas keseluruhan dan kepercayaan audit keuangan.

Python Essentials untuk Audit Keuangan

 

Sumber : Capture By Self

Di bidang audit keuangan, transisi dari alat spreadsheet tradisional ke bahasa pemrograman yang lebih kuat seperti Python merupakan lompatan maju yang signifikan. Pergeseran ini didorong oleh kemampuan Python untuk menangani kumpulan data besar, melakukan perhitungan kompleks, dan mengotomatiskan tugas berulang, yang merupakan kemampuan penting untuk mengaudit model keuangan. Pustaka dan kerangka kerja Python yang luas menawarkan auditor toolkit serbaguna untuk memvalidasi asumsi, menguji integritas data, dan memastikan keakuratan model keuangan.

 

1. Validasi dan Pembersihan Data:

Pustaka 'pandas' Python berperan penting dalam proses validasi data. Auditor dapat menggunakan fungsi seperti 'DataFrame.isnull()' untuk mendeteksi nilai yang hilang, atau 'DataFrame.duplicated()' untuk menemukan entri duplikat, memastikan integritas himpunan data sebelum analisis dimulai.

Contoh:

```python

Import pandas as pd

# Load the financial dataset

Df = pd.read_csv('financial_data.csv')

# Check for missing values

Missing_values = df.isnull().sum()

Print(f"Missing values in each column:\n{missing_values}")

# Remove duplicates

Df_cleaned = df.drop_duplicates()

Print(f"Dataset size after removing duplicates: {df_cleaned.shape}")

```

 

2. Prosedur Analisis

Python unggul dalam melakukan prosedur analitik seperti analisis rasio, analisis tren, dan analisis varians. Perpustakaan seperti 'numpy' dan 'scipy' menyediakan fungsi untuk analisis statistik, yang sangat penting untuk mengidentifikasi anomali atau tren dalam data keuangan.

Contoh:

```python

Import numpy as np

# Calculate the current ratio

Current_assets = np.array([120000, 150000, 180000])

Current_liabilities = np.array([80000, 75000, 90000])

Current_ratio = current_assets / current_liabilities

Print(f"Current Ratios over 3 years: {current_ratio}")

```

 

3. Otomatisasi Tugas Berulang:

Mengotomatiskan tugas berulang tidak hanya menghemat waktu tetapi juga mengurangi risiko kesalahan manusia. Skrip Python dapat ditulis untuk mengotomatiskan tugas-tugas seperti entri data, pembuatan laporan, dan bahkan mengirim pemberitahuan email ketika kondisi tertentu terpenuhi.

Contoh:

```python

Import smtplib

# Send an email notification for audit completion

Server = smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587)

Server.starttls()

Server.login('your_email@example.com', 'password')

Message = "Audit completed successfully."

Server.sendmail('your_email@example.com', 'recipient@example.com', message)

Server.quit()

```

Dengan memanfaatkan kekuatan Python, auditor dapat meningkatkan presisi dan efisiensi pekerjaan mereka, membuka jalan bagi audit model keuangan yang lebih andal. Contoh-contoh yang diberikan menggambarkan hanya beberapa dari banyak cara Python dapat diintegrasikan ke dalam proses audit, menawarkan sekilas potensi inovasi di bidang ini.

 

4. Mengotomatiskan Validasi Data dengan Python

Dalam bidang pemodelan keuangan, presisi dan akurasi adalah yang terpenting. Transisi dari lingkungan spreadsheet tradisional ke sistem berbasis Python menawarkan platform yang kuat untuk mengotomatiskan proses validasi data. Otomatisasi ini tidak hanya menyederhanakan verifikasi integritas data tetapi juga secara signifikan mengurangi margin kesalahan manusia, yang sangat penting dalam pengambilan keputusan keuangan.

1. Aturan Validasi Kustom:

Fleksibilitas Python memungkinkan pembuatan aturan validasi khusus yang disesuaikan dengan model keuangan tertentu. Misalnya, aturan mungkin memastikan bahwa semua nilai persentase berada dalam rentang 0-100, yang dapat diimplementasikan sebagai berikut:

```python

Def validate_percentage(value):

If 0 <= value <= 100:

Return True

Else:

Return False

 

2. Data Referensi Silang:

Skrip otomatis dapat merujuk silang titik data di berbagai himpunan data untuk memastikan konsistensi. Misalnya, jika model keuangan bergantung pada data pasar eksternal, Python dapat digunakan untuk secara otomatis memverifikasi bahwa angka-angka tersebut cocok dengan sumber data otoritatif.

3. Deteksi Anomali:

Algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mendeteksi anomali dalam data keuangan, yang mungkin mengindikasikan kesalahan atau pencilan. Perpustakaan seperti Scikit-learn menyediakan alat yang dapat diakses untuk mengimplementasikan algoritma ini.

4. Pelaporan Otomatis:

Setelah validasi data selesai, Python dapat menghasilkan laporan otomatis yang merinci setiap perbedaan atau kegagalan validasi, sehingga memberikan umpan balik langsung kepada analis keuangan.

5. Integrasi Berkelanjutan:

Memasukkan validasi data ke dalam alur integrasi berkelanjutan (CI) memastikan bahwa pemeriksaan kualitas data adalah bagian rutin dari proses pengembangan model, bukan renungan.

Dengan memanfaatkan kemampuan Python, jaminan kualitas data menjadi komponen audit model keuangan yang lebih terintegrasi dan kurang padat karya. Contoh berikut menunjukkan bagaimana pemeriksaan validasi sederhana dapat dimasukkan ke dalam skrip Python:

```python

Import pandas as pd

# Load financial data into a DataFrame

Financial_data = pd.read_csv('financial_data.csv')

# Define a validation function

Def validate_data(df):

# Check for negative values in revenue column

If (df['revenue'] < 0).any():

Return "Validation Failed: Negative values found in revenue."

Return "Validation Passed."

# Run the validation function

Validation_result = validate_data(financial_data)

Print(validation_result)

 

Dalam bagian ini, pemeriksaan validasi dasar dilakukan pada set data untuk memastikan tidak ada angka pendapatan negatif, yang tidak logis dalam konteks keuangan standar. Otomatisasi validasi semacam itu dengan Python tidak hanya meningkatkan keandalan model keuangan tetapi juga membebaskan waktu berharga bagi analis untuk fokus pada tugas yang lebih strategis.

 

Memanfaatkan Pustaka Python untuk Analisis Keuangan

Di bidang analisis keuangan, transisi dari model berbasis spreadsheet tradisional ke solusi berbasis Python menandai evolusi yang signifikan. Pergeseran ini bukan hanya tentang mengadopsi seperangkat alat baru; Ini adalah perubahan mendasar dalam cara data keuangan diproses, dianalisis, dan ditafsirkan. Python, dengan ekosistem perpustakaannya yang kaya, menawarkan fleksibilitas dan kekuatan yang tak tertandingi, memungkinkan analis untuk membedah model keuangan yang kompleks dengan presisi dan mudah.

1. Panda:

Di garis depan adalah Pandas, perpustakaan yang unggul dalam manipulasi dan analisis data. Misalnya, pertimbangkan tugas menganalisis data deret waktu dari pasar saham. Dengan Pandas, seseorang dapat dengan mudah mengimpor data, menangani nilai yang hilang, dan menghitung indikator keuangan seperti rata-rata bergerak atau perataan eksponensial.

 

```python

Import pandas as pd

# Load stock market data

Stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

# Calculate a 20-day moving average

Stock data['20_day_MA'] = stock_data['Close'].rolling(window=20).mean()

```

 

2. NumPy:

Melengkapi Panda adalah NumPy, yang berspesialisasi dalam perhitungan numerik. Ini sangat berguna untuk melakukan operasi pada array data yang besar, mengoptimalkan kinerja dalam pemodelan keuangan.

 

```python

Import numpy as np

# Generate a random portfolio of 100 assets

Portfolio_returns = np.random.normal(0.1, 0.2, 100)

# Calculate the mean return of the portfolio

Mean_return = np.mean(portfolio_returns)

```

 

3. Matplotlib dan Seaborn:

Visualisasi adalah kunci untuk memahami data, dan Matplotlib, bersama dengan Seaborn, menyediakan kerangka kerja yang kuat untuk membuat berbagai visualisasi statis, animasi, dan interaktif. Misalnya, merencanakan kinerja portofolio investasi dari waktu ke waktu menjadi tugas beberapa baris kode.

 

```python

Import matplotlib.pyplot as plt

Import seaborn as sns

# Set the style for the plot

Sns.set(style="whitegrid")

# Plot the 20-day moving average

Plt.figure(figsize=(10, 6))

Plt.plot(stock_data['20_day_MA'], label='20-day Moving Average')

Plt.legend()

Plt.show()

```

 

4. SciPy dan Statsmodels:

Untuk analisis dan pemodelan statistik yang lebih canggih, SciPy dan Statsmodels menawarkan fungsi yang mencakup berbagai alat statistik, termasuk analisis regresi, pengujian hipotesis, dan analisis deret waktu.

 

```python

Import statsmodels.api as sm

# Fit an Ordinary Least Squares (OLS) model

X = sm.add_constant(stock_data['Volume']) # Add a constant term for the intercept

Model = sm.OLS(stock_data['Close'], X).fit()

Print(model.summary())

```

 

5. Scikit-learn:

Saat mempelajari analitik prediktif, Scikit-learn menonjol dengan rangkaian algoritme pembelajaran mesinnya yang komprehensif. Analis keuangan dapat membangun model prediktif untuk meramalkan tren pasar atau mengidentifikasi peluang investasi potensial.

 

```python

From sklearn.linear_model import LinearRegression

# Prepare the features and target variable

X = stock_data[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']]

Y = stock_data['Close']

# Create and train the model

Model = LinearRegression().fit(X, y)

# Predict the closing prices

Predicted_close = model.predict(X)

```

 

Dengan mengintegrasikan pustaka ini ke dalam alur kerja analisis keuangan, analis dapat melakukan audit model keuangan yang lebih mendalam, mengungkap wawasan yang sebelumnya dikaburkan oleh keterbatasan spreadsheet. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan akurasi model keuangan tetapi juga merampingkan seluruh proses analitis, membuka jalan bagi pengambilan keputusan yang lebih tepat.

 

Praktik Terbaik untuk Mendokumentasikan Proses Audit Python

Di bidang audit model keuangan, transisi dari spreadsheet tradisional ke skrip Python menawarkan banyak keuntungan, termasuk peningkatan reproduktifitas, skalabilitas, dan transparansi. Namun, manfaat ini hanya dapat sepenuhnya diwujudkan melalui dokumentasi cermat yang mematuhi serangkaian praktik terbaik. Ini memastikan bahwa proses audit tidak hanya menyeluruh tetapi juga dapat diakses oleh pemangku kepentingan dengan berbagai tingkat keahlian teknis.

 

Berikut adalah beberapa praktik terbaik untuk dipertimbangkan:

1. Version Control: Memanfaatkan alat seperti Git untuk melacak perubahan dalam skrip Python. Hal ini memungkinkan auditor untuk menentukan kapan perubahan tertentu dibuat dan oleh siapa. Misalnya, jika logika penilaian risiko model keuangan diubah, riwayat Git dapat mengungkapkan komitmen spesifik yang memperkenalkan perubahan tersebut.

2. Komentar Sebaris: Komentar dalam kode harus menjelaskan tujuan fungsi dan algoritma yang kompleks. Misalnya, komentar mungkin mengklarifikasi bahwa blok kode dimaksudkan untuk menghitung net present value (NPV) arus kas masa depan menggunakan tingkat diskonto tertentu.

3. Dokumentasi Eksternal: Pertahankan dokumen terpisah yang menguraikan keseluruhan struktur dan alur proses audit Python. Ini dapat mencakup diagram alur atau diagram yang memetakan logika dan urutan operasi, mirip dengan dependensi sel spreadsheet tradisional.

4. Docstrings: Mengadopsi gaya yang konsisten untuk docstrings yang menggambarkan apa yang dilakukan setiap fungsi, parameternya, dan apa yang dikembalikannya. Gaya 'numpydoc' adalah pilihan populer yang membuat informasi tetap teratur dan mudah dibaca.

5. Pengujian: Menerapkan tes unit untuk setiap fungsi untuk memastikan mereka bekerja seperti yang diharapkan. Misalnya, pengujian unit untuk fungsi perhitungan 'IRR' akan memeriksa apakah fungsi tersebut mengembalikan tingkat pengembalian internal yang benar untuk serangkaian arus kas tertentu.

6. Keterbacaan: Tulis kode yang cukup jelas dan mudah diikuti. Gunakan nama variabel yang bermakna dan hindari konstruksi yang terlalu rumit. Misalnya, alih-alih menggunakan "x" dan "y", gunakan "asset_value" dan "liability_value".

7. Penanganan Kesalahan: Dokumentasikan bagaimana skrip menangani kesalahan dan pengecualian. Ini tidak hanya mencakup kesalahan teknis tetapi juga kesalahan logis, seperti ketika data input berada di luar rentang yang diharapkan.

Dengan mengintegrasikan praktik-praktik ini ke dalam proses audit Python, auditor dapat membuat kerangka kerja yang kuat yang meningkatkan keandalan dan kejelasan audit model keuangan. Pendekatan ini tidak hanya merampingkan audit itu sendiri tetapi juga memfasilitasi pemahaman dan kepercayaan yang lebih dalam pada hasil model di antara semua pemangku kepentingan.

 

Referensi :

 

• https://fastercapital.com/content/Auditing-financial-model-quality--Beyond-Spreadsheets--Auditing-Financial-Models-in-Python.html#Testing-and-Debugging-Financial-Models-in-Python
• https://www.python.org/doc/essays/blurb/
• Coursera Staff (2024). What Is Python Used For? A Beginner’s Guide. https://www.coursera.org/articles/what-is-python-used-for-a-beginners-guide-to-using-python
• https://aws.amazon.com/id/what-is/python/
• Novta Winkey Pradana (2023). Transforming Financial Audit with Pandas in Python. https://medium.com/@novtawp/transforming-financial-audit-with-pandas-in-python-e6be7bc6fe01