Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah melakukan analisis data. Dalam Langkah ini maka penggunaan algoritma dan teknik statistik diperlukan untuk mengidentifikasi pola-pola dan tren-tren yang ada dalam data. Hasilnya memberikan wawasan tentang bagaimana faktor-faktor tertentu berpengaruh pada tujuan organisasi.
- Membangun Model Prediksi
Langkah ini melibatkan pembuatan model matematis atau statistik berdasarkan tren dan pola yang telah diidentifikasi dalam data historis. Model ini digunakan untuk menghubungkan variabel-variabel tertentu dengan hasil atau peristiwa yang ingin diprediksi di masa depan. Proses pembuatan model prediksi dapat melibatkan beberapa langkah, termasuk pemilihan jenis model yang sesuai, pengumpulan data historis yang digunakan untuk melatih model, dan pengujian serta penyesuaian model tersebut.
- Evaluasi Risiko Potensial
Setelah model prediksi dibangun, langkah selanjutnya adalah menggunakan model tersebut untuk mengevaluasi risiko potensial yang mungkin terjadi di masa depan. Hasil prediksi ini kemudian dibandingkan dengan tujuan organisasi atau dengan tingkat risiko yang dapat diterima (risk appetite). Langkah ini sangat penting karena memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi risiko-risiko yang mungkin terlupakan atau tidak terdeteksi secara manual.
- Pengambilan Tindakan Pencegahan
Langkah terakhir penggunaan PA dalam audit internal adalah mengambil tindakan pencegahan yang tepat. Auditor dan manajemen dapat menggunakan wawasan dari analisis prediktif untuk merencanakan langkah-langkah yang akan diambil jika risiko potensial tersebut menjadi kenyataan, misalnya adanya penurunan pendapatan atau pelanggaran kebijakan. Pengambilan tindakan pencegahan merupakan langkah proaktif yang krusial dalam mewujudkan tata kelola pemerintahan yang baik dan menjaga tujuan organisasi agar tercapai.
Metode Predictive Analytics (PA) dalam Audit Internal
Terdapat beberapa teknik PA yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi risiko potensial dan memastikan bahwa tujuan organisasi tercapai. Berikut ini adalah beberapa teknik PA yang relevan:
- Regresi Linier: Teknik ini dapat digunakan untuk memprediksi hasil berdasarkan variabel-variabel tertentu. Contohnya, auditor menggunakan regresi linier untuk memprediksi perubahan dalam anggaran pengeluaran yang mempengaruhi tujuan keuangan organisasi.
- Analisis Time Series: Teknik ini membantu auditor mengidentifikasi tren dan pola yang berkaitan dengan waktu. Misalnya, untuk memprediksi fluktuasi pendapatan secara bulanan maupun tahunan.
- Clustering: Teknik yang memungkinkan auditor untuk mengelompokkan data menjadi kategori-kategori berdasarkan kesamaan karakteristik yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kategori risiko yang berbeda. Melalaui teknik ini auditor dapat mengelompokkan program atau kebijakan pemerintah ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki risiko serupa dan kemudian merencanakan tindakan pencegahan yang sesuai.
- Machine Learning: Teknik ini membantu auditor dalam membangun model prediksi yang kompleks dengan menggunakan algoritma machine learning, mengidentifikasi pola yang lebih kompleks dalam data historis dan memprediksi risiko potensial dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi.
Tantangan dalam Menggunakan Predictive Analytics (PA) dalam Audit Internal
Penggunaan PA dalam audit internal pemerintah tentu memiliki tantangan. Berikut beberapa tantangan utama yang perlu diatasi meliputi:
- Kualitas Data
Auditor harus memastikan bahwa data historis yang digunakan dalam analisis adalah data yang akurat, lengkap, dan terkini sehingga perlu upaya dari auditor untuk meningkatkan pengumpulan, pengelolaan, dan penyimpanan data.
- Keterampilan Analisis Data
Auditor perlu mengembangkan keterampilan analisis data karena penggunaan PA memerlukan pemahaman yang mendalam tentang statistik, matematika, dan algoritma. Untuk mengadopsi teknologi ini maka organisasi/lembaga audit perlu memberikan pelatihan dan pengembangan keterampilan bagi auditornya.
- Perlindungan Data dan Privasi
Dalam mengumpulkan dan mengolah data, perlindungan data dan privasi menjadi hal yang penting untuk diperhatikan. Auditor harus memastikan bahwa data sensitif tidak dapat diakses oleh pihak yang tidak berwenang.
- Integrasi dengan Sistem yang Ada
