Sampling Audit Untuk Pengujian Atas Rincian Saldo [PDF]

Citation preview

PERBANDINGAN SAMPLE AUDIT UNTUK PENGUJIAN ATAS RINCIAN SALDO DAN UNTUK PENGUJIAN PENGENDALIAN SERTA PENGUJIAN SUBTANTIF ATAS TRANSAKSI



Perbedaan utama antara pengujian pengendalian,pengujian subtantif atas transaksi, dan pengujian atas rincian saldo terletak pada apa yang ingin diukur oleh auditor Jenis pengendalian Pengujian pengendalian Pengujian subtantif



Pengujian atas rincian saldo



Apa yang diukur - Keefektifan operasi pengendalian internal - Keefektifan pengendalian - Kebenaran moneter transaksi dalam sistem akuntansi - Apakah jumlah dolar saldo saldo akun mengandung salah saji yang material



Auditor melaksanakan pengujian pengendalian dan pengujian subtantif atas transaksi: -



-



Untuk menentukan apakah tingkat pengecualian populasi cukup rendah Untuk mengurangi penilain resiko pengendalian dan karenanya mengurangi pengujian atas rincian saldo. Untuk perusahaan publik,guna menyimpulkan bahwa pengendalian telah beroperasi secara efektif demi tujuan audit pengendalian internal atas pelaporan keuangan Tidak seperti pada pengujian pengendalian dan pengujian subtantif atas transaksi,auditor jarang menggunakan tingkat keterjadian dalam pengujian atas rincian saldo. Sebaliknya, auditor menggunakan metode sampling yang memberikan hasil dalam dolar. Ada tiga jenis utama metode samplingn yang digunakan untuk menghitung salah saji saldo akun dalam dolar yaitu: Sampling non statistik Sampling unit moneter Sampling variable



a. Sampling non statistik



Langkah sampling Audit untuk pengujian atas Langkah sampling audit untuk pengujian rincian saldo pengendalian dan pengujian subtantif atas transaksi Merencanakan sample 1. Menyatakan tujuan pengujian audit 2. Memutuskan apakah sampling audit dapat diterapkan 3. Mendefinisikan salah saji 4. Mendefinisikan populasi 5. Mendefinisikan unit sampling 6. Menetapkan salah saji yang dapat ditoleransi 7. Menetapkan risiko yang dapat diterima atas penerimaan yang salah 8. Mengestimasi salah saji dalam populasi 9. Menentukan ukuran sample awal Memilih Sample dan Melaksanakan Prosedur Audit 10. Memilih sample 11. Melaksanakan Prosedur Audit Mengevaluasi Hasil 12. Menggenaralisasi dari sample populasi 13. Menganalisis salah saji 14. Memutuskan akseptabilitas populasi



Merencanakan sample 1. Menyatakan tujuan pengujian audit 2. Memutuskan apakah sampling audit dapat diterapkan. 3. Mendefinisikan atributdan kondisi pengecualian 4. Mendefinisikan populasi 5. Mendefinisikan unit sampling 6. Menetepkan tingkat pengecualian yang dapat di toleransi 7. Menetapkan risiko yang dapat diterima atas penilaian resiko pengendalian yang terlalu rendah (ARACR) 8. Mengestimasi tingkat pengecualian populasi 9. Menemukan ukuran sample awal



Memilih Sample dan Melaksanakan Prosedur Audit 10. Memilih sample ke 11. Melaksanakan Prosedur Audit Mengevaluasi hasil 12. Menggenarilisasi dari sample ke populasi 13. Menganalisis pengecualian 14. Memutuskan akseptabilitas populasi



Karena sampling audit untuk pengujian atas rincian saldo mengukur salah saji moneter yaitu salah saji yang terdapat apabila item sample disalahsajikan. Ketika mengaudit piutang usaha,setiap salah saji pada salso pelanggan klien yang dimasukkan dalam sample auditor merupakan suatu salah saji.



b. Sampling berstartifikasi



Bagi kebanyakan populasi,auditor memisahkan populasi ke dalam dua atu lebih subpopulasi sebelum menerapkan sampling audit. Hal ini disebut sebagai sampling berstartifikasi (startified sampling),di mana setiap subpopulasi disebut sebagai stata. Stratifikasi memungkinkan auditor untuk menekankan item populasi tertentu dan mengabaikan yang lain. Risiko yang dapat diterima atas penerimaan yang salah (acceptable risk of incorrect acceptance=ARIA) adalah jumlah resiko yang bersedia ditanggung auditor karena menerima suatu saldo sebagi benar padahal salah saji yang sebenarnya dalam saldo tersebut melampaui salah saji yang dapat ditoleransi. Untuk memperoleh keyakinan yang lebih besar ketika mengaudit suatu salso auditor akan menetapkan ARIA yang lebih rendah. Ada beberapa tindakan yang dapat diambil apabila populasi ditolak: 1. Tidak mengambil tindakan hingga pengujian atas bidang audit lainnya telah selesai 2. Melaksanakan pengujian audit yang diperluas pada bidang tertentu 3. Meningkatkan ukuran sample 4. Menyesuaikan saldo akun 5. Meminta klien untuk mengkoreksi populasi 6. Menolak untuk memberikan pendapat wajar tanpa pengecualian



SAMPLING VARIABEL



Sampling variable adalah metode statistic yang digunakan auditor untuk pengujuan atas rincian saldo untuk mengukur salah saji dalam suatu saldo akun. Dalam hal ini auditor tidak mengetahui nilai rata-rata (mean) salah saji dalam populasi, distribusi jumlah salah saji, atau nilai yang diaudit. Karakteristik populasi tersebut harus diestimasi dari sampel yang tentu saja merupakan tujuan dari pengujian audit. Asumsi bahwa auditor sebagai eksperimen mengambil ribuan sampel yang berulang dengan ukuran yang sama dari suatu populasi data akuntansi yang memiliki rata-rata. Untuk setiap sampel, auditor menghitung nilai rata-rata item dalam sampel sebagai berikut : Nilai rata-rata item sampel = nilai setiap item sampel individual / ukuran sampel Setelah menghitung rata-rata item sampel auditor memasukan kedalam distribusi frekuensi, distribusi rata-rata sampel memiliki karakteristik kurva : 1. Kurvanya simetris 2. Rata-rata sampel berada dalam bagian distribusi sampling yang jelas di sekitar rata-rata, yang diukur oleh jarak di sepanjang sumbu horizontal dalam istilah devisiasi standar.



Beberapa teknik sampling yang akan membentuk metode kelas umum yang disebut sebagai sampling variable : Estimasi Perbedaan Auditor menggunakan estimasi perbedaan untuk mengukur estimasi jumlah salah saji total dalam populasi apakah ada nilai tercatat maupun nilai yang diaudit bagi setiap item sampel, yang hamper selalu terjadi didalam audit. Contoh : auditor dapat mengkonfirmasi sampel piutang usaha dan menentukan perbedaan ( salah saji) antara jumlah yang dicatat klien dan jumlah yang dianggap benar oleh auditor atas setiap akun,. Auditor akan mengestimasi salah saji populasi berdasarkan jumlah salah saji dalam sampel, ukuran salah saji rata-rata, salah saji dalam setiap sampel, dan ukuran sampel Estimasi perbedaan sering kali menghasilkan ukuran sampel yang lebih kecil jika dibandingkan dengan metode lainnya, dan relative mudah digunakan karena alas an tersebut estimasi perbedaan sering kali dianggap sebagai metode variable yang paling disukai.



Estimasi Rasio Serupa dengan estimasi perbedaan tetapi dalam hal ini estimasi rasio auditor menghitung rasio antara salah saji dan nilai tercatatnya serta memproyeksikan hal ini dengan populasi untuk mengestimasi total salah saji populasi. Etimasi rasio dapat menghasilkan ukuran sampel yang jauh lebih kecil ketimbang estimasi perbedaan jika ukuran salah saji populasi proporsional dengan nilai tercatat item populasi. Jika ukuran setiap salah saji bersifat independen dengan nilai tercatat, estimasi perbedaan akan menghasilkan ukuran sampel yang lebih kecil, sebagian auditor lebih menyukai estimasi perbedaan karena lebih sederhana menghitung interval keyakinan. Estimasi Rata-Rata Per Unit Dalam estimasi rata-rata per unit auditor berfokus pada nilai yang diaudit dan bukan pada jumlah salah saji setiap item dalam sampel. Titik estimasi nilai yang diaudit sama dengan rata-rata nilai item yang diaudit dalam sampel dikalikan dengan ukuran populasi. Perhitungan interval presisi dilakukan berdasarkan nilai item sampel yang diaudit dan bukan salah saji. Jika auditor telah menghitung batas keyakinan atas dan bawah, mereka akan memutuskan akseptabilitas populasi dengan membandingkan jumlah tersebut dengan nilai buku yang tercatat.



METODE STATISTIK BERSTRATIFIKASI Sampling berstratifikasi adalah metode sampling dimana semua unsur dalam total populasi dibagi menjadi dua atau lebih subpopulasi. Setiap subpopulasi kemudian diuji secara independen. Perhitungannya dilakukan bagi setiap strata dan kemudian digabung menjadi satu estimasi populasi secara menyeluruh untuk interval keyakinan populasi secara menyuluruh. ARIA adalah resiko statistic bahwa auditor telah menerima populasi yang dalam kenyataannya, mengandung salah saji material. Aria mendapat perhatian yang besar dari auditor karena memiliki implikasi hokum yang serius dalam menyimpulkan bahwa saldo akun setelah dinyatakan secara wajar padahal sebenarnya mengandung salah saji dalam jumlah yang besar



ARIR (Acceptable risk of incorrect rejection) / resiko yang dapat diterima atas penolakan yang salah adalah resiko statistic bahwa auditor telah menyimpulkan suatu populasi mengandung salah saji yang material padahal sebenarnya tidak. ARIR



hanya akan mempengaruhi tindakan auditor jika mereka menyimpulkan bahwa populasi tidak dinyatakan secara wajar, mereka umumnya akan meningkatkan ukuran sampel atau melaksanakan pengujian lainnya. Jika ARIA selalu dianggap penting, ARIR baru dianggap penting jika diperlukan biaya tinggi untuk meningkatkan ukuran sampel atau melaksanakan pengujian lainnya. Auditor dalam hal ini harus berusaha meminimalkan ARIA dan ARIR, untuk mencapai hal tersebut, auditor harus meningkatkan ukuran sampel yang akan meminimalkan resiko.



ILUSTRASI PENGGUNAAN ESTIMASI PERBEDAAN



Menyatakan Tujuan Pengujian Audit Tujuan pengujian audit adalah untuk menentukan apakah piutang usaha sebelum mempertimbangkan penyisihan piutang tak tertagih mengandung salah saji yang material. Memutuskan Apakah Sampling Audit Dapat Diterapkan Sampling audit diterapkan dalam konfirmasi piutang usaha karena besarnya jumlah piutang usaha. Mendefinisikan Kondisi Salah Saji Kondisi salah saji merupakan kesalahan klien yang ditentukan melalui konfirmasi setiap akun atau prosedur alternatif. Mendefinisikan Populasi Ukuran populasi ditentukan melalui perhitungan, seperti dalam sampling atribut. Perhitungan yang akurat jauh lebih penting dalam sampling variabel karena ukuran populasi mempengaruhi secara langsung ukuran sampel dan batas presisi yang dihitung. Mendefinisikan Unit Sampling Unit sampling adalah suatu akun dalam daftar piutang usaha. Menetapkan Salah Saji yang Dapat Ditoleransi Jumlah salah saji yang bersedia diterima auditor merupakan pernyataan tentang materialitas.



Menetapkan Risiko yang Dapat Diterima Auditor menetapkan dua risiko



1. Risiko yang dapat diterima atas penerimaan yang salah (ARIA). Risiko menerima piutang usaha sebagai benar padahal sebenarnya mengandung salah saji sebesar lebih dari $21.000. ARIA dipengaruhi oleh risiko audit yang dapat diterima, hasil pengujian pengendalian dan pengujian substansif atas transaksi, prosedur analitis, dan signifikansi relatif piutang usaha dalam laporan keuangan. 2. Risiko yang dapat diterima atas penolakan yang salah (ARIR). Risiko menolak piutang usaha sebagai tidak benar padahal sebenarnya tidak mengandung salah saji dalam jumlah yang material. ARIR dipengaruhi oleh biaya tambahan resampling. Karena cukup mahal mengkonfirmasi piutang usaha untuk yang kedua kalinya. Mengestimasi Salah Saji dalam Populasi Estimasi ini memiliki dua bagian : 1. Estimasi titik estimasi yang diharapkan. Auditor memerlukan estimasi di muka atas titik estimasi populasi bagi estimasi perbedaan, seperti ketika mereka memerlukan estimasi tingkat pengecualian populasi untuk sampling atribut. 2. Melakukan estimasi deviasi standar populasi di muka – variabelitas populasi. Untuk menentukan ukuran sampel awal, auditor memerlukan estimasi di muka atas variasi salah saji dalam populasi seperti yang diukur oleh deviasi standar perhitungan. Memilih Sampel Karena memerlukan sampel acak (selain PPS), auditor harus menggunakan salah satu metode pemilihan sampel probabilistik guna memilih 100 item sampel untuk konfirmasi. Dalam kasus ini auditor menggunakan sampek acak yang dihasilkan komputer. Melaksanakan Prosedur Audit Auditor harus berhati-hati dalam mengkonfirmasi piutang usaha dan melaksanakan proosedur alternatif dengan menggunakan metode yang telah dibahas. Menggeneralisasi dari Sampel ke Populasi Secara konseptual, estimasi nonstatistik dan estimasi perbedaan akan melakukan hal yang sama – menggeneralisasi dari sampel ke populasi. Meskipun kedua metode itu mengukur kemungkinan salah saji populasi berdasarkan hasil sampel, estimasi perbedaan menggunakan pengukuran statistik untuk menghitung batas keyakian. Empat langkah berikut akan menggambarkan perhitungan batas keyakinan untuk Hart Lumber Compnay. 1. Menghitung titik estimasi total salah saji. Titik estimasi adalah ekstrapolasi langsung dari salah saji dalam sampel ke salah saji dalam populasi. Jadi tidaklah mungkin salah saji aktual, tetapi tidak diketahui, persis sam dengan



titik estimasi. Sebalinya, jauh lebih realistis mengestimasi salah saji dalam istilah interval keyakinan yang ditentukan oleh titik estimasi ditambah dan dikurangi inteval presisi yang dihitung. Perhitungan interval keyakinan merupakan bagian yang penting dari estimasi perbedaan. 2. Menghitung estimasi deviasi standar populasi. Deviasi standar populasi adalah ukuran statistik dari variabilitas nilai setiap item dalam populasi. Jika ada sejumlah besar variasi dalam nilai item populasi, deviasi standar akan lebih besar dibandingkan jika variasinya kecil. Deviasi standar memiliki pengaruh signifikan terhadap interval presisi yang dihitung. Seperti yang dapat diperkirakan, kemampuan auditor untuk memprediksi total salah saji akan lebih baik jika ada sejumlah kecil variasi dalam setiap item sampel. 3. Menghitung interval presisi. Internal presisi dihitung dengan menggunakan rumus statistik. Hasilnya adalah berupa ukuran dolar dari ketidakmampuan memprediksi salah saji populasi yang sebenarnya karena pengujian didasarkan pada sampel, dan bukan pada populasi secara keseluruhan. Agar interval presisi yang dihitung memiliki arti penting, interval tersebut harus dihubungkan dengan ARIA. Pemeriksaan terhadap rumus menunjukan bahwa pengaruh perubahan setiap faktor meskipun faktor-faktor lainnya tetap konstan adalah sebagi berikut : Jenis Perubahan Meningkatkan ARIA Meningkatkan titik estimasi salah saji Meningkatkan deviasi standar Meningkatkan ukuran sampel



Pengaruh terhadap Interval Presisi yang Dihitung Menurun Meningkat Meningkat Menurun



4. Menghitung batas keyakinan. Auditor menghitung batas keyakinan, yang mendefinisikan interval keyakinan, dengan mengkombinasikan titk estimasi dari total salah saji dan interval presisi yang dihitung pada tingkat keyakinan yang diinginkan.



Menganalisis Salah Saji Tidak ada perbedaan dalam menganalisis salah saji menurut metode nonstatistik dan statistik. Auditor harus mengevaluasi salah saji untuk menentukan penyebab setiap salah saji dan memutuskan apakah perlu memodifikasikan model risiko audit.



Memutuskan Akseptabilitas Populasi Jika menggunakan metode statistik, maka akan memutuskan apakah suatu populasi dapat diterima auditor bergantung pada aturan keputusan sebagai berikut : Jika Interval keyakinan dua sisi untuk salah saji sepenuhnya berada dalam salah saji yang dapat ditoleransi berupa plus minus, terima hipotesis bahwa nilai buku tidak disalahsajikan dalam jumlah yang material. Jika terjadi sebaliknya, terima hipotesis bahwa nilai buku disalahsajikan dalam jumlah yang material.



Lampiran



NPM



NAMA



PERTANYAAN



O113U122



Rizky Fadilah



0113U147



Khaerunisa Harsono



0113U401



Rama Rizkia Setiadji