Peran auditor adalah untuk membantu manajemen dalam mengidentifikasi risiko dan merumuskan solusi kontrol yang meminimalkan risiko tersebut. Auditing adalah proses siklus yang menggunakan riwayat dan informasi terkini untuk penilaian resiko , analisis kontrol, pelaporan kepada manajemen, dan menggabungkan hasil audit ke penilaian risiko.

Semua jenis audit dan semua jenis auditor dapat mengambil keuntungan dari alat dan teknik perangkat lunak agar menjadi lebih efisien dan efektif. Terdapat dua kategori perangkat lunak:

Alat Produktivitas Auditor

Teknologi ini digunakan sebagai bagian dari proses audit untuk kegiatan-kegiatan berikut ini:

Menggunakan CAATs dalam Proses Audit

CAAT dapat digunakan dalam berbagai cara untuk mengevaluasi integritas suatu aplikasi, menentukan kepatuhan dengan prosedur, dan terus memantau hasil pemrosesan. Auditor sistem informasi meninjau sistem aplikasi untuk memperoleh pemahaman tentang kontrol yang ada untuk memastikan akurasi dan kelengkapan data. Ketika kontrol aplikasi yang memadai diidentifikasi, auditor melakukan tes untuk memverifikasi efektivitasnya. Ketika kontrol tidak memadai, auditor harus melakukan pengujian yang lebih luas untuk memverifikasi integritas data. Untuk melakukan tes aplikasi dan data, auditor dapat menggunakan CAAT.

Perangkat Lunak Audit Umum

Penggunaan perangkat lunak audit umum memungkinkan untuk melakukan fungsi yang diperlukan langsung pada file aplikasi. Perangkat lunak audit dapat digunakan untuk:

Application Controls

Auditor perlu menerapkan standar yang sama untuk aplikasi mereka sendiri karena mereka merekomendasikan kepada orang lain. Apakah aplikasi melibatkan men-download file dari mainframe ke spreadsheet atau penciptaan database departemen. Kontrol harus ada. Auditor menggunakan spreadsheet untuk menganalisis data dan menyusun opini. Risiko mengandalkan informasi yang tidak akurat untuk opini-opini audit bisa sangat memalukan. Beberapa kunci yang meminimalkan risiko dalam pembangunan spreadsheet meliputi:

Database departemen harus dilindungi dengan pengamatan yang mencegah perubahan tidak sah terhadap data. Selain itu, setelah aplikasi database diimplementasikan, aplikasi harus disimpan di direktori program terpisah dan terbatas pada “eksekusi saja.”. Database integrity controls termasuk :

Analisis Data

Menggunakan komputer untuk analisis data menjadi peluang besar di bidang inovasi bagi auditor. Komputer dapat membandingkan dan meringkas data juga dapat mewakili data dalam bentuk grafik. Program analisis data menggunakan teknik seperti:

Penggunaan IT untuk mengaudit TI bukan ide baru. Ini adalah salah satu inovasi auditor, pengetahuan, keterampilan, dan kemampuan. Evolusi berkelanjutan dari IT telah menempatkan fitur-fitur canggih dari hardware maupun software di tangan auditor IT untuk menerapkan dalam mendukung pelaksanaan, mendokumentasikan, dan menjalankan proses audit. Dengan kemajuan hardware dan software, kita dapat melihat bahwa bahkan pada tingkat aplikasi, alat dan teknik software yang ada bagi auditor untuk menerapkan pendekatan inovatif untuk proses validasi. IT telah menciptakan keterampilan baru dan kesempatan baru seperti komputer forensik.

Seperti yang dibahas sebelumnya, bahkan aplikasi berorientasi objek memiliki alat dan teknik yang tersedia untuk auditor yang digunakan dalam audit melalui sistem. CAATs dapat digunakan secara efisien, dan alat-alat yang efektif dalam mendokumentasikan pekerjaan audit dapat dilakukan untuk proses memvalidasi aplikasi. Domain CAATs memanjang dari workstation atau tingkat notebook ke client / server, mainframe, dan tingkat jaringan. Profesional audit TI harus menggunakan perawatan profesional yang wajar dalam penerapan CAAT untuk mendukung proses audit dan kemungkinan aplikasi forensik komputer jika kejahatan telah dilakukan dalam organisasi.

Daftar Pustaka : Frederick Gallegos, Daniel P. Manson, Sandra Senft, Carol Gonzales - Information Technology Control and Audit, Second Edition (2004)

Penulis : Ainindia Nurul R, 4KA01, 10116418.

DATA MINING

Istilah data mining tentu sangat familiar bagi teman-teman yang sudah terjun di dunia bisnis dan analisis. Namun untuk yang lainnya, istilah tersebut terasa asing.

Menurut Pramudiono, data mining merupakan serangkaian proses dalam menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data yang selama ini tidak diketahui secara manual.

Data mining merupakan poin penting dalam dunia bisnis, apalagi di perusahaan besar. Karena data mining berperan dalam upaya untuk menggali atau menambang (mining) lebih dalam informasi yang terdapat dalam data yang besar. Tujuannya adalah untuk menemukan suatu pola atau hubungan antar himpunan yang mungkin memberikan sebuah manfaat. Bingung ya?

Salah satu kesulitan dalam memahami arti dari data mining adalah kenyataan bahwa data mining mewarisi berbagai aspek seperti statistik, database, kecerdasan buatan (artificial intelegent), dan juga information retrieval. Namun intinya, data mining merupakan proses mencari informasi dengan tujuan untuk menemukan hubungan atau pola yang bermanfaat bagi penggunanya dari sebuah data yang berjumlah besar.

IMPLEMENTASI DATA MINING

Implementasi dapat diartikan sebagai proses melaksanakan yang tadinya kebijakan menjadi sebuah tindakan. (Hanifah Harsono, 2002; 67). Implementasi merupakan kegiatan terencana yang dilakukan sungguh-sungguh berdasarkan aturan demi mencapai suatu tujuan.

Berikut adalah salah satu contoh implementasi data mining :

Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan

Aktifitas transaksi yang terjadi di sebuah Apotek Kelambir – 2 Medan, menyebabkan penumpukan data yang semakin lama akan semakin besar. Jika dibiarkan, data-data yang menumpuk tersebut hanya akan jadi sampah yang tak berguna lagi bagi apoteker. Dengan teknologi zaman sekang yang makin canggih, data-data tersebut dapat dianalisa dan diperoleh informasi lebih lanjut. Sehingga diperlukan suatu aplikasi untuk mengolah data penting dari database yang menumpuk tadi.

Di Apotek Kelambir – 2 Medan sendiri, pihak apotek masih belum mengetahui informasi apa saja yang penting dalam meningkatkan penjualan dan pelayanan. Salah satu cara untuk meningkatkan penjualan barang adalah dengan tetap menyediakan berbagai jenis alat-alat kesehatan secara terus menerus (kontinu) dalam gudang. Untuk mengetahui alat-alat kesehatan apa saja yang sering di beli konsumen, atau atau mengetahui alat-alat kesehatan apa saja yang jarang dibutuhkan konsumen, digunakanlah data mining.

Analisa data mining dilakukan dengan pencarian pola dari data transaksi, dimana data mining diimplementasikan dengan menggunakan database penjualan alat-alat kesehatan untuk menemukan kecenderungan pola kombinasi itemsets sehingga informasi tersebut dapat digunakan untuk pengambilan keputusan untuk mempersiapkan alat-alat kesehatan apa saja yang harus di stok.

Penerapan data mining dalam kasus ini menggunakan algoritma Apriori, yaitu suatu penerapan yang membantu dalam membentuk kombinasi item yang mungkin, lalu kombinasi itu di uji apakah memenuhi parameter.

Sebagai contoh jika seorang konsumen membeli abocat (jarum infus), maka kemungkinan konsumen tersebut juga membeli kapas dan kasa. Lalu hanya dari informasi tersebut diambil informasi kembali bahwa ketika konsumen membeli kapas, kemungkinan besar konsumen tersebuat juga akan membeli kasa. Itulah yang disebut dengan kombinasi item yang mungkin.

Referensi :

Sistem Pakar Untuk Menentukan Status Kesehatan Ibu Hamil Dengan Metode Inferensi Fuzzy (Sugeno)