Laporan keuangan merupakan sumber informasi penting untuk memahami kondisi dan kinerja suatu perusahaan. Namun, laporan keuangan tidak hanya berfungsi untuk menunjukkan jumlah pendapatan, beban, aset, dan laba. Jika dianalisis dengan tepat, data di dalamnya dapat membantu perusahaan menemukan pola, mengidentifikasi masalah, dan menentukan strategi bisnis yang lebih efektif.

Di sinilah data analytics berperan. Teknologi dan metode analisis data memungkinkan perusahaan mengolah informasi keuangan menjadi insight atau wawasan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Menurut Association of Chartered Certified Accountants (ACCA, 2020), analisis data dapat membantu profesional keuangan memahami kinerja masa lalu sekaligus memperkirakan kemungkinan kondisi bisnis di masa depan.

Apa Itu Data Analytics dalam Akuntansi?

Data analytics adalah proses mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data untuk menemukan pola, hubungan, serta informasi yang relevan. Dalam bidang akuntansi, analisis ini dapat diterapkan pada laporan laba rugi, laporan posisi keuangan, laporan arus kas, maupun data transaksi yang mendasarinya.

Sebagai contoh, laporan laba rugi menunjukkan bahwa beban operasional perusahaan meningkat selama satu tahun. Melalui data analytics, perusahaan dapat menelusuri kategori biaya yang mengalami kenaikan, membandingkan pengeluaran antarperiode, dan mengidentifikasi faktor yang mungkin menyebabkan perubahan tersebut.

Dengan demikian, analisis data membantu akuntan memahami bukan hanya apa yang terjadi, tetapi juga mengapa hal tersebut terjadi dan tindakan apa yang dapat dipertimbangkan. International Federation of Accountants (IFAC, 2018) juga menjelaskan bahwa analisis data dapat digunakan dalam pelaporan keuangan, audit, dan kegiatan bisnis untuk menemukan informasi yang bernilai.

Bagaimana Data Analytics Membantu Menemukan Insight dari Laporan Keuangan?

1. Mengidentifikasi Tren Kinerja Keuangan

Analisis data dapat digunakan untuk membandingkan kinerja keuangan dari satu periode ke periode berikutnya. Melalui analisis tren, perusahaan dapat mengetahui apakah pendapatan meningkat, beban bertambah, atau laba mengalami penurunan.

Sebagai contoh, pendapatan perusahaan meningkat sebesar 15% dibandingkan tahun sebelumnya, tetapi laba bersih hanya meningkat sebesar 3%. Perbedaan tersebut dapat menjadi indikasi bahwa beban perusahaan tumbuh lebih cepat daripada pendapatannya.

Informasi ini mendorong manajemen untuk menelusuri perubahan biaya produksi, biaya pemasaran, atau beban operasional lainnya. Dengan begitu, perusahaan dapat menentukan bagian yang perlu dievaluasi sebelum mengambil keputusan.

2. Mengevaluasi Profitabilitas dan Efisiensi

Data analytics membantu perusahaan menilai kemampuan menghasilkan laba dan menggunakan sumber daya secara efisien. Analisis dapat dilakukan melalui rasio keuangan, seperti gross profit margin, net profit margin, return on assets (ROA), dan current ratio.

Misalnya, penurunan gross profit margin dapat menunjukkan bahwa harga pokok penjualan meningkat lebih cepat daripada pendapatan. Namun, penyebabnya perlu diperiksa lebih lanjut dengan mempertimbangkan harga bahan baku, biaya produksi, perubahan harga jual, dan komposisi produk yang terjual.

Penelitian Lem (2024) menemukan bahwa strategi analisis data berkaitan dengan peningkatan efisiensi operasional dan kualitas informasi internal perusahaan. Hal ini menunjukkan bahwa analisis data dapat membantu perusahaan memahami penggunaan sumber daya dan mengevaluasi hasil kegiatan bisnis secara lebih terarah.

3. Menemukan Ketidakwajaran dan Potensi Risiko

Selain mengevaluasi kinerja, data analytics dapat membantu menemukan transaksi atau perubahan angka yang tidak biasa. Analisis dapat dilakukan dengan membandingkan nilai transaksi, mencari pola yang menyimpang, dan memeriksa perubahan akun yang berbeda dari kebiasaan sebelumnya.

Sebagai contoh, perusahaan dapat menandai transaksi dengan nominal besar yang terjadi di luar pola normal atau menemukan kenaikan biaya tertentu yang tidak sejalan dengan aktivitas operasional. Temuan tersebut tidak otomatis berarti terjadi kesalahan atau kecurangan, tetapi dapat menjadi dasar untuk melakukan pemeriksaan lebih lanjut.

Dalam proses audit, Wilson dan Dennis (2024) menjelaskan bahwa analisis data dan visualisasi dapat membantu auditor mengenali tren, anomali, serta area yang berpotensi memiliki risiko salah saji. Dengan demikian, auditor dapat memusatkan prosedur pemeriksaan pada area yang membutuhkan perhatian lebih besar.

4. Membantu Memperkirakan Kondisi Keuangan Masa Depan

Data analytics juga dapat digunakan untuk memperkirakan pendapatan, kebutuhan kas, dan kemungkinan perubahan biaya berdasarkan data historis serta kondisi terkini. Analisis ini membantu perusahaan mempersiapkan berbagai kemungkinan sebelum masalah muncul.

Sebagai contoh, jika perusahaan menemukan pola penurunan penjualan pada periode tertentu setiap tahun, informasi tersebut dapat digunakan untuk memperkirakan kebutuhan persediaan dan arus kas pada periode berikutnya.

ACCA (2020) membedakan analisis data menjadi analisis deskriptif untuk memahami apa yang terjadi, diagnostik untuk mencari penyebabnya, prediktif untuk memperkirakan apa yang mungkin terjadi, dan preskriptif untuk mempertimbangkan tindakan yang dapat diambil. Keempat pendekatan ini dapat membantu perusahaan beralih dari sekadar melihat laporan historis menjadi perencanaan yang lebih berorientasi ke masa depan.

Tantangan dalam Menggunakan Data Analytics

Walaupun dapat memberikan wawasan yang bermanfaat, analisis data tetap memiliki beberapa tantangan. Salah satunya adalah kualitas data. Data yang tidak lengkap, pencatatan ganda, atau klasifikasi akun yang tidak konsisten dapat menghasilkan kesimpulan yang keliru.

Selain itu, hasil analisis harus ditafsirkan dengan mempertimbangkan konteks bisnis. Penurunan laba, misalnya, tidak selalu menunjukkan kinerja yang buruk karena dapat disebabkan oleh investasi jangka panjang atau perubahan strategi perusahaan.

Perusahaan juga perlu memperhatikan keamanan informasi keuangan dan memastikan bahwa pihak yang mengakses data memiliki kewenangan yang sesuai. IFAC (2018) menekankan relevansi analisis data dalam pelaporan keuangan dan audit, tetapi manfaatnya tetap bergantung pada penggunaan metode yang tepat serta pemahaman profesional terhadap hasil analisis.

Oleh karena itu, data analytics sebaiknya digunakan sebagai pendukung pertimbangan profesional, bukan sebagai pengganti pemahaman akuntansi dan evaluasi manusia.

 

Referensi

Association of Chartered Certified Accountants. (2020). Analytics in finance and accountancy. https://www.accaglobal.com/policy-and-insights/reports/2020/analytics-finance-accountancy.html

International Federation of Accountants. (2018). Data analytics: An information resource for IFAC members. https://www.ifac.org/publications/data-analytics-information-resource-ifac-members

Lem, K. W. (2024). Data analytics strategy and internal information quality. Contemporary Accounting Research, 41(2), 1376–1410. https://doi.org/10.1111/1911-3846.12942

Wilson, B., & Dennis, A. (2024). Data analytics and visualization in the audit. Journal of Accountancy. https://www.journalofaccountancy.com/issues/2024/mar/data-analytics-and-visualization-in-the-audit/

An exploratory data analysis approach for analyzing financial accounting data using machine learning. (2023). Decision Analytics Journal, 7, 100212. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100212