Di era data-driven, peran akuntansi tidak hanya terbatas pada mencatat transaksi dan menyusun laporan keuangan. Akuntansi kini juga bertugas menganalisis data untuk memberikan wawasan strategis yang mendukung pengambilan keputusan. Dua pendekatan analitik yang sering digunakan dalam konteks ini adalah descriptive analytics dan prescriptive analytics. Artikel ini akan membahas kedua pendekatan tersebut, perbedaannya, dan bagaimana keduanya diterapkan dalam akuntansi.

Descriptive Analytics: Memahami Apa yang Terjadi

Descriptive analytics adalah pendekatan analisis data yang berfokus pada menggambarkan apa yang telah terjadi dalam suatu periode waktu. Pendekatan ini menggunakan data historis untuk memberikan gambaran tentang kinerja keuangan atau operasional perusahaan.

Ciri-Ciri Descriptive Analytics:

  1. Berbasis Data Historis: Analisis dilakukan pada data masa lalu, seperti laporan penjualan, arus kas, atau biaya operasional.
  2. Menggambarkan Tren dan Pola: Membantu mengidentifikasi pola atau tren yang berulang, seperti pola pengeluaran bulanan.
  3. Menghasilkan Laporan yang Informatif: Digunakan untuk menyusun laporan keuangan, analisis varians, atau grafik kinerja.

Contoh Descriptive Analytics dalam Akuntansi:

  1. Analisis Laporan Keuangan
    Membandingkan laporan laba rugi tahun ini dengan tahun sebelumnya untuk mengidentifikasi tren pertumbuhan pendapatan.
  2. Rekonsiliasi Akun
    Menggunakan data transaksi historis untuk memastikan saldo akun yang dilaporkan sesuai.
  3. Analisis Varians Anggaran
    Mengidentifikasi perbedaan antara anggaran dan realisasi untuk memahami penyebabnya.

Alat yang Digunakan untuk Descriptive Analytics:

  • Excel: Untuk analisis dasar seperti grafik tren dan pivot table.
  • Power BI/Tableau: Untuk membuat visualisasi interaktif berdasarkan laporan historis.
  • Sistem ERP: Seperti SAP atau Oracle untuk mengelola data keuangan.

Manfaat Descriptive Analytics dalam Akuntansi:

  • Memberikan pemahaman yang jelas tentang performa masa lalu.
  • Menyediakan informasi dasar untuk membuat prediksi atau perencanaan di masa depan.
  • Mengidentifikasi area yang memerlukan perhatian, seperti biaya yang melebihi anggaran.

Prescriptive Analytics: Memberikan Rekomendasi Keputusan

Prescriptive analytics adalah pendekatan analisis yang lebih maju, berfokus pada memberikan rekomendasi tindakan untuk mengoptimalkan hasil di masa depan. Pendekatan ini menggabungkan data historis, prediktif, dan model simulasi untuk memberikan solusi optimal.

Ciri-Ciri Prescriptive Analytics:

  1. Berbasis Prediksi dan Optimasi: Menggunakan data masa lalu untuk memproyeksikan skenario dan memberikan rekomendasi.
  2. Pendekatan Proaktif: Tidak hanya menganalisis apa yang telah terjadi, tetapi juga merekomendasikan apa yang harus dilakukan.
  3. Menggunakan Model Simulasi: Membantu memvisualisasikan dampak dari berbagai opsi keputusan.

Contoh Prescriptive Analytics dalam Akuntansi:

  1. Optimalisasi Anggaran
    Menggunakan model preskriptif untuk menentukan alokasi anggaran yang optimal berdasarkan data historis dan target keuangan.
  2. Manajemen Kas
    Memberikan rekomendasi tentang kapan sebaiknya melakukan investasi jangka pendek atau pembayaran hutang untuk memaksimalkan arus kas.
  3. Mitigasi Risiko Keuangan
    Menentukan langkah mitigasi risiko dengan mensimulasikan dampak dari berbagai skenario, seperti perubahan suku bunga atau fluktuasi nilai tukar.

Alat yang Digunakan untuk Prescriptive Analytics:

  • Alat Analitik Lanjutan: Seperti SAS atau IBM SPSS untuk simulasi dan optimasi.
  • Power BI/Tableau: Untuk memvisualisasikan skenario dan rekomendasi.
  • Python/R: Untuk membangun model preskriptif berbasis algoritma optimasi.

Manfaat Prescriptive Analytics dalam Akuntansi:

  • Membantu perusahaan mengoptimalkan keputusan keuangan.
  • Mengurangi ketidakpastian dengan memberikan gambaran tentang dampak keputusan tertentu.
  • Mendukung perencanaan strategis dengan skenario “what-if.”

Perbandingan Descriptive Analytics dan Prescriptive Analytics

Aspek Descriptive Analytics Prescriptive Analytics
Fokus Apa yang telah terjadi? Apa yang harus dilakukan untuk hasil optimal?
Jenis Data Data historis. Data historis, prediktif, dan simulasi.
Tujuan Menggambarkan pola atau tren. Memberikan rekomendasi tindakan.
Pendekatan Retrospektif (melihat ke belakang). Proaktif (melihat ke depan).
Contoh dalam Akuntansi Analisis laporan keuangan, rekonsiliasi akun. Optimalisasi anggaran, mitigasi risiko keuangan.

Bagaimana Descriptive dan Prescriptive Analytics Bekerja Bersama dalam Akuntansi

Descriptive dan prescriptive analytics bukanlah pendekatan yang saling menggantikan, tetapi saling melengkapi. Berikut adalah contoh bagaimana keduanya digunakan secara bersamaan:

Studi Kasus: Pengelolaan Anggaran

  1. Descriptive Analytics
    • Mengidentifikasi tren pengeluaran bulanan dalam data anggaran tahun lalu.
    • Menemukan bahwa biaya pemasaran meningkat 15% setiap kuartal.
  2. Prescriptive Analytics
    • Merekomendasikan alokasi anggaran baru yang mengoptimalkan pengeluaran pemasaran dengan meningkatkan ROI.
    • Menggunakan simulasi untuk memproyeksikan dampak anggaran pada laba bersih perusahaan.

Studi Kasus: Manajemen Risiko

  1. Descriptive Analytics
    • Meninjau pola fluktuasi nilai tukar mata uang selama lima tahun terakhir.
    • Mengidentifikasi bulan-bulan dengan volatilitas tinggi.
  2. Prescriptive Analytics
    • Merekomendasikan strategi lindung nilai (hedging) yang optimal untuk mengurangi dampak risiko fluktuasi mata uang.

Kesimpulan

Descriptive analytics dan prescriptive analytics adalah dua pendekatan penting dalam analitik data yang mendukung peran strategis akuntansi modern:

  • Descriptive Analytics memberikan wawasan tentang apa yang telah terjadi, membantu akuntan memahami kinerja masa lalu.
  • Prescriptive Analytics memberikan rekomendasi untuk tindakan yang optimal, membantu akuntan mengambil keputusan yang lebih baik.

Dalam konteks akuntansi, kedua pendekatan ini memungkinkan perusahaan untuk tidak hanya memahami data keuangan, tetapi juga menggunakannya untuk mencapai keunggulan kompetitif dan perencanaan strategis yang lebih baik. Mengintegrasikan keduanya ke dalam proses kerja dapat membantu akuntan menciptakan nilai lebih besar bagi perusahaan dan pemangku kepentingan.