RINGKASAN MATERI KULIAH PENGAUDITAN II EKA 446 A1 BAB 14
Oleh: KELOMPOK 7 I Gede Dhyana Pu!a
"14#6$#%#%7&
I Gede Had'(a K!e)na *'!a+an
"14#6$#%#74&
N,u!ah A,un, Pe!an'an
"14#6$#%#-6&
Made O(a .and!a And!eana
"14#6$#%116&
/AKULT /AKULTAS AS EKONOMI DAN BISNIS BI SNIS UNI0ERSITAS UDAANA 2#16
13 PERBANDINGAN ANTARA SAMPLING AUDIT UNTUK PENGUIAN RIN.IAN SALDO DENGAN SAMPLING AUDIT UNTUK PENGUIAN PENGENDALIAN DAN PENGUIAN SUBSTANTI/ TRANSAKSI
Perbedaan pokok antara pengujian pengendalian, pengujian substantive transaksi, dan pengujian rincian saldo terletak pada apa yang ingin di ukur oleh auditor. Auditor melaksanakan pengujian pengendalian dan pengujian substantif transaksi : • •
Untuk menentukan apakah tingkat pengecualian populasi cukup rendah. Untuk mengurangi penilaian resiko pengendalian dan karenannya mengurangi pengujian rincian saldo.
23 SAMPLING NONSTATISTIK
Ada 14 langkah yang diperlukan dalam sampling audit untuk pengujian atas rincian saldo. ahapan !ampling Audit untuk Pengujian ahapan !ampling Audit untuk Pengujian "incian !aldo
Pengendalian dan Pengujian !ubstantif
ransaksi Me!en5ana(an Sael Me!en5ana(an Sael 1. #enetapkan tujuan pengujian audit 1. #enetapkan tujuan pengujian audit $. #emutuskan apakah sampling audit $. #emutuskan apakah sampling audit dapat audit dapat diterapkan . %. #erumuskan kesalahan penyajian.
dapat audit dapat diterapkan . %. #erumuskan atribut dan kondisi
penyimpangan. 4. #erumuskan populasi 4. #endefiniskan populasi &. #endefiniskan unit sampling &. #endefiniskan unit sampling '. #enetapkan kesalahan penyajian yang '. #enetapkan tingkat pengecualian dapat ditoleransi yang dapat ditoleransi. (. #enetapkan risiko yang dapat diterima (. #enetapkan risiko yang dapat penilian diterima penerima yang salah terlalu risiko pengendalian yang rendah. ). #enaksir kesalahan penyajian dalam ).
#enaksir
tingkat
pengecualian
populasi. *. #enentukan ukuran sampel a+al
populasi *. #enentukan ukuran sampel a+al
Me'l'h )ael dan Mela()ana(an
Me'l'h )ael dan Mela()ana(an
P!8)edu! Aud' 1. #emilih sampel 11. #elaksanakan Prosedur Audit
P!8)edu! Aud' 1. #emilih sampel 11. #elaksanakan Prosedur Audit
Men,e9alua)' Ha)'l Men,e9alua)' Ha)'l 1$. #enggeneralisasi dari sampel ke 1$. #enggeneralisasi dari sampel ke
populasi 1%. #enganalisis kesalahan penyajian 14. #emutuskan akseptibilitas populasi 231
populasi 1%. #enganalisis pengecualian 14. #emutuskan akseptibilitas populasi
Menea(an Tuuan Pen,u'an Aud'
Auditor mengambil sa,pel untuk pengujian rincian saldo guna menentukan apakah saldo akun yang sedang diaudit telah dinyatakan secara +ajar. 232
Meuu)(an Aa(ah Sal'n, Aud' ;')a D'e!a(an
!ampling audit dapat diterapkan setiap kali auditor berencana membuat kesimpilan mengenai populas berdasarkan sampel. 23$
Me!uu)(an Ke)alahan Penya'an
-arena sampling audit untuk pengujian rincian saldo mengukur kesalahan penyajian moneter, yaitu kesalahan penyajian yang terjadi apabila item sampel disalahsajikan. 234
Me!uu)(an P8ula)'
alam pengujian rincian saldo, populasi definiskan sebagai item yang membentuk populasi rupiah yang tercatat.
$.4.1
!ampling istratifikasi
/agi kebanyakan populasi, auditor memisahkan populasi ke dalam dua atau lebih subpopulasi sebelum menerapkan sampling audit. 0al ini disebut sebagai sampling berstratifikasi stratified sampling), di mana setiap subpopulasi disebut sebagai strata. !tratifikasi memungkinan auditor untuk menekankan item populasi tertentu dan mengabaikan yang lain. 23%
Me!uu)(an Un' Sal'n,
Untuk sampling audit non2statistika dalam pengujian audit saldo, unit samplingnya hamper selalu berupa unsur2unsur yang membentuk saldo akun.
236
Menea(an Ke)alahan Penya'an yan, Daa D'8le!an)'
Auditor menggunakan kesalahan penyajian yang dapat ditoleransi, untuk menentukan ukuran sampel dan mengevaluasi hasil sampling nonstatistik. Auditor untuk memulainnya dengan pertimbangan pendahuluan mengenai materialitas dan menggunakan total tersebut untuk memutuskan kesalahan penyajian yang dpat ditoleransi bagi setiap akun
237
Menea(an R')'(8 yan, Daa D'e!'a aa) Pene!'aan yan, Salah
"esiko yang dapat diterima atas penerimaan yang salah acceptable risk of incorrect acceptance3 A"A 5 adalah jumlah risiko yang bersedia ditaggung auditor karena menerima suatu saldo sebagai benar padahal kesalahan penyajian yang sebenarnya dalam saldo tersebut melampaui kesalahan penyajian yang dapat ditoleransi. A"A mengukur keyakinan yang diinginkan auditor atas suatu saldo akun. Untuk memperoleh keyakinan yang lebih besar ketika mengaudit suatu saldo akun. Untuk memperoleh keyakinan yang lebih besar ketika mengaudit suatu saldo, auditor akan menetapkan A"A yang lebih rendah. Perhatikan bah+a A"A adalah istilah yang ekuivalen dengan A"A6" acceptable risk of assessing control risk too low)
untuk pengujian pengendalian dan pengujian sebstantif transaksi.
!eperti A"A6", A"A dapat ditetapkan secara kualitatif seperti rendah, sedang, atau tinggi5. Ada hubungan terbalik antara A"A dan ukuran sampel yang diperlukan. !ebuah faktor penting yang mempengaruhi keputusan auditor mengenai A"A adalah penilaian risiko pengendalian dalam model risiko audit. 7ika pengendalian internal sudah efektif, resiko pengendalian dapat dikurangi sehingga memungkinkan auditor untuk meningkatkan A"A. Pada gilirannya, hal ini akan mengurangi ukuran sampel yang diperlukan untuk pengujian atas rincian saldo akun yang berkaitan. 23-
Mena()'! (e)alahan enya'an dala P8ula)'
/iasanya auditor membuat estimasi ini berdasarkan pengalaman sebelumnya dengan klien dan dengan menilai risiko inheren, yang mempertimbangkan hasil pengujian pengendalian, pengujian substantif atas transaksi, dan prosedur analitis yang telah dilaksanakan. Ukuran sampel yang direncanakan akan meningkat apabila jumlah saji yang diharapkan dalam populasi mendekati kesalahan penyajian yang dapat ditoleransi. 23<
Menenu(an U(u!an )aa' A+al
7ika menggunakan sampling nonstatistik, auditor menetukan ukuran sampel a+al dengan mempertimbangkan faktor2faktor yang telah kita bahas sejauh ini. Untuk membantu auditor membuat keputusan menyangkut ukuran sampel, auditor seringkali mengikuti pedoman yang disebabkan oleh kantor akunntannya atau beberapa sumber lainnya. 231#
Mela()ana(an P!8)edu! Aud'
Untuk melaksanakan prosedur audit, auditor menerapkan prosedur audit yang tepat pada setiap item sampel untuk menetukan apakah item tersebut mengandung kesalahan penyajian. alam konfirmasi piutang usaha, auditor mengirimkan sampel konfirmasi positif. 7ika terjadi nonrespons, mereka akan menggunakan prosedur alternatif untuk menentukan kesalahan penyajian.
2311
Men,,ene!el')a)' da!' Sael (e P8ula)' dan Meuu)(an A()e';'l'a)
P8ula)'
Auditor harus menggeneralisasi dari sampel ke populasi dengan 15 memproyeksikan kesalahan penyajian dari hasil sampel ke populasi dan $5 mempertimbangkan kesalahan sampling serta resiko sampling A"A5. -arena itu, auditor harus memproyesikan dari sampel ke populasi. 8angkah pertama adalah menghitung titik estimasi point estimate5. itik estimasi dapat dihitung dengan berbagai cara, tetapi pendekatan yang umum adalah mengasumsikan bah+a kesalahan penyajian populasi yang belum diaudit adalah proporsional dengan kesalahan penyajian sampel. Perhitungan tersebut harus dilakukan untuk setiap strata dan kemudian dijumlahkan, bukan menggabungkan total kesalahan penyajian dalam sampel. 2312
Men,anal')') (e)alahan enya'an
Auditor harus mengevaluasi sifat dan penyebab setiap kesalahan penyajian yang ditemukan dalam pengujian rincian saldo. Auditor harus menganalisis kesalahan penyajian untuk memutuskan apakah setiap modifikasi model resiko audit memang diperlukan. alam paragraph sebelumnya, jika auditor menyimpulkan bah+a kelalaian untuk mencatat retur yang disebabkan oleh lemahnya pengendalian internal, auditor mungkin perlu menilai kembali resiko pengendalian. 0al tersebut pada gilirannya akan menyebabkan auditor mengurangi A"A, yang akan meningkatkan ukuran sampel yang direncanakan. 2312
T'nda(an Aa;'la P8ula)' D'8la(
7ika auditor menyimpulkan bah+a kesalahan penyajian dalam suatu populasi mungkin
lebih
besar
dari
kesalahan
penyajian
yang
dapat
ditolerensi
setelah
mempertimbangkan kesalahan sampling, populasi tidak dianggap dapat diterima. Pada titik tersebut, auditor memiliki beberapa tindakan yang dilakukan
$.1$.1 idak #engambil indakan 0ingga Pengujian atas /idang Audit 8ainnya elah !elesai Akhirnya, auditor harus mengevaluasi apakah laporan keuangan secara keseluruhan mengandung kesalahan penyajian yang material. 7ika kesalahan penyajian yang mengoffset ditemukan pada bagian audit lainnya, seperti dalam persediaan, auditor dapat menyimpulkan bah+a estimasi kesalahan penyajian piutang usaha dapat diterima. $.1$.$ #elaksanakan Pengujian Audit yang iperluas pada /idang ertentu 7ika analisis kesalahan penyajian menunjukkan bah+a sebagian besar kesalahan penyajian merupakan !uatu jenis khusus, mungkin perlu membatasi upaya audt tambahan
pada bidang yang menjadi masalah. -etika auditor menganalisis bidang masalah dan memperbaikinya dengan menyesuaikan catatan klien, item sampel yang menyebabkan terisolasinya bidang masalah kemudian dapat ditunjukkan sebagai sudah 9benar. !ekarang titik estimasi dapat dihitung kembali tanpa melibatkan kesalahan penyajian yang telah 9dikoreksi. 0al ini hanya berlaku jika kesalahan dapat diisolasi pada suatu bidang tertentu. Pada umumnya kesalahan harus diproyeksikan ke populasi yang dijadikan sampel, meskipun klien menyesuaikan kesalahan.5
/erdasarkan fakta baru tersebut, auditor juga akan
mempertimbangkan kembali kesalahan sampling dan akseptibilitas populasi. $.1$.% #eningkatkan Ukuran !ampel 7ika auditor meningkatkan ukuran sampel, kesalahan sampling akan dikurangi jika tingkat kesalahan penyajian dalam sampel yang diperluas, jumlah rupiah nya, dan arahnya serupa dengan pada sampel a+al. -arena itu, meningkatkan ukuran sampel dapat saja memenuhi persyaratkan kesalahan penyajian yang dapat ditoleransi auditor. #eningkatkan ukuran sampel yang cukup untuk memenuhi standar kesalahan penyajian yang dapat ditolerensi auditor seringkali mahal, terutama jika perbedaan antara kesalahan penyajian yang dapat ditolerensi dan kesalahan penyajian yang diproyeksikan kecil. $.1$.4 #enyesuaikan !aldo Akun 7ika auditor menyimpulkan bah+a saldo akun mengandung kesalahan penyajian yang material, klien mungkin akan bersedia menyesuaikan nilai bukan berdasarkan hasil sampel. $.1$.& #eminta -lien untuk #engoreksi Populasi alam beberapa kasus, catatan klien sangat tidak kesalahan penyajian memadai sehingga populasi harus dikoreksi secara keseluruhan sebelum audit dapat diselesaikan.
$.1$.' #enolak untuk #emberikan Pendapat ;ajar anpa Pengecualian 7ika auditor yakin bah+a jumlah yang tercatat dalam suatu akun tidak dinyatakan secara +ajar, auditor harus mengikuti setidaknya satu prosedur alternatif sebelumnya atau mengkualifikasi laporan audit dengan cara yang cepat. 7ika auditor yakin bah+a laporan keuangan sangat mungkin mengandung kesalahan penyajian yang material, maka mengeluarkan pendapat +ajar tanpa pengecualian merupakan pelanggaran serius terhadap standar auditing.
$3 SAMPLING UNIT MONETER
Sal'n, un' 8nee! "monetary unit sampling = MUS ) merupakan metode
sampling statistic yang paling umum digunakan untuk pengujian rincian saldo karena memiliki kesederhanaan statistic bagi sampling atribut serta memberikan hasil statistic yang diekspresikan dalam rupiah atau mata uang lainnya yang sesuai 5. #U! juga disebut sebagai sampling unit rupiah, sampling jumlah moneter kumulatif, dan sampling dengan probabilitas yang proporsiaonal dengan ukuran. $31
Pe!;edaan Ana!a Sal'n, Un' M8nee! " MUS & dan Sal'n, N8n)a')'(
#U! serupa dengan penggunaan sampling nonstatistik. -e214 langkahnya juga harus dilakukan dalam #U!, +alaupun beberapa dilakukan dengan cara yang berbeda. Perbedaan tersebut yaitu: %.1.1
efinisi Unit !ampling adalah suatu "upiah ndividual
#U! memiliki fitur yang penting seperti definisi unit sampling sebagai suatu rupiah individual dalam saldo akun. engan berfokus pada rupiah individual sebagai unit sampling, secara otomatis #U! akan menekankan unit fisik yang memiliki saldo tercatat lebih besar. -arena sampel dipilih berdasarkan doalr individual, akun dengan saldo yang besar memiliki kesempatan yang lebih besar untuk dimasukkan ketimbang akun dengan saldo yang lebih kecil. Akibatnya sampling berstratifikasi tidak diperlukan dalam #U!. !tratifikasi itu akan terjadi secara otomatis. %.1.$
Ukuran Populasi adalah Populasi "upiah yang ercatat
#U! tidak dapat digunakan untuk mengevaluasi apakah item persediaan tertentu memang ada tetapi belum diperhitungkan. 7ika tujuan kelengkapan sangat penting dalam pengujian audit, tujuan tersebut harus dipenuhi secara terpisah dari pengujian #U!.
%.1.%
Pertimbangan Pendahuluan #engenai #aterialitas igunakan untuk !etiap
Akun dan /ukan kesalahan penyajian yang apat itoleransi Aspek unik lain dari #U! adalah penggunaan pertimbangan pendahuluan mengenai materialitas, untuk menentukan secara langsung jumlah kesalahan penyajian yang dapat ditoleransi ketika mengaudit setiap akun. eknik sampling lainnya mengharuskan auditor untuk menentukan kesalahan penyajian yang dapat ditoleransi bagi setiap akun dengan mengalokasikan pertimbangan pendahuluan mengenai materialitas. 0al ini tidak diperlukan jika yang digunakan adalah #U!. %.1.4
Ukuran !ampel itentukan dengan #enggunakan "umus !tatistik
Proses ini akan dibahas secara terpisah setelah membahas 14 langkah sampling untuk sampling unit moneter #U! 5 %.1.&
Pemilihan !ampel ilakukan dengan #enggunakan PP!
!ampel unit moneter adalah sampel yang dipilih dengan menggunakan probabilitas yang proporsional bagi pemilihan ukuran sampel (probability proportional to size sample selection=PPS). !ampel PP! dapat diperoleh dengan menggunakan perangkat lunak
computer, tabel angka acak, atau teknik sampling sistematis. %.1.'
Auditor #enggeneralisasi dari !ampel ke Populasi dengan #enggunakan
eknik #U! anpa memandang metode sampling yang dipilih, auditor harus menggeneralisasi dari sampel ke populasi dengan 15 memproyeksikan kesalahan penyajian dari hasil sampel ke populasi dan $5 menentukan kesalahan sampling yang terkait. Ada empat aspek dalam melakukan hal tersebut dengan menggunakan #U!: 1. abel sampling atribut digunakan untuk menghitung hasil. $. 0asil atribut harus dikonversi ke dalam rupiah. %. Auditor harus membuat asumsi mengenai persentase kesalahan penyajian setiap item populasi yang mengandung kesalahan penyajian. 4. 0asil statistik yang diperoleh jika menggunakan #U! disebut sebagai batas salah saji misstatement bounds5. $32
Men,,ene!al')a)' da!' Sael (e P8ula)' '(a T'da( Ada (e)alahan enya'an yan, D'eu(an den,an Men,,una(an MUS
Anggaplah bah+a auditor mengkonfirmasi populasi piutang usaha untuk melihat kebenaran moneternya. otal populasi adalah <1.$., dan sampel sebanyak 1 konfirmasi telah diperoleh. !etelah melakukan audit, tidak ada kesalahan penyajian yang ditemukan dalam sampel. Auditor ingin menentukan jumlah lebih saji maksimum dan jumlah kurang saji yang dapat saja terjadi dalam populasi meskipun sampel tidak mengandung kesalahan penyajian. 0al tersebut masing2masing disebut sebagai batas kesalahan penyajian atas dan batas kesalahan penyajian ba+ah. %.$.1 Persentase Asumsi kesalahan penyajian yang epat Asumsi yang pas bagi persentase salah saji dalam item populasi yang mengandung salah saji tersebut secara keseluruhan merupakan keputusan auditor. Auditor harus menetapkan persentase tersebut berdasarkan pertimbangan profesionalnya dalam situasi tersebut. $3$
Men,,ene!al')a)' Ke'(a (e)alahan enya'an D'eu(an
=mpat aspek dalam menggeneralisasi dari sampel ke populasi, tetapi penggunaannya telah dimodifikasi sebagai berikut: 1. 7umlah lebih saji dan kurang saji ditangani secara terpisah dan kemudian digabungkan. Pertama, batas kesalahan penyajian atas dan ba+ah a+al dihitung secara terpisah untuk jumlah lebih saji dan kurang saji dihitung. $. Asumsi kesalahan penyajian yang berbeda dibuat untuk setiap kesalahan penyajian, termasuk kesalahan penyajian nol. 7ika tidak ada kesalahan penyajian dalam sampel, asumsinya akan
diperlukan sebagai persentase rata2rata kesalahan penyajian untuk item
populasi yang mengandung kesalahan penyajian.
!etelah kesalahan penyajian
tersebut
ditemukan, auditor dapat menggunakan informasi yang tersedia tentang sampel untuk menentukan batas salah saji. %. Auditor harus berhadapan dengan lapisan 6U=" dari tabel sampling atribut. Auditor melakukan hal ini karena ada asumsi kesalahan penyajian yang berbeda bagi setiap kesalahan penyajian. 8apisan tersebut dihitung dengan terlebih dahulu menentukan 6U=" dari tabel untuk setiap kesalahan penyajian dan kemudian menghitung setiap lapisan. 4. Asumsi kesalahan penyajian harus dikaitkan dengan setiap lapisan. #etode yang paling umum untuk mengaitkan asumsi kesalahan penyajian dengan lapisan adalah mengaitkan secara konservatif persentase kesalahan penyajian rupiah yang terbesar dengan lapisan yang terbesar. $34
Meuu)(an A()ea;'l'a) P8ula)' den,an Men,,una(an MUS
!etelah batas dihitung, auditor harus memutuskan apakah populasi dapat diterima. Untuk melakukan hal tersebut, diperlukan suatu aturan keputusan. Aturan keputusan untuk #U! adalah sebagai berikut: 7ika batas kesalahan penyajian ba+ah dan batas salah saji atas berada di antara jumlah kesalahan penyajian yang berupa lebih saji dan kurang saji yang dapat ditoleransi, kesimpulan bah+a nilai buku tidak mengandung kesalahan penyajian yang material dapat diterima. 7ika tidak, ambil kesimpulan bah+a nilai buku mengandung kesalahan penyajian yang material. $3%
T'nda(an '(a P8ula)' D'8la(
7ika satu atau kedua batas kesalahan penyajian itu berada di luar batas kesalahan penyajian yang dapat ditoleransi dan populasi dianggap tidak dapat diterima, auditor memiliki beberapa opsi. $36
Menenu(an U(u!an Sael den,an Men,,una(an MUS
#etode yang digunakan untuk menentukan ukuran sampel bagi #U! serupa dengan yang digunakan untuk sampling atribut unit fisik, yang menggunakan tabel sampling atribut.
%.'.1 #aterialitas Pertimbangan pendahuluan tentang materialitas umumnya merupakan dasar bagi jumlah kesalahan penyajian yang dapat ditoleransi yang akan digunakan. 7ika diperkirakan terjadi kesalahan penyajian dalam pengujian non2#U!, kesalahan penyajian yang dapat ditoleransi akan kurang materialitas dari jumlah tersebut. %.'.$ Asumsi Persentase "ata2rata kesalahan penyajian untuk tem Populasi yang #engandung kesalahan penyajian #ungkin ada asumsi yang terpisah untuk batas atas dan ba+ah, yang juga merupakan pertimbangan auditor. 0al tersebut harus didasarkan pada pengetahuan auditor mengenai klien serta pengalaman masa lalu, dan jika lebih kecil dari 1 persen yang digunakan, asumsinya harus dapat dipertahankan dengan jelas. %.'.% "isiko yang apat iterima atas Penerimaan yang !alah A"A adalah suatu pertimbangan auditor dan sering kali dicapai dengan bantuan model risiko audit. %.'.4 >ilai Populasi Per Pembukuan >ilai rupiah populasi diambil dari catatan klien. %.'.& =stimasi ingkat Pengecualian Populasi Umumnya, estimasi tingkat pengecualian populasi untuk #U! adalah nol, karena #U! sangat tepat digunakan pada situasi tidak ada kesalahan penyajian, atau jika hanya sedikit kesalahan penyajian yang diperkirakan akan terjadi. %.'.' 0ubungan #odel "isiko Audit dengan Ukuran !ampel untuk #U! #U! akan digunakan dalam melaksanakan pengujian atas rincian saldo. Auditor harus memahami hubungan ketiga faktor2faktor independen itu dalam model risiko audit, ditambah prosedur analitis dan pengujian substantif transaksi dengan ukuran sampel untuk pengujian rincian saldo. !ampling unit moneter #U!5 memiliki sedikitnya empat fitur yang menarik bagi auditor: 1. #U! secara otomatis akan meningkatkan kemungkinan memilih item rupiah yang tinggi dari populasi yang sedang diaudit. $. #U! dapat mengurangi biaya pelaksanaan pengujian audit karena beberapa item sampel akan diuji sekaligus. %. #U! mudah diterapkan. 4. #U! menghasilkan kesimpulan statistik dan bukan kesimpulan nonstatistik.
43
SAMPLING 0ARIABEL
!ampling variable adalah metode statistic yang digunakan oleh auditor. !ampling variable dan sampling nonstatistik untuk pengujian rincian saldo memiliki tujuan yang sama, yaitu mengukur salah saji dalam suatu saldo akun. 7ika auditor menentukan bah+a jumlah salah saji melampaui jumlah yang dapat ditoleransi, mereka akan menolak populasi dan melakukan tindakan tambahan. 431
Pe!;edaan ana!a Sal'n, 0a!'a;el dan N8n)a')'(
Penggunaan metode variable memiliki banyak kemiripan dengan sampling nonstatistik. -e214 langkah dalam sampling nonstatistik harus dilaksanakan pada metode variable, dan sebagian besar tidak jauh berbeda. 432
D')!';u)' Sal'n,
Auditor tidak mengetahui nilai rata2rata mean5 kesalahan penyajian dalam populasi, distribusi jumlah kesalahan penyajian, atau nilai yang diaudit. -arakteristik populasi tersebut harus diestimasi dari sampel yang tentu saja, merupakan tujuan dari pengujian audit. Untuk setiap sampel, auditor menghitung nilai rata2rata item dalam sampel sebagai berikut:
!etelah menghitung nilai rata2rata item sampel, auditor memplotnya ke dalam distribusi frekuensi. 43$
In=e!en)' Sa')'(
7ika sampel diambil dari satu populasi dalam situasi audit actual, auditor tidak mengetahui karakteristik populasi itu dan biasanya, hanya satu sampel yang akan diambil dari populasi bersangkutan. Pengetahuan mengenai distribusi sampling akan memungkinkan auditor untuk menarik kesimpulan statistic, atau inferensi statistic ( statistical inferences ) , mengenai populasi. Auditor dapat menyatakan kesimpulan yang dibuatnya dari interval keyakinan dengan menggunakan inferensi statistic dalam cara yang berbeda. Akan tetapi, mereka harus berhati2 hati untuk menghindari kesimpulan yang tidak benar, mengingat nilai populasi yang sebenarnya selalu tidak diketahui. Akan tetapi, auditor dapat mengatakan bah+a prosedur yang digunakan untuk memperoleh sampel dan menghitung interval keyakinan akan menghasilkan interval yang berisi nilai rata2 rata populasi yang sebenarnya dalam persentase tertentu pada saat tersebut. !ingkatnya, auditor mengetahui reliabilitas proses inferensi
statistic yang digunakan untuk menarik kesimpulan. #enghitung interval keyakinan rata2rata populasi dengan menggunakan logika yaitu sebagai berikut : 434
Me8de 0a!'a;el
Auditor menggunakan proses inferensi statistic sebelumnya bagi semua metode sampling variabel. !etiap metode dibedakan menurut apa yang sedang diukur, ketiga metode variabel tersebut. 4.4.1 =stimasi selisih Auditor menggunakan e)'a)' )el')'h "difference estimation) untuk mengukur estimasi jumlah kesalahan penyajian total dalam populasi apabila ada nilai tercatat maupun nilai yang diaudit bagi setiap item sampel, yang hampir selalu terjadi dalam audit. =stimasi perbedaan sering kali menghasilkan ukuran sampel yang lebih kecil jika dibandingkan dengan setiap metode lainnya, dan relative lebih mudah digunakan. -arena alasan tersebut, estimasi perbedaan sering kali dianggap sebagai metode variabel yang paling disukai 4.4.$ =stimasi "asio =stimasi rasio ( ratio estimation ) serupa dengan estimasi perbedaan kecuali auditor menghitung rasio antara kesalahan penyajian dan nilai tercatatnya serta memproduksikan hal ini dengan populasi untuk #enaksir total kesalahan penyajian populasi. =stimasi rasio dapat menghasilkan ukuran sampel yang jauh lebih kecil ketimbang estimasi perbedaan jika ukuran kesalahan penyajian populasi proporsional dengan nilai tercatat item populasi. 7ika ukuran setiap kesalahan penyajian bersifat independen dengan nilai tercatat, estimasi perbedaan akan menghasilkan ukuran sampel yang lebih kecil. !ebagian besar auditor lebih menyukai estimasi perbedaan karena lebih sederhana untuk menghitung interval keyakinan.
4.4.% =stimasi "ata2rata per Unit E)'a)' !aa>!aa e! un' ( mean per unit estimation ) auditor berfokus pada nilai
yang teraudit dan bukan pada jumlah kesalahan penyajian setiap item dalam sampel. -ecuali untuk definisi apa yang sedang diukur, estimasi rata2rata per unit dihitung dengan cara yang sama seperti estimasi perbedaan. itik estimasi nilai yang diaudit sama dengan rata2rata nilai item yang di audit dalam sampel dikalikan dengan ukuran populasi. Perhitungan interval presisi dilakukan berdasarkan nilai item sampe yang diaudit dan bukan kesalahan penyajian. 7ika auditor telah menghitung batas keyakinan atas dan ba+ah, mereka akan memutuskan akseptabilitas populasi dengan membandingkan jumlah tersebut dengan nilai buku yang
tercatat. =stimasi rata2rata per unit jarang digunakan dalam praktik karena ukuran sampel umumnya jauh lebih besar ketimbang untuk dua metode sebelumnya. 43%
Me8de Sa')'( Be!enan,
!ampling stratifikasi adalah metode sampling dimana semua unsur dalam total populasi dibagi menjadi dua atau lebih subpopulasi. !etiap subpopulasi kemudian diuji secara independen. Perhitungannya dilakukan bagi setiap strata dan kemudian digabung menjadi satu estimasi populasi secara keseluruhan untuk interval keyakinan populasi secara menyeluruh. 0asilnya diukur secara statistic. !tratifikasi dapat diterapkan pada estimasi perbedaan, rasio, dan rata2rata per unit, tetapi paling sering digunakan dengan estimasi rata2 rata per unit. 436
R')'(8 Sal'n,
"isiko yang dapat diterima atas penerimaan yang salah A"A 5 untuk sampling nonstatistik. Untuk sampling variabel, auditor menggunakan A"A serta risiko yang dapat diterima atas penolakan yang salah acceptable risk of incorrect rejection 3 A"" 5. 43631 ARIA
A"A adalah risiko statistic bah+a auditor telah menerima populasi yang, dalam kenyataannya, mengandung kesalahan penyajian yang material. A"A mendapat perhatian yang besar dari auditor karena memiliki implikasi hukum yang serius dakam menyimpulkan bah+a saldo akun telah dinyatakan secara +ajar padahal sebenarnya mengandung kesalahan penyajian dalam jumlah yang material. !aldo akun dapat dinyatakan terlalu tinggi atau terlalu rendah, tetapi tidak keduanya ? karena itu, A"A merupakan pengujian statistic satu arah. -arena itu, koefisien keyakinan untuk A"A berbeda dengan tingkat keyakinan. ingkat keyakinan 3 1 @ $ A"A.
43632 ARIR R')'(8 yan, daa d'e!'a aa) en8la(an yan, )alah " acceptable risk of incorrect rejection ? ARIR & adalah risiko statistic bah+a auditor telah menyimpulkan suatu populasi
mengandung kesalahan penyajian yang material padahal sebenarnya tidak. A"" hanya akan mempengaruhi tindakan auditor jika mereka menyimpulkan bah+a populasi dinyatakan secara +ajar. 7ika auditor menemukan suatu saldo tidak dinyatakan secara +ajar, mereka umumnya akan meningkatkan ukuran sampel atau melaksanakan pengujian lainnya. A"" baru dianggap penting jika diperlukan biaya yang tinggi untuk meningkatkan ukuran sampel atau melaksanakan pengujian lainnya.
A"A dan A"" -eadaan Aktual Populasi kesalahan penyajian kesalahan
-eputuan Audit Aktual #enyimpulkan
bah+a
tidak
bah+a
mengandung
populasi -esimpulan
yang
risikonya adalah A"A tidak -esimpulan yang benar @ tidak
kesalahan benar @ risikonya adalah ada risiko
penyajian yang material. %3
yang
secara #aterial idak #aterial populasi -esimpulan yang benar @ -esimpulan yang tidak benar @
mengandung kesalahan penyajian tidak ada risiko yang material. #enyimpulkan
penyajian
A"A
ILUSTRASI PENGGUNA ESTIMASI PERBEDAAN
Untuk mengilustrasikan konsep dan metodologi sampling variabel, kita tela memilih estimasi perbedaan dengan menggunakan pengujian hipotesis karena relative sederhana. %31
Me!en5ana(an Sael dan Men,h'un, U(u!an Sael den,an Men,,una(an
E)'a)' Sel')'h
&31.1 #enetapkan ujuan Pengujian Audit ujuan pengujian audit adalah untuk menentukan apakah piutang usaha sebelum mempertimbangkan penyisihan piutang tak tertagih mengandung kesalahan penyajian yang material. &.1.$ #emutuskan Apakah !ampling Audit apat iterapkan !ampling audit diterapkan dalam konfirmasi piutang usaha karena besarnya jumlah piutang usaha.
&.1.% #endefinikan -ondisi kesalahan penyajian -ondisi salah saji merupakan kesalahan klien yang ditentukan melalui konfirmasi setiap akun atau prosedur alternative. &.1.4 #erumuskan Populasi Ukuran populasi ditentukan melalui perhitungan. Perhitungan yang akurat jauh lebih penting dlam sampling variabel karena ukuran populasi mempengaruhi secara langsung ukuran sampel batas presisi yang dihitung. &.1.& #erumuskan Unit !ampling Unit sampling adalah suatu akun dalam daftar piutang usaha. &.1.' #enetapkan kesalahan penyajian yang apat itoleransi 7umlah salah saji yang bersedia diterima auditor merupakan pertanyaan tentang materialitas.
&.1.( #enetapkan "isiko yang apat iterima Audito menetepkan dua risiko : "isiko yang dapat diterima atas penerimaan yang salah A"A 5, A"A •
dipengaruhi oleh risiko audit yang dapat diterima, hasil pengujian pengendalian dan pengujian substansif transaksi, prosedur analitis, dan •
signifikansi relative piutang usaha dalam laporan keuangan. "isiko yang dapat diterima atas penolakan yang salah A"" 5, A""
dipengaruhi oleh biaya tambahan resampling &.1.) #enaksir kesalahan penyajian dalam Populasi =stimasi ini memiliki dua bagian : Estimasi titik estimasi yang diharapkan. Auditor memerlukan estimasi dimuka •
atas titik estimasi populasi bagi estimasi perbedaan, seperti ketika mereka •
memerlukan estimasi tingkat pengecualian populasi untuk sampling atribut. Melakukan estimasi deviasi standar populasi dimuka – variabilitis populasi. Untuk menentukan ukuran sampel a+al, auditor memerlukan estimasi di muka atas variasi kesalahan penyajian dalam populasi seperti yang diukur oleh
deviasi standar populasi. &.1.* #enghitung Ukuran !ampel A+al Ukuran sampel a+al dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut :
%32 Me'l'h Sael dan Mela()ana(an P!8)edu! Me'l'h Sael@ karena memerlukan sampel acak selain PP! 5, auditor harus
menggunakan salah satu metode pemilihan sampel probabilistic guna memilih 1 item sampel untuk konfirmasi. Mela()ana(an P!8)edu! Aud'@ dalam konfirmasi kesalahan penyajian adalah
perbedaan antara respons konfirmasi dan saldo klien setelah merekonsiliasi semua perbedaan +aktu serta kesalahan pelanggan. alam situasi nonrespons, kesalahan penyajian yang ditemukan dengan prosedur alternative akan diperlakukan serupa dengan kesalahan penyajian yang ditemukan melalui konfirmasi. %3$ Men,e9alua)' Ha)'l
&.%.1 #enggeneralisasi dari !ampel ke Populasi !ecara konseptual, estimasi nonstatistik dan estimasi perbedaan akan melakukan hal yang sama @ menggeneralisasi dari sampel ke populasi. #eskipun kedua metode itu mengukur kemungkinan kesalahan penyajian populasi berdasarkan hasil sampel, estimasi
perbedaan menggunakan pengukuran statistic untuk menghitung batas keyakinan. =mapat langkah menggambarkan perhitungan batas keyakinan ? 1. Menghitung titik estimasi total kesalahan penyajian. itik estimasi adalah ekstrapolasi langsung dari salah saji dalam sampel kesalah saji dalam produksi. $. Menghitung estimasi deviasi standar populasi. eviasi standar populasi adalah ukuran statistic dari variabilitas nilai setiap item dalam populasi. 7ika ada sejumlah besar variasi dalam nilai item populasi, deviasi standar akan lebih besar dibandingkan jika variasinya kecil. eviasi standar memiliki pengaruh yang signifikan terhadap interval presisi yang dihitung %. Menghitunng interval presisi. nterval presisi dihitung dengan menggunakan rumus statistic. 0asilnya adalah berupa ukuran rupiah dari ketidakmampuan memprediksi kesalahan penyajian populasi yang sebenarnya karena pengujian didasarkan pada sampel, bukan pada populasi secara keseluruhan. Pengaruh perubahan setiap factor meskipun factor2faktor lainnya tetap konstan yaitu : en') Pe!u;ahan
Pen,a!uhnya e!hada Ine!9al
P!e)')' yan, D'h'un, #eningkatkan A"A #enurun #eningkatkan titik estimasi kesalahan #eningkat
penyajian #eningkatkan deviasi standar #eningkatkan ukuran sampel 4. Menghitung batas keyakinan.
#eningkat #enurun Auditor menghitung batas
keyakinan, yang
mendefinisikan interval keyakinan, dengan mengombinasikan titik estimasi dari total kesalahan penyajian dan interval presisi yang dihitung pada tingkat keyakinan yang diinginkan. &.%.$ #enganalisis kesalahan penyajian Auditor harus mengevaluasi kesalahan penyajian untuk menentukan penyebab setiap kesalahan penyajian dan memutuskan apakah perlu memodifikasi model risiko audit. &.%.% #emutuskan Akseptabilitas Populasi 7ika menggunakan metode statistic, maka untuk memutuskan apakah suatu populasi dapat diterima auditor bergantung pada aturan keputusan sebagai berikut : 2 7ika interval keyakinan dua sisi untuk kesalahan penyajian sepenuhnya berada dalam kesalahan penyajian yang dapat ditoleransi berupa plus dan minus, terima hipotesis bah+a nilai buku tidak disalahsajikan dalam jumlah yang material. 2 7ika terjadi sebaliknya, terima hipotesis bah+a nilai buku disalahsajikan dalam jumlah yang material.
&.%.4 Analisis Penggunaan A"" yang kecil akan menyebabkan ukuran sampel menjadi lebih besar ketimbang jika A""2nya sebesar 1 persen. Auditor dapat menggunakan A"" untuk mengurangi kemungkinan harus meningkatkan ukuran sampel jika deviasi standar atau titik estimasi lebih besar dari yang diharapkan. %34 T'nda(an '(a H'8e)') D'8la(
7ika satu atau kedua batas keyakinan terletak diluar rentang kesalahan penyajian yang dapat ditoleransi, populasi dianggap tidak dapat diterima. indakan yang akan diambil auditor adalah sama seperti untuk sampling nonstatistik, kecuali estimasi yang lebih baik terhadap kesalahan penyajian populasi telah dibuat. 7ika interval presisi yang dihitung melampaui
kesalahan
penyajian
yang
dapat
ditoleransi,
auditor
tidak
akan
mengharuskan pembukuan disesuaikan.
Re=e!en)':
7usup, 0aryono. $14. Auditing . Bogyakarta: /agian Penerbitan !ekolah inggi lmu =konomi B-P>
