PURBA, Ebit Christian Hamonangan (2026) PENERAPAN TEKNOLOGI ARTIFICIAL INTELLIGENCE DAN BLOCKCHAIN TERHADAP KUALITAS AUDIT DAN SKEPTISISME PROFESIONAL AUDITOR: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Ekonomika & Bisnis.

	Text (Cover) 1. S - Cover - 12030122130176.pdf - Published Version Download (235kB)
	Text (Abstrak (Inggris)) 4. S - Abstrak (Inggris) - 12030122130176.pdf - Published Version Download (215kB)
	Text (Abstrak (Indonesia)) 5. S - Abstrak (Indonesia) - 12030122130176.pdf - Published Version Download (214kB)
	Text (Daftar Isi) 6. S - Daftar Isi - 12030122130176.pdf - Published Version Download (264kB)
	Text (Daftar Pustaka) 12. S - Daftar Pustaka - 12030122130176.pdf - Published Version Download (240kB)
	Text (Fulltext PDF Bookmarks) 16. S - Fulltext PDF Bookmarks - 12030122130176.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Perkembangan pesat Revolusi Industri 4.0 menyebabkan metode audit
tradisional yang mengandalkan pengujian sampel atas data historis semakin
kehilangan relevansi di tengah lonjakan big data, baik dari segi volume, kecepatan,
maupun kompleksitasnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dampak
konvergensi teknologi Artificial Intelligence (AI) dan Blockchain terhadap kualitas
audit sistemik dan skeptisisme profesional auditor. Penelitian ini menggunakan
metode Systematic Literature Review (SLR) yang dipadukan dengan analisis
bibliometrik, mengikuti protokol PRISMA 2020 dalam proses penyaringan artikel
dari basis data Scopus (2020–2026), sehingga diperoleh 22 artikel final untuk
menjawab tiga rumusan masalah. Analisis deskriptif menunjukkan bahwa
mayoritas penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif serta pengembangan
model/simulasi (masing-masing 36,36% dan 27,27%), dengan lonjakan publikasi
signifikan pada tahun 2025 (45,45%), dan metode analisis berbasis Machine
Learning seperti XGBoost, Random Forest, dan Neural Network mendominasi
sebagai alat analisis utama (45,45%). Hasil sintesis menunjukkan bahwa sinergi
antara blockchain dan AI memunculkan paradigma Triple-Entry Accounting, di
mana blockchain berperan sebagai trust infrastructure layer yang menyediakan data
immutable dan terverifikasi secara kriptografis, sementara AI berperan sebagai
transparent analytic layer yang mampu memproses seluruh populasi data secara
real-time, sehingga mengubah proses audit menjadi continuous auditing berbasis
populasi penuh. Dalam hal deteksi fraud dan kualitas audit, algoritma ensemble
secara konsisten mengungguli sistem berbasis aturan tradisional dari segi akurasi
dan pengurangan false positives, meskipun kontribusinya terhadap kualitas audit
sistemik sangat bergantung pada penerapan Explainable AI (XAI) untuk memenuhi
transparansi regulasi, mekanisme thresholding adaptif untuk mencegah exception
overload, serta kekuatan pengawasan komite audit. Dari sisi perilaku auditor,
ditemukan paradoks kognitif: AI dapat memperkuat skeptisisme profesional
melalui penyediaan bukti populasi penuh, namun di sisi lain berisiko memicu
automation bias yang melemahkan questioning mind auditor, dengan efek yang
dimoderasi oleh kompetensi IT auditor dan budaya pembelajaran organisasi. Untuk
mengatasi hal ini, penelitian merumuskan Socio-Technical Governance Framework
yang memadukan intervensi teknis (XAI, smart contracts, thresholding adaptif)
dengan intervensi sosial (pelatihan algorithmic literacy, otonomi prosedural, dan
penguatan pengawasan komite audit independen) guna mempertahankan kendali
human-in-the-loop. Penelitian ini berkontribusi secara teoretis dengan
menjembatani kesenjangan antara riset teknologi dan akuntansi perilaku, serta
secara praktis bermanfaat bagi Kantor Akuntan Publik (KAP) dan regulator dalam
menghadapi ekosistem audit digital.

Actions (login required)

View Item