Data Analytics in Accounting, Kuliah Umum Akuntansi FEB UI Bersama Monash Business School

0

Data Analytics in Accounting, Kuliah Umum Akuntansi FEB UI 

Bersama Monash Business School

 

Rifdah Khalisha – Humas FEB UI

DEPOK-(24/3/2021) Departemen Akuntansi FEB UI bersama Monash University dan Certified Practising Accountant (CPA) Australia menggelar kuliah umum bertajuk “Data Analytics in Accounting” pada Rabu (24/3). Menghadirkan pemateri tamu Dr. Kristian Rotaru (Dosen Senior, Monash Business School). Hadir pula Dr. Ancella Hermawan (Ketua Departemen Akuntansi FEB UI), Prof. Michaela Rankin (Wakil Dekan Monash University), Reza Havies (Country Manager & Chief Representative Indonesia, CPA Australia), dan Dania Rari Pratiwi (Manajer Pengembangan Bisnis, CPA Australia-Indonesia).

     

Dalam sambutannya, Ancella mengatakan, “Saya harap kuliah umum ini bisa meningkatkan wawasan baru mengenai data analitik, terutama di bidang profesi akuntansi. Tak hanya untuk para mahasiswa, tetapi juga rekan fakultas, perguruan tinggi, dan seluruh hadirin. Selain itu, menjadi awal kolaborasi yang intensif antara Universitas Indonesia dengan Universitas Monash dan CPA hingga ke masa mendatang.”

     

Kristian mengatakan, “Seseorang dengan pola pikir analitik mampu mengajukan pertanyaan yang tepat, mengekstrak-mengubah-memuat data relevan, menerapkan teknik analitik data yang sesuai, serta menafsirkan dan membagikan hasil dengan para pemangku kepentingan.”

“Analitik dapat menggunakan data terorganisir atau terstruktur (relational database) dan data tidak terstruktur (big data).  Big data  terdeskripsi dalam petabyte atau setara satu juta gigabyte. Google memroses sekitar 20+ petabyte per hari dan dunia membuat sekitar 2500 petabyte data baru per hari,” tuturnya.

Sejatinya, ada 4 jenis data analitik. Pertama, analitik deskriptif, memberikan wawasan berdasarkan informasi masa lalu. Kedua, analitik diagnostik, memeriksa penyebab dari hasil masa lalu. Ketiga, analitik prediktif, memahami dan memandang masa depan dengan identifikasi pola dalam data historis. Keempat, analitik perspektif mengidentifikasi opsi terbaik untuk memilih dan mencapai hasil yang sesuai keinginan melalui teknik pengoptimalan dan pembelajaran mesin.

Kristian terus memperkaya pengajaran tentang topik analitik akuntansi yang relevan dengan melakukan studi penelitian, “Biasanya, saya menggunakan beberapa alat selama meneliti, seperti database, spreadsheet, Self Service Business Intelligence (SSBI), Audit Command Language (ACL), Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), Statistical Analysis System (SAS), dan lainnya.”

Mengakhiri paparannya, Kristian mengingatkan bahwa transisi dari data menjadi informasi perlu menemukan keseimbangan tepat antara kecanggihan teknis dengan keterampilan khusus domain. (hjtp)