Minggu, 08 Mei 2011

SAMPLING AUDIT DALAM PENGUJIAN SUBSTANTIF

Share it Please


KONSEP DASAR
Sifat dan Tujuan
Sampling audit adalah penerapan prosedur audit yang kurang dari 100% pada item-item dalam populasi, seperti saldo akun atau kelompok transaksi, yang bertujuan untuk mengevaluasi beberapa karakteristik populasi tersebut. Rencana sampling untuk pengujian substantif dapat dirancang untuk :
  1. Memperoleh bukti bahwa saldo akun tidak mengandung salah saji yang material
  2. Membuat estimasi independen mengenai jumlah tertentu

Ketidakpastian, Risiko-risiko Sampling, dan Risiko Audit
Auditor dibenarkan untuk menerima beberapa ketidakpastian dalam pengujian substantif jika biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk pengujian 100% atas item dalam populasi, menurut pertimbangannya, lebih besar daripada konsekuensi kemungkinan kesalahan pendapat karena hanya menguji sampel data.
Sampling audit dalam pengujian substantif ditunjukkan baik untuk risiko sampling dan risiko nonsampling. Risiko sampling yang berkaitan dengan pengujian substantif adalah :
  1. Risiko kesalahan penerimaan, yaitu risiko bahwa sampel yang mendukung kesimpulan bahwa saldo akun yang dicatat tidak salah saji secara material ketika sebenarnya saldo akun tersebut salah saji secara material
  2. Risiko kesalahan penolakan, yaitu risiko bahwa sampel yang mendukung kesimpulan bahwa akun yang dicatat adalah salah saji material ketika sebenarnya saldo akun tersebut tidak salah saji secara material
Risiko kesalahan penerimaan dalam sampling audit berhubungan dengan risiko deteksi yang berkaitan dengan pengujian substantif terinsi yang spesifik yang diterapkan pada pemilihan item sampel. Risiko kesalahan penerimaan dapat ditentukan secara kuantitatif dengan menggunakan model risiko audit dan pemecahan untuk TD sebagai berikut :
D =  AR / (IR X CR X AP)
Pendekatan-pendekatan Sampling Statistik
Dua pendekatan sampling statistik berikut dapat digunakan oleh auditor dalam pengujian substantif :
  1. Sampling PPS
  2. Sampling variabel klasik
Perbedaan utama antara kedua pendekatan tersebut adalah bahwa sampling PSS didasarkan pada teori sampling atribut, sedangkan sampling variabel klasik didasarkan pada teori distribusi normal. Setiap pendekatan bermanfaat dalam memperoleh bukti yang cukup sesuai standar pekerjaan lapangan yang ketiga.

SAMPLING PPS (PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE)
Menentukan Tujuan Rencana Sampling
Tujuan rencana sampling PPS pada umumnya adalah untuk memperoleh bukti bahwa saldo akun yang dicatat tidak salah saji secara material. Auditor perlu melaksanakan pengujian lain pada sampel atau item-item dalam populasi sebelum menyimpulkan bahwa seluruh asersi yang berkaitan dengan akun tersebut telah bebas dari salah saji yang material.

Menetapkan Populasi dan Unit Sampling
Populasi terdiri dari kelompok transaksi atau saldo akun yang diuji. Untuk setiap populasi, auditor harus memutuskan apakah seluruh item tersebut akan diikutkan. Unit sampling dalam sampling PPS adalah rupiah itu sendiri, dan populasinya adalah jumlah rupiah yang sama dengan jumlah total rupiah pada populasi tersebut. Meskipun setiap rupiah tersebut merupakan dasar pemilihan sampel, namun yang diuji auditor adalah akun, transaksi, dokumen, atau item-item sejenis yang berkaitan dengan rupiah yang dipilih.

Menentukan Ukuran Sampel
Rumus untuk menentukan ukuran sampel dalam sampling PPS adalah :
n =       BV X RF/ TM – (AM X EF)
BV = nilai buku populasi yang diuji
RF = faktor reliabilitas untuk resiko kesalahan penerimaan
TM = salah saji yang dapat ditoleransi
AM = salah saji yang diantisipasi
EF = faktor ekspansi untuk salah saji yang diantisipasi

Menentukan Metode Pemilihan Sampel
Metode pemilihan sampel yang paling banyak digunakan dalam sampling PPS adalah pemilihan sistematis. Metode ini memisahkan total populasi dalam rupiah ke interval yang sebanding dengan rupiah. Dengan demikian, interval sampling harus dihitung sebagai berikut :
SI = BV
         n

Melaksanakan Rencana Sampling
Dalam fase perencanaan, auditor memakai prosedur auditing yang sesuai untuk menentukan nilai audit setiap unit logis yang ada dalam sampel. Ketika terjadi perbedaan, auditor mencatat nilai buku dan nilai auditnya dalam kertas kerja. Informasi ini kemudian digunakan untuk memproyeksikan salah saji total dalam populasi.

Mengevaluasi Hasil Sampel
Dalam mengevaluasi hasil sampel, auditor memperhitungkan batas atas salah saji (upper misstatement limit – UML) dari data sampel dan membandingkannya dengan salah saji yang dapat ditoleransi tertentu dalam perancangan sampel. Juka UML lebih kecil atau sama dengan salah saji yang dapat ditoleransi, hasil sampel mendukung kesimpulan bahwa nilai buku populasi tidak dicatat melebihi TM pada risiko kesalahan penerimaan yang ditetapkan. UML dihitung sebagai berikut :
UML = PM + ASR
PM = salah saji total yang diproyeksikan dalam populasi
ASR = cadangan risiko sampling

Kelebihan dan Kekurangan Sampling PPS
Kelebihan sampling PPS adalah :
  1. Sampling PPS umumnya lebih mudah digunakan daripada sampling variabel klasik karena auditor dapat menghitung ukuran sampel dan mengevaluasi hasil sampel secara langsung atau dengan bantuan tabel
  2. Ukuran sampel PPS tidak didasarkan pada beberapa ukuran penyimpangan yang diestimasi pada nilai audit
  3. Sampling PPS secara otomatis menghasilkan sampel yang sudah distratifikasi karena item-itemnya dipilih dalam proporsi pada nilai rupiahnya
  4. Pemilihan sampel sistematis PPS secara otomatis menujukkan beberapa item yang secara individual signifikan jika nilai-nilainya melebihi pisah batas atas moneter
  5. Jika auditor memperkirakan tidak ada salah saji, sampling PPS biasanya akan menghasilkan ukuran sampel yang lebih kecil daripada hasil dari sampling variabel klasik
  6. Sampel PPS lebih mudah dirancang, dan pemilihan sampel dapat dimulai sebelum tersedia populasi yang lengkap

Sebaliknya, sampling PPS mempunyai kekurangan sebagai berikut :
  1. Sampling PPS mengandung asumsi bahwa nilai audit unit sampling harus tidak kurang dari nol atau lebih besar dari nilai buku
  2. Jika kekurangsajian ditunjukkan dalam sampel tersebut, evaluasi atas sampel tersebut memerlukan pertimbangan khusus
  3. Pemilihan saldo nol atau saldo dengan tanda yang berbeda memerlukan pertimbangan khusus
  4. Evaluasi PPS dapat melebihi ASR jika salah saji ditemukan dalam sampel
  5. Sejalan dengan meningkatnya jumlah salah saji yang diperkirakan, ukuran sampel yang sesuai juga meningkat

SAMPLING VARIABEL KLASIK
Dalam pendekatan ini, teori distribusi normal digunakan dalam pengevaluasian karakteristik populasi berdasarkan hasil sampel yang digambarkan dari populasinya. Sampling variabel klasik bermanfaat bagi auditor pada saat tujuan audit berkaitan dengan kemungkinan kurang saji atau lebih saji dari saldo akun, dan keadaan lain ketika sampling PPS tidak tepat atau tidak efektif.

Estimasi Mean Per Unit (MPU)
Sampling estimasi MPU mencakup penentuan nilai audit untuk setiap item dalam sampel. Rata-rata nilai audit ini kemudian dihitung dan dikalikan dengan jumlah unit dalam populasi yang ditemukan pada estimasi total nilai populasi. Cadangan risiko sampling yang berkaitan dengan estimasi ini juga dihitung untuk digunakan dalam mengevaluasi hasil-hasil sampel tersebut.


Estimasi Diferensiasi
Dalam sampling estimasi diferensiasi perbedaan dihitung untuk setiap item sampel dari nilai audit item tersebut dikurangi nilai bukunya. Rata-rata perbedaan ini kemudian digunakan untuk memperoleh estimasi nilai total populasi, dan variabilitas perbedaan digunakan untuk menentukan cadangan resiko sampling yang dicapai. Tiga kondisi berikut diperlukan dalam penggunaan estimasi diferensiasi :
  1. Nilai buku setiap item populasi harus diketahui
  2. Total nilai buku populasi harus diketahui dan sesuai dengan jumlah nilai buku item-item secaar individual
  3. Terdapat perbedaan yang besar antara nilai audit dan nilai buku yang diperkirakan
  
Estimasi Rasio
Dalam sampling estimasi rasio, pertama auditor menentukan nilai audit untuk setiap item dalam sampel. Berikutnya, rasio dihitung dengan membagi jumlah nilai audit dengan jumlah nilai buku untuk item sampel tersebut. Rasio ini dikalikan dengan total nilai buku untuk mendapatkan estimasi nilai populasi total. Cadangan risiko sampling kemudian dihitung berdasarkan variabilitas rasio nilai audit dan nilai buku item sampel secara individual.

Kelebihan dan Kekurangan Sampling Variabel Klasik
Kelebihan utama sampel variabel klasik adalah :
  1. Sampel-sampelnya lebih mudah untuk diperluas daripada sampel PPS, jika diperlukan
  2. Saldo nol dan saldo yang bertanda berbeda tidak memerlukan pertimbangan perancangan khusus
  3. Jika ada perbedaan yang besar antara nilai audit dan nilai buku, tujuan auditor dapat terpenuhihanya dengan ukuran sampel yang lebih kecil dibandingkan sampling PPS

Sedangkan kekurangan utamanya adalah :
  1. Sampling variabel klasik lebih rumit dibanding sampling PPS, umumnya, auditor memerlukan bantuan program komputer untuk merancang sampel yang efisien dan mengevaluasi hasil sampel
  2. Untuk menentukan ukuran sampel, auditor harus mempunyai estimasi penyimpangan standar karakteristik yang dikehendaki dalam populasi

SAMPLING NONSTATISTIK DALAM PENGUJIAN SUBSTANTIF
Menentukan Ukuran Sampel
Pertimbangan yang hati-hati dalam perancangan sampel harus dilakukan untuk memperoleh sampel-sampel yang efisien dan efektif. Hal ini dihasilkan dalam sampel statistik yang secara eksplisit menspesifikasi faktor-faktor penting dan menghubungkannya ke model matematika. Pertimbangan faktor-faktor yang sama dalam sampel-sampel nonstatistik dapat membantu menghasilkan sampel yang lebih efisien dan efektif, sekalipun faktor-faktor ini tidak secara eksplisit dikuantifikasikan.

Mengevaluasi Hasil-hasil Sampel
Dalam sampling nonstatistik seperti halnya sampling statistik, auditor harus :
  1. Memproyeksikan salah saji yang ditemukan dalam sampel pada populasinya
  2. Mempertimbangkan risiko sampling ketika mengevaluasi hasil sampel
Dua metode yang dipakai dalam memproyeksikan salah saji dalam sampling nonstatistik adalah :
  1. Metode rasio dimana auditor mengestimasi nilai audit populasi berdasarkan rasio nilai audit sampel dibagi dengan nilai buku sampel-sampel tersebut
  2. Metode diferensiasi dimana auditor mengestimasi nilai audit populasi dengan menambah proyeksi diferensiasi antara nilai audit dan nilai buku dari populasi

Tidak ada komentar:

Poskan Komentar

Followers

Calendar