Home > Opinion
Kategori: Riset & Akademik
Rabu, 22 Oktober 2025

Peran Big Data dalam Akuntansi Modern: Mengapa Bisnis Harus Siap?

Kapan Akuntansi Butuh Big Data?

Akuntansi mulai butuh big data ketika data keuangan & non-keuangan jadi terlalu besar, cepat, dan beragam untuk diproses dengan cara manual atau sistem konvensional (seperti Excel, MYOB, atau bahkan ERP klasik).
Biasanya ini terjadi pada fase tertentu dalam siklus bisnis  tergantung jenis perusahaan dan tujuan analisisnya.

Berikut contohnya berdasarkan konteks:

a. Saat volume transaksi sangat besar

Contoh: perusahaan retail (seperti Alfamart, Tokopedia, atau bahkan bank).

Transaksi bisa jutaan per hari.

Akuntansi butuh big data untuk menganalisis pola transaksi, segmentasi pelanggan, dan anomali (fraud detection, misalnya).

Big data di sini berperan bukan untuk pencatatan, tapi untuk analisis dan pengambilan keputusan akuntansi.

b. Saat ingin menghubungkan data keuangan dengan data non-keuangan

Tradisionalnya, akuntan cuma lihat laporan keuangan.

Tapi sekarang, perusahaan butuh insight yang lebih luas, misalnya:

Bagaimana customer sentiment (data media sosial) memengaruhi pendapatan?

Apakah aktivitas operasional (sensor IoT, logistik, dll.) memengaruhi efisiensi biaya?
➡️ Di sini, data akuntansi (structured) dihubungkan dengan data non-akuntansi (unstructured).

Contohnya:
Data akuntansi: laporan penjualan per cabang
Data non-keuangan: rating pelanggan, waktu pengiriman, review online
→ Big Data Analytics menghasilkan insight: cabang mana yang paling efisien secara operasional & finansial.


c. Di sektor perbankan & keuangan

Sebetulnya, justru bank termasuk pengguna big data terbesar di bidang akuntansi dan keuangan.
Mereka pakai big data bukan cuma untuk pencatatan transaksi, tapi untuk:

• Risk scoring: mengukur risiko kredit nasabah dengan data alternatif (bukan hanya laporan keuangan).
• Fraud detection: mendeteksi transaksi tidak wajar dari jutaan log data harian.
• Regulatory reporting: otomatisasi pelaporan ke regulator (misalnya OJK atau BI) berbasis data real-time.

Jadi walau akuntan di bank mungkin tidak "menulis query big data” langsung, mereka menganalisis hasilnya untuk pelaporan & pengambilan keputusan.


d. Saat analisis prediktif mulai dibutuhkan

Akuntansi tradisional bersifat historis melihat masa lalu.

Big data membuat akuntansi jadi prediktif:

- Memprediksi laba masa depan berdasarkan pola transaksi & perilaku pelanggan.

- Mengestimasi risiko piutang macet dengan data perilaku bayar pelanggan.

- Melakukan analisis skenario (forecasting) dengan data ekonomi makro real-time.

Ini arah baru yang disebut Predictive Accounting sudah mulai banyak dibahas dalam jurnal terakhir..


Contoh Penerapan Big Data dalam Akuntansi

Bidang Akuntansi                            Peran Big Data                                                Contoh Nyata
Akuntansi Keuangan                       Menganalisis tren penjualan,                          Walmart, Unilever

                                                        biaya, margin antar divisi

Audit & Forensik                              Deteksi transaksi anomali,                              KPMG, PwC gunakan 

                                                        prediksi fraud                                                  "KPMG Clara” dan "Aura”

Manajemen Biaya                            Menganalisis cost driver                                 Pabrik Toyota: sensor 

                                                         dengan data IoT                                             mesin vs konsumsi energi

Sistem Informasi Akuntansi (AIS)    Integrasi data keuangan dan                          SAP HANA, Oracle Cloud

                                                         non-keuangan secara real-time 

Akuntansi Keberlanjutan                  Mengukur emisi, efisiensi                               ESG Dashboard berbasis 
                                                         energi, CSR                                                    big data

Intinya :
Akuntansi butuh big data bukan karena ingin "ikut tren teknologi”,

tapi karena:
"Keputusan keuangan kini memerlukan bukti dari data yang sangat besar, beragam, dan real-time.”

Atau gampangnya:
Dulu akuntansi menjawab "Apa yang sudah terjadi?”
Sekarang akuntansi menjawab juga "Mengapa itu terjadi?” dan "Apa yang akan terjadi berikutnya?”


CONTOH BIG DATA PADA AKUNTANSI PERBANKAN:

Berikut ini contoh entitas utama big data di perbankan yang sering muncul, lengkap dengan sedikit konteksnya biar bisa kebayang struktur tabelnya  

1. Entitas Nasabah (Customer Entity)

Berisi seluruh identitas dan perilaku nasabah.

Kolom Contoh    Keterangan
customer_id    ID unik nasabah
nama, tanggal_lahir, alamat, no_hp    Data demografi
segmentasi    Misal: retail, korporat, prioritas
social_score    Nilai hasil analisis media sosial (sentimen, frekuensi posting)
credit_score    Skor kredit hasil model prediktif
risk_level    Kategori risiko nasabah (rendah, sedang, tinggi)


2. Entitas Transaksi (Transaction Entity)

Menampung semua transaksi keuangan harian.

Kolom Contoh    Keterangan
transaction_id    ID transaksi unik
customer_id    Foreign key dari tabel Nasabah
tanggal_transaksi    Tanggal dan waktu transaksi
jenis_transaksi    Debit, kredit, transfer, top-up
jumlah    Nilai transaksi
lokasi    Koordinat atau cabang
device_id    Perangkat yang digunakan
channel    ATM, mobile banking, internet banking


3. Entitas Akun (Account Entity)

Menghubungkan nasabah dengan produk keuangan mereka.

Kolom Contoh    Keterangan
account_id    ID akun
customer_id    Relasi ke tabel Nasabah
jenis_akun    Tabungan, giro, deposito, pinjaman
saldo_akhir    Saldo terakhir
status_akun    Aktif, dormant, ditutup
tanggal_buka, tanggal_tutup    Riwayat umur akun

4. Entitas Cabang atau Channel

Sumber transaksi.

Kolom Contoh    Keterangan
branch_id    ID cabang atau channel
nama_cabang    Nama kantor / kanal digital
region    Wilayah operasional
tipe_channel    Cabang fisik, mobile app, ATM



5. Entitas Fraud Detection / Anomali

Hasil analisis big data terhadap pola yang mencurigakan.

Kolom Contoh    Keterangan
alert_id    ID notifikasi fraud
transaction_id    Transaksi terkait
risk_score    Skor risiko dari model machine learning
status    Diperiksa / valid / false positive
reviewer_id    Petugas audit / compliance



6. Entitas Laporan Keuangan Terintegrasi

Agregasi dari data transaksi dan akun.

Kolom Contoh    Keterangan
periode    Bulan atau kuartal
total_aktiva    Total aset
total_kewajiban    Total liabilitas
pendapatan_bunga    Interest income
beban_operasional    Operational expenses
laba_bersih    Net profit

➡️ Ini hasil akhir yang sering dipakai akuntan, tapi sumber datanya dari big data pipeline di belakang layar.


7. Entitas Log Sistem / Digital Behavior

Data perilaku pengguna di aplikasi.

Kolom Contoh    Keterangan
user_id    ID pengguna
timestamp    Waktu aktivitas
page_accessed    Menu atau fitur yang diakses
duration    Lama waktu aktif
device_type    Android / iOS / Web
geolocation    Lokasi akses


Jadi kesimpulannya:

Big Data dalam akuntansi perbankan = integrasi data keuangan + perilaku + risiko + operasional
menjadi dasar untuk pelaporan keuangan, pengendalian internal, audit, dan perencanaan.

***