View : 136 kali.
Home >
Opinion
Kategori: Riset dan Akademik
Rabu, 22 Oktober 2025
big data di sini berperan bukan untuk pencatatan, tapi untuk analisis dan pengambilan keputusan akuntansi.
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:
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
Audit & Forensik Deteksi transaksi anomali, KPMG, PwC gunakan
Manajemen Biaya Menganalisis cost driver Pabrik Toyota: sensor
Sistem Informasi Akuntansi (AIS) Integrasi data keuangan dan SAP HANA, Oracle Cloud
Peran Big Data dalam Akuntansi Modern: Mengapa Bisnis Harus Siap?
Rabu, 22 Oktober 2025
Peran Big Data dalam Akuntansi Modern: Mengapa Bisnis Harus Siap?
big data dalam sistem akuntansi modern perusahaan
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).
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.
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.
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
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.
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.
***
Peran Big Data dalam Akuntansi Modern: Mengapa Bisnis Harus Siap?
NEXT:
Ilmu Ekonomi Itu Akan Bermuara ke Mana Nanti?
PREV: