MAKALAH

AUDIT ATAS PENGUJIAN RICIAN SALDO

Makalah ini dibuat degan tujuan memenuh tugas mata kuliah pegauditan dua

Disusun oleh :

Silva Oscarina Mahardika 7211413

Ratna Indah Sulistyowati 7211413

Kumala Debi Pratama 7211413

Putra Rizki 7211413113

Adi Nugroho 7211413117

Universitas Negeri Semarang

2015

BAB I

PENDAHULUAN

Dalam setiap pelaksanaan audit baik keuangan maupun operasional,

auditor selalu dihadapkan dengan banyaknya bukti-bukti transaksi yang harus

diaudit dengan waktu audit yang sangat terbatas. Sesuai dengan tanggung jawab

profesionalnya, auditor berkepentingan dengan keabsahan simpulan dan

pendapatnya terhadap keseluruhan isi laporan dan/atau kegiatan yang diauditnya.

Mengingat tanggung jawab ini, maka auditor hanya akan dapat menerbitkan

laporan yang sepenuhnya benar, jika dia memeriksa seluruh bukti transaksi.

Namun demikian, hal ini tidak mungkin dilakukan. Pertama, dari segi waktu dan

biaya hal ini akan memerlukansumberdaya yang sangat besar. Kedua, dari segi

konsep, audit memang tidak dirancang untuk memberikan jaminan mutlak bahwa

hasil audit 100% sesuai dengan kondisinya. Oleh karena itu, auditor harus

merancang cara untuk mengatasi hal tersebut.

Cara yang dapat dilakukan auditor adalah hanya memeriksa

sebagian bukti yang ditentukan dengan cara seksama, sehingga bisa untuk

mengambil kesimpulan secara menyeluruh. Hal ini dapat dilakukan dengan

metode sampling audit. Dengan cara demikian maka audit dapat dilakukan dengan

biaya dan waktu yang rasional. Jadi digunakannya metode pengujian dengan

sampling audit diharapkan auditor dapat memperoleh hasil pengujian yang

objektif dengan waktu dan biaya yang minimal, sehingga pekerjaan audit bisa

efektif dan efisien. Kemudian guna menentukan apakah saldo akun yang sedang

diaudit telah dinyatakan secara wajar,auditor akan mengambil sampel untuk

pengujian atas rincian saldo.Karena sampling audit untuk pengujian atas rincian

saldo mengukur salah saji moneter, yaitu salah saji yang terjadi apabila item

sampel disalahsajikan. Ketika mengaudit piutang usaha, setiap salah saji pada

saldo pelanggan klien yang dimasukkan dalam sampel auditor merupakan salah

saji.

BAB II

PEMBAHASAN

1. PERBANDINGAN SAMPLING AUDIT UNTUK PENGUJIAN ATAS

RINCIAN SALDO DAN UNTUK PENGUJIAN ATAS RINCIAN

SALDO DAN UNTUK PENGUJIAN PENGENDALIAN SERTA

PENGUJIAN SUBSTANTIF ATAS TRANSAKSI

Perbedaan utama antara pengujian pengendalian, pengujian substantive

atas transaksi, dan pengujian atas rincian saldo terletak pada apa yang ingin

di ukur oleh auditor. Auditor melaksanakan pengujian pengendalian dan

pengujian substantifatas transaksi :

Untuk menentukan apakah tingkat pengecualian populasi cukup rendah.

Untuk mengurangi penilaian resiko pengendalian dan karenannya

mengurangi pengujian atas rincian saldo.

Untuk perusahaan publik, guna menyimpulkan bahwa pengendalian telah

beroperasi secara efektif demi tujuan audit pengendalian internal atas

pelaporan keuangan.

2. SAMPLING NONSTATISTIK

Ada 14 langkah yang diperlukan dalam sampling audit untuk

pengujian atas rincian saldo.

Langkah-Sampling Audit untuk

Pengujian atas Rincian Saldo

Langkah-Sampling Audit untuk

Pengujian Pengendalian dan Pengujian

Substantif atas Transaksi

Merencanakan Sampel Merencanakan Sampel

1. Menyatakan tujuan pengujian audit 1. Menyatakan tujuan pengujian audit

2. Memutuskan apakah sampling audit

dapat audit dapat diterapkan .

2. Memutuskan apakah sampling audit

dapat audit dapat diterapkan .

3. Mendifinisikan salah saji. 3. Mendefinisikan atribut dan kondisi

pengecualian.

4.Mendefinisikan populasi 4. Mendefiniskan populasi

5. Mendefiniskan unit sampling 5. Mendefiniskan unit sampling

6. Menetapkan salah saji yang dapat

ditoleransi yang dapat

6. Menetapkan tingkat pengecualian

ditoleransi.

7. Menetapkan risiko yang dapat

diterima atas diterima atas penerima

yang salah terlalu rendah.

7. Menetapkan risiko yang dapat

penilian risiko pengendalian yang

(ARACR)

8. Mengestimasi salah saji dalam

populasi.

8. Mengestimasi tingkat pengecualian

populasi

9. Menentukan ukuran sampel awal 9. Menentukan ukuran sampel awal

Memilih sampel dan Melaksanakan

Prosedur Audit

Memilih sampel dan Melaksanakan

Prosedur

10. Memilih sampel 10. Memilih sampel

11. Melaksanakan Prosedur Audit 11. Melaksanakan Prosedur Audit

Mengevaluasi Hasil Mengevaluasi Hasil

12. Menggeneralisasi dari sampel ke

populasi

12. Menggeneralisasi dari sampel ke

populasi

13. Menganalisis salah saji 13. Menganalisis pengecualian

14. Memutuskan akseptibilitas populasi 14. Memutuskan akseptibilitas populasi

2.1 Menyatakan Tujuan Pengujian Audit

Auditor mengambil sa,pel untuk pengujian atas rincian saldo guna

menentukan apakah saldo akun yang sedang diaudit telah dinyatakan secara

wajar.

2.2 Memutuskan Apakah Sampling Audit Dapat Diterapkan

Sampling audit dapat diterapkan setiap kali auditor berencana membuat

kesimpilan mengenai populas berdasarkan sampel.

2.3 Mendefinisikan Salah Saji

Karena sampling audit untuk pengujian atas rincian saldo mengukur

salah saji moneter, yaitu salah saji yang terjadi apabila item sampel

disalahsajikan.

2.4 Mendefiniskan Populasi

Dalam pengujian atas rincian saldo, populasi definiskan sebagai item

yang membentuk populasi dolar yang tercatat.

2.4.1 Sampling Berstratifikasi

Bagi kebanyakan populasi, auditor memisahkan populasi ke dalam

dua atau lebih subpopulasi sebelum menerapkan sampling audit. Hal ini

disebut sebagai sampling berstratifikasi (stratified sampling), di mana setiap

subpopulasi disebut sebagai strata. Stratifikasi memungkinan auditor untuk

menekankan item populasi tertentu dan mengabaikan yang lain.

2.5 Menetapkan Salah Saji yang Dapat Ditoleransi

Auditor menggunakan salah saji yang dapat ditoleransi, untuk

menentukan ukuran sampel dan mengevaluasi hasil sampling nonstatistik.

Auditor untuk memulainnya dengan pertimbangan pendahuluan mengenai

materialitas dan menggunakan total tersebut untuk memutuskan salah saji

yang dpat ditoleransi bagi setiap akun

2.6 Menetapkan Risiko yang Dapat Diterima atas Penerimaan yang Salah

Resiko yang dapat diterima atas penerimaan yang salah (acceptable

risk of incorrect acceptance= ARIA ) adalah jumlah risiko yang bersedia

ditaggung auditor karena menerima suatu saldo sebagai benar padahal salah

saji yang sebenarnya dalam saldo tersebut melampaui salah saji yang dapat

ditoleransi. ARIA mengukur keyakinan yang diinginkan auditor atas suatu

saldo akun. Untuk memperoleh keyakinan yang lebih besar ketika

mengaudit suatu saldo akun. Untuk memperoleh keyakinan yang lebih besar

ketika mengaudit suatu saldo, auditor akan menetapkan ARIA yang lebih

rendah. ( Perhatikan bahwa ARIA adalah istilah yang ekuivalen dengan

ARACR (acceptable risk of assessing control risk too low) untuk pengujian

pengendalian dan pengujian sebstantif atas transaksi. Seperti ARACR,

ARIA dapat ditetapkan secara kualitatif (seperti rendah, sedang, atau tinggi).

Ada hubungan terbalik antara ARIA dan ukuran sampel yang

diperlukan. Sebuah faktor penting yang mempengaruhi keputusan auditor

mengenai ARIA adalah penilaian risiko pengendalian dalam model risiko

audit. Jika pengendalian internal sudah efektif, resiko pengendalian dapat

dikurangi sehingga memungkinkan auditor untuk meningkatkan ARIA. Pada

gilirannya, hal ini akan mengurangi ukuran sampel yang diperlukan untuk

pengujian atas rincian saldo akun yang berkaitan.

2.7 Mengestimasi Salah Saji dalam Populasi

Biasanya auditor membuat estimasi ini berdasarkan pengalaman

sebelumnya dengan klien dan dengan menilai risiko inheren, yang

mempertimbangkan hasil pengujian pengendalian, pengujian substantif atas

transaksi, dan prosedur analitis yang telah dilaksanakan. Ukuran sampel

yang direncanakan akan meningkat apabila jumlah saji yang diharapkan

dalam populasi mendekati salah saji yang dapat ditoleransi.

2.8 Menetntukan Ukuran sampai Awal

Jika menggunakan sampling nonstatistik, auditor menetukan ukuran

sampel awal dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang telah kita bahas

sejauh ini. Untuk membantu auditor membuat keputusan menyangkut

ukuran sampel, auditor seringkali mengikuti pedoman yang disebabkan oleh

kantor akunntannya atau beberapa sumber lainnya.

2.9 Melaksnakan Prosedur Audit

Untuk melaksanakan prosedur audit, auditor menerapkan prosedur

audit yang tepat pada setiap item sampel untuk menetukan apakah item

tersebut mengandung salah saji. Dalam konfirmasi piutang usaha, auditor

mengirimkan sampel konfirmasi positif. Jika terjadi nonrespons, mereka

akan menggunakan prosedur alternatif untuk menentukan salah saji.

2.10 Menggenerelisasi dari Sampel ke Populasi dan Memutuskan

Akseptibilitas Populasi

Auditor harus menggeneralisasi dari sampel ke populasi dengan (1)

memproyeksikan salah saji dari hasil sampel ke populasi dan (2)

mempertimbangkan kesalahan sampling serta resiko sampling (ARIA).

Karena itu, auditor harus memproyesikan dari sampel ke populasi.

Langkah pertama adalah menghitung titik estimasi (point estimate).

Titik estimasi dapat dihitung dengan berbagai cara, tetapi pendekatan yang

umum adalah mengasumsikan bahwa salah saji populasi yang belum

diaudit adalah proporsional dengan salah saji sampel. Perhitungan tersebut

harus dilakukan untuk setiap strata dan kemudian dijumlahkan, bukan

menggabungkan total salah saji dalam sampel.

Auditor, yang menngunakan sampling nonstatistik tidak dapat

mengukur secara formal kesalahan sampling sehingga harus

mempertimbangkan secara subjektif kemungkinan bahwa salah saji

populasi yang sebenarnya melampaui jumlah yang dapat ditoleransi.

Auditor melakukan hal ini dengan mempertimbangkan :

1. Perbedaan antara titik estimasi dan salah saji yang dapat ditoleransi

( yang disebut perhitungan kesalahan sampling)

2. Sejauh mana item dalam populasi telah diaudit 100 persen.

3. Apakah salah saji cenderung mengoffset atau hanya bersifat satu arah

4. Jumlah salah saji individual

5. Ukuran sampel

2.11 Menganalisis Salah Saji

Auditor harus mengevaluasi sifat dan penyebab setiap salah saji yang

ditemukan dalam pengujian atas rincian saldo. Auditor harus menganalisis

salah saji untuk memutuskan apakah setiap modifikasi model resiko audit

memang diperlukan. Dalam paragraph sebelumnya, jika auditor

menyimpulkan bahwa kelalaian untuk mencatat retur yang disebabkan oleh

lemahnya pengendalian internal, auditor mungkin perlu menilai kembali

resiko pengendalian. Hal tersebut pada gilirannya akan menyebabkan

auditor mengurangi ARIA, yang akan meningkatkan ukuran sampel yang

direncanakan.

2.12 Tindakan yang Diambil Apabila Populasi Ditolak

Jika auditor menyimpulkan bahwa salah saji dalam suatu populasi

mungkin lebih besar dari salah saji yang dapat ditolerensi setelah

mempertimbangkan kesalahan sampling, populasi tidak dianggap dapat

diterima. Pada titik tersebut, auditor memiliki beberapa tindakan yang

dilakukan

2.12.1 Tidak Mengambil Tindakan Hingga Pengujian atas Bidang

Audit Lainnya Telah Selesai

Akhirnya, auditor harus mengevaluasi apakah laporan keuangan

secara keseluruhan mengandung salah saji yang material. Jika salah saji

yang mengoffset ditemukan pada bagian audit lainnya, seperti dalam

persediaan, auditor dapat menyimpulkan bahwa estimasi salah saji piutang

usaha dapat diterima.

2.12.2 Melaksanakan Pengujian Audit yang Diperluas pada Bidang

Tertentu

Jika analisis salah saji menunjukkan bahwa sebagian besar salah saji

merupakan Suatu jenis khusus, mungkin perlu membatasi upaya audt

tambahan pada bidang yang menjadi masalah. Ketika auditor menganalisis

bidang masalah dan memperbaikinya dengan menyesuaikan catatan klien,

item sampel yang menyebabkan terisolasinya bidang masalah kemudian

dapat ditunjukkan sebagai sudah “benar”. Sekarang titik estimasi dapat

dihitung kembali tanpa melibatkan salah saji yang telah “dikoreksi”. ( Hal

ini hanya berlaku jika kesalahan dapat diisolasi pada suatu bidang tertentu.

Pada umumnya kesalahan harus diproyeksikan ke populasi yang dijadikan

sampel, meskipun klien menyesuaikan kesalahan.) Berdasarkan fakta baru

tersebut, auditor juga akan mempertimbangkan kembali kesalahan sampling

dan akseptibilitas populasi.

2.12.3 Meningkatkan Ukuran Sampel

Jika auditor meningkatkan ukuran sampel, kesalahan sampling akan

dikurangi jika tingkat salah saji dalam sampel yang diperluas, jumlah

dolarnya, dan arahnya serupa dengan pada sampel awal. Karena itu,

meningkatkan ukuran sampel dapat saja memenuhi persyaratkan salah saji

yang dapat ditoleransi auditor.

Meningkatkan ukuran sampel yang cukup untuk memenuhi standar

salah saji yang dapat ditolerensi auditor seringkali mahal, terutama jika

perbedaan antara salah saji yang dapat ditolerensi dan salah saji yang

diproyeksikan kecil.

2.12.4 Menyesuaikan Saldo Akun

Jika auditor menyimpulkan bahwa saldo akun mengandung salah saji

yang material, klien mungkin akan bersedia menyesuaikan nilai bukan

berdasarkan hasil sampel.

2.12.5 Meminta Klien untuk Mengoreksi Populasi

Dalam beberapa kasus, catatan klien sangat tidak memadai sehingga

populasi harus dikoreksi secara keseluruhan sebelum audit dapat

diselesaikan.

2.12.6 Menolak untuk Memberikan Pendapat Wajar Tanpa

Pengecualian

Jika auditor yakin bahwa jumlah yang tercatat dalam suatu akun

tidak dinyatakan secara wajar, auditor harus mengikuti setidaknya satu

prosedur alternatif sebelumnya atau mengkualifikasi laporan audit dengan

cara yang cepat. Jika auditor yakin bahwa laporan keuangan sangat mungkin

mengandung salah saji yang material, maka mengeluarkan pendapat wajar

tanpa pengecualian merupakan pelanggaran serius terhadap standar auditing.

3. SAMPLING UNIT MONETER

Sampling unit moneter (monetary unit sampling = MUS )

merupakan metode sampling statistic yang paling umum digunakan untuk

pengujian atas rincian saldo karena memiliki kesederhanaan statistic bagi

sampling atribut serta memberikan hasil statistic yang diekspresikan dalam

dolar ( atau mata uang lainnya yang sesuai ). MUS juga disebut sebagai

sampling unit dolar, sampling jumlah moneter kumulatif, dan sampling

dengan probabilitas yang proporsiaonal dengan ukuran.

3.1 Perbedaan Antara Sampling Unit Moneter ( MUS ) dan

Sampling Nonstatistik

MUS serupa dengan penggunaan sampling nonstatistik. Ke-14

langkahnya juga harus dilakukan dalam MUS, walaupun beberapa dilakukan

dengan cara yang berbeda. Perbedaan tersebut yaitu:

3.1.1 Definisi Unit Sampling adalah suatu Dolar Individual

MUS memiliki fitur yang penting seperti definisi unit sampling

sebagai suatu dolar individual dalam saldo akun. Dengan berfokus pada

dolar individual sebagai unit sampling, secara otomatis MUS akan

menekankan unit fisik yang memiliki saldo tercatat lebih besar. Karena

sampel dipilih berdasarkan doalr individual, akun dengan saldo yang besar

memiliki kesempatan yang lebih besar untuk dimasukkan ketimbang akun

dengan saldo yang lebih kecil. Akibatnya sampling berstratifikasi tidak

diperlukan dalam MUS. Stratifikasi itu akan terjadi secara otomatis.

3.1.2 Ukuran Populasi adalah Populasi Dolar yang Tercatat

MUS tidak dapat digunakan untuk mengevaluasi apakah item

persediaan tertentu memang ada tetapi belum diperhitungkan. Jika tujuan

kelengkapan sangat penting dalam pengujian audit, tujuan tersebut harus

dipenuhi secara terpisah dari pengujian MUS.

3.1.3 Pertimbangan Pendahuluan Mengenai Materialitas Digunakan

untuk Setiap Akun dan Bukan Salah Saji yang Dapat Ditoleransi

Aspek unik lain dari MUS adalah penggunaan pertimbangan

pendahuluan mengenai materialitas, untuk menentukan secara langsung

jumlah salah saji yang dapat ditoleransi ketika mengaudit setiap akun. Teknik

sampling lainnya mengharuskan auditor untuk menentukan salah saji yang

dapat ditoleransi bagi setiap akun dengan mengalokasikan pertimbangan

pendahuluan mengenai materialitas. Hal ini tidak diperlukan jika yang

digunakan adalah MUS.

3.1.4 Ukuran Sampel Ditentukan dengan Menggunakan Rumus

Statistik

Proses ini akan dibahas secara terpisah setelah membahas 14 langkah

sampling untuk sampling unit moneter ( MUS )

3.1.5 Aturan Keputusan Formal Digunakan untuk Memutuskan

Akseptabilitas Populasi

Aturan keputusan yang digunakan untuk MUS serupa dengan yang

digunakan untuk sampling nonstatistik, tetapi hal tersebut cukup berbeda

dengan pembahasan tentang keunggulannya.

3.1.6 Pemilihan Sampel Dilakukan dengan Menggunakan PPS

Sampel unit moneter adalah sampel yang dipilih dengan

menggunakan probabilitas yang proporsional bagi pemilihan ukuran sampel

(probability proportional to size sample selection=PPS). Sampel PPS dapat

diperoleh dengan menggunakan perangkat lunak computer, tabel angka acak,

atau teknik sampling sistematis.

Salah satu masalah dalam menggunakan pemilihan PPS adalah bahwa

item populasi dengan saldo tercatat nol tidak memiliki peluang untuk dipilih

melalui pemilihan sampel PPS, walaupun mungkin mengandung salah saji.

Demikian juga, saldo berjumlah kecil akibat kurang saji yang signifikan

memiliki kesempatan yang kecil untuk dimasukkan dalam sampel. Masalah

ini dapat diatasi dengan melakukan pengujian audit khusus atas item bersaldo

nol dan berjumlah kecil, dengan mengasumsikan bahwa hal itu perlu

ditangani.

Masalah lainnya adalah ketidakmampuan PPS untuk memasukkan

saldo negative, seperti saldo kredit piutang usaha, ke dalam sampel PPS.

3.1.7 Auditor Menggeneralisasi dari Sampel ke Populasi dengan

Menggunakan Teknik MUS

Tanpa memandang metode sampling yang dipilih, auditor harus

menggeneralisasi dari sampel ke populasi dengan (1) memproyeksikan salah

saji dari hasil sampel ke populasi dan (2) menentukan kesalahan sampling

yang terkait. Ada empat aspek dalam melakukan hal tersebut dengan

menggunakan MUS:

1. Tabel sampling atribut digunakan untuk menghitung hasil.

2. Hasil atribut harus dikonversi ke dalam dolar.

3. Auditor harus membuat asumsi mengenai persentase salah saji setiap item

populasi yang mengandung salah saji.

4. Hasil statistik yang diperoleh jika menggunakan MUS disebut sebagai

batas salah saji (misstatement bounds).

3.2 Menggeneralisasi dari Sampel ke Populasi Jika Tidak Ada Salah

Saji yang Ditemukan dengan Menggunakan MUS

Anggaplah bahwa auditor mengkonfirmasi populasi piutang usaha

untuk melihat kebenaran moneternya. Total populasi adalah $1.200.000, dan

sampel sebanyak 100 konfirmasi telah diperoleh. Setelah melakukan audit,

tidak ada salah saji yang ditemukan dalam sampel. Auditor ingin menentukan

jumlah lebih saji maksimum dan jumlah kurang saji yang dapat saja terjadi

dalam populasi meskipun sampel tidak mengandung salah saji. Hal tersebut

masing-masing disebut sebagai batas salah saji atas dan batas salah saji

bawah.

3.2.1 Persentase Asumsi Salah Saji yang Tepat

Asumsi yang pas bagi persentase salah saji dalam item populasi yang

mengandung salah saji tersebut secara keseluruhan merupakan keputusan

auditor. Auditor harus menetapkan persentase tersebut berdasarkan

pertimbangan profesionalnya dalam situasi tersebut. Dalam situasi di mana

tidak ada informasi sebaliknya, sebagian besar auditor yakin bahwa lebih

baik mengasumsikan jumlah 100 persen baik untuk lebih saji maupun kurang

saji kecuali ada salah saji dalam hasil sampel. Pendekatan ini dianggap sangat

konservatif, tetapi lebih mudah dijustifikasi ketimbang asumsi lainnya.

3.3 Menggeneralisasi Ketika Salah Saji Ditemukan

Empat aspek dalam menggeneralisasi dari sampel ke populasi, tetapi

penggunaannya telah dimodifikasi sebagai berikut:

1. Jumlah lebih saji dan kurang saji ditangani secara terpisah dan kemudian

digabungkan. Pertama, batas salah saji atas dan bawah awal dihitung

secara terpisah untuk jumlah lebih saji dan kurang saji dihitung.

2. Asumsi salah saji yang berbeda dibuat untuk setiap salah saji, termasuk

salah saji nol. Jika tidak ada salah saji dalam sampel, asumsinya akan

diperlukan sebagai persentase rata-rata salah saji untuk item populasi yang

mengandung salah saji. etelah salah saji tersebut ditemukan, auditor dapat

menggunakan informasi yang tersedia tentang sampel untuk menentukan

batas salah saji.

3. Auditor harus berhadapan dengan lapisan CUER dari tabel sampling

atribut. Auditor melakukan hal ini karena ada asumsi salah saji yang

berbeda bagi setiap salah saji. Lapisan tersebut dihitung dengan terlebih

dahulu menentukan CUER dari tabel untuk setiap salah saji dan

kemudian menghitung setiap lapisan.

4. Asumsi salah saji harus dikaitkan dengan setiap lapisan. Metode yang

paling umum untuk mengaitkan asumsi salah saji dengan lapisan adalah

mengaitkan secara konservatif persentase salah saji dolar yang terbesar

dengan lapisan yang terbesar.

Sebagian besar pengguna MUS yakin bahwa pendekatan ini terlalu

konservatif jika ada jumlah yang mengoffset. Jika ditemukan jumlah kurang

saji, sangatlah logis dan masuk akal bahwa batas jumlah lebih saji harus lebih

rendah ketimbang tidak ada jumlah kurang saji yang ditemukan, dan

sebaliknya. Penyesuaian atas batas untuk mengoffset jumlah dilakukan

sebagai berikut:

1. Titik estimasi salah saji dibuat untuk jumlah lebih saji dan kurang saji.

2. Setiap batas dikurangi sebesar titik estimasi sebaliknya

3.4 Memutuskan Akseptabilitas Populasi dengan Menggunakan

MUS

Setelah batas salah saji dihitung, auditor harus memutuskan apakah

populasi dapat diterima. Untuk melakukan hal tersebut, diperlukan suatu

aturan keputusan. Aturan keputusan untuk MUS adalah sebagai berikut: Jika

batas salah saji bawah dan batas salah saji atas berada di antara jumlah salah

saji yang berupa lebih saji dan kurang saji yang dapat ditoleransi, kesimpulan

bahwa nilai buku tidak mengandung salah saji yang material dapat diterima.

Jika tidak, ambil kesimpulan bahwa nilai buku mengandung salah saji yang

material.

3.5 Tindakan Jika Populasi Ditolak

Jika satu atau kedua batas salah saji itu berada di luar batas salah saji

yang dapat ditoleransi dan populasi dianggap tidak dapat diterima, auditor

memiliki beberapa opsi.

3.6 Menentukan Ukuran Sampel dengan Menggunakan MUS

Metode yang digunakan untuk menentukan ukuran sampel bagi MUS

serupa dengan yang digunakan untuk sampling atribut unit fisik, yang

menggunakan tabel sampling atribut.

3.6.1 Materialitas

Pertimbangan pendahuluan tentang materialitas umumnya merupakan

dasar bagi jumlah salah saji yang dapat ditoleransi yang akan digunakan. Jika

diperkirakan terjadi salah saji dalam pengujian non-MUS, salah saji yang

dapat ditoleransi akan kurang materialitas dari jumlah tersebut. Salah saji

yang dapat ditoleransi berupa lebih saji atau kurang saji mungkin akan

berbeda.

3.6.2 Asumsi Persentase Rata-rata Salah Saji untuk Item Populasi

yang Mengandung Salah Saji

Mungkin ada asumsi yang terpisah untuk batas atas dan bawah,

yang juga merupakan pertimbangan auditor. Hal tersebut harus didasarkan

pada pengetahuan auditor mengenai klien serta pengalaman masa lalu, dan

jika lebih kecil dari 100 persen yang digunakan, asumsinya harus dapat

dipertahankan dengan jelas.

3.6.3 Risiko yang Dapat Diterima atas Penerimaan yang Salah (ARIA)

ARIA adalah suatu pertimbangan auditor dan sering kali dicapai

dengan bantuan model risiko audit.

3.6.4 Nilai Populasi yang Tercatat

Nilai dolar populasi diambil dari catatan klien.

3.6.5 Estimasi Tingkat Pengecualian Populasi

Umumnya, estimasi tingkat pengecualian populasi untuk MUS adalah

nol, karena MUS sangat tepat digunakan pada situasi tidak ada salah saji,

atau jika hanya sedikit salah saji yang diperkirakan akan terjadi.

3.6.6 Hubungan Model Risiko Audit dengan Ukuran Sampel untuk

MUS

MUS akan digunakan dalam melaksanakan pengujian atas rincian

saldo. Auditor harus memahami hubungan ketiga faktor-faktor independen

itu dalam model risiko audit, ditambah prosedur analitis dan pengujian

substantif atas transaksi dengan ukuran sampel untuk pengujian atas rincian

saldo.

Sampling unit moneter (MUS) memiliki sedikitnya empat fitur yang

menarik bagi auditor:

1. MUS secara otomatis akan meningkatkan kemungkinan memilih item

dolar yang tinggi dari populasi yang sedang diaudit.

2. MUS dapat mengurangi biaya pelaksanaan pengujian audit karena

beberapa item sampel akan diuji sekaligus.

3. MUS mudah diterapkan.

4. MUS menghasilkan kesimpulan statistik dan bukan kesimpulan

nonstatistik.

Terdapat dua kelemahan utama MUS

1. Total batas salah saji yang dihasilkan ketika salah saji ditemukan mungkin

terlalu tinggi untuk digunakan oleh auditor.

2. Sulit untuk memilih sampel PPS dari populasi yang besar tanpa bantuan

komputer.

Karena semua alasan tersebut, auditor seringkali menggunakan

MUS ketika mengharapkan tidak ada atau sedikit salah saji, menginginkan

hasil dolar, dan mencatat data populasi pada file komputer.

4. SAMPLING VARIABEL

Sampling variable adalah metode statistic yang digunakan oleh

auditor. Sampling variable dan sampling nonstatistik untuk pengujian atas

rincian saldo memiliki tujuan yang sama, yaitu mengukur salah saji dalam

suatu saldo akun. Jika auditor menentukan bahwa jumlah salah saji

melampaui jumlah yang dapat ditoleransi, mereka akan menolak populasi dan

melakukan tindakan tambahan.

4.1 Perbedaan antara Sampling Variabel dan Nonstatistik

Penggunaan metode variable memiliki banyak kemiripan dengan

sampling nonstatistik. Ke-14 langkah dalam sampling nonstatistik harus

dilaksanakan pada metode variable, dan sebagian besar tidak jauh berbeda.

4.2 Distribusi Sampling

Auditor tidak mengetahui nilai rata-rata (mean) salah saji dalam

populasi, distribusi jumlah salah saji, atau nilai yang diaudit. Karakteristik

populasi tersebut harus diestimasi dari sampel yang tentu saja, merupakan

tujuan dari pengujian audit. Untuk setiap sampel, auditor

menghitung nilai rata-rata item dalam sampel sebagai berikut:

Setelah menghitung nilai rata-rata item sampel, auditor memplotnya

ke dalam distribusi frekuensi.

4.3 Inferensi Statistik

Jika sampel diambil dari satu populasi dalam situasi audit actual,

auditor tidak mengetahui karakteristik populasi itu dan biasanya, hanya satu

sampel yang akan diambil dari populasi bersangkutan. Pengetahuan

mengenai distribusi sampling akan memungkinkan auditor untuk menarik

kesimpulan statistic, atau inferensi statistic ( statistical inferences ),

mengenai populasi.

Auditor dapat menyatakan kesimpulan yang dibuatnya dari interval

keyakinan dengan menggunakan inferensi statistic dalam cara yang berbeda.

Akan tetapi, mereka harus berhati-hati untuk menghindari kesimpulan yang

tidak benar, mengingat nilai populasi yang sebenarnya selalu tidak diketahui.

Akan tetapi, auditor dapat mengatakan bahwa prosedur yang digunakan

untuk memperoleh sampel dan menghitung interval keyakinan akan

menghasilkan interval yang berisi nilai rata- rata populasi yang sebenarnya

dalam persentase tertentu pada saat tersebut. Singkatnya, auditor mengetahui

reliabilitas proses inferensi statistic yang digunakan untuk menarik

kesimpulan. Menghitung interval keyakinan rata-rata populasi dengan

menggunakan logika yaitu sebagai berikut :

4.4 Metode Variabel

Auditor menggunakan proses inferensi statistic sebelumnya bagi

semua metode sampling variabel. Setiap metode dibedakan menurut apa yang

sedang diukur, ketiga metode variabel tersebut.

4.4.1 Estimasi Perbedaan

Auditor menggunakan estimasi perbedaan (difference estimation)

untuk mengukur estimasi jumlah salah saji total dalam populasi apabila ada

nilai tercatat maupun nilai yang diaudit bagi setiap item sampel, yang hampir

selalu terjadi dalam audit. Estimasi perbedaan sering kali menghasilkan

ukuran sampel yang lebih kecil jika dibandingkan dengan setiap metode

lainnya, dan relative lebih mudah digunakan. Karena alasan tersebut, estimasi

perbedaan sering kali dianggap sebagai metode variabel yang paling disukai

4.4.2 Estimasi Rasio

Estimasi rasio ( ratio estimation ) serupa dengan estimasi perbedaan

kecuali auditor menghitung rasio antara salah saji dan nilai tercatatnya serta

memproduksikan hal ini dengan populasi untuk mengestimasi total salah saji

populasi. Estimasi rasio dapat menghasilkan ukuran sampel yang jauh lebih

kecil ketimbang estimasi perbedaan jika ukuran salah saji populasi

proporsional dengan nilai tercatat item populasi. Jika ukuran setiap salah saji

bersifat independen dengan nilai tercatat, estimasi perbedaan akan

menghasilkan ukuran sampel yang lebih kecil. Sebagian besar auditor lebih

menyukai estimasi perbedaan karena lebih sederhana untuk menghitung

interval keyakinan.

4.4.3 Estimasi Rata-rata per Unit

Estimasi rata-rata per unit ( mean per unit estimation ) auditor

berfokus pada nilai yang teraudit dan bukan pada jumlah salah saji setiap

item dalam sampel. Kecuali untuk definisi apa yang sedang diukur, estimasi

rata-rata per unit dihitung dengan cara yang sama seperti estimasi perbedaan.

Titik estimasi nilai yang diaudit sama dengan rata-rata nilai item yang di

audit dalam sampel dikalikan dengan ukuran populasi. Perhitungan interval

presisi dilakukan berdasarkan nilai item sampe yang diaudit dan bukan salah

saji. Jika auditor telah menghitung batas keyakinan atas dan bawah, mereka

akan memutuskan akseptabilitas populasi dengan membandingkan jumlah

tersebut dengan nilai buku yang tercatat. Estimasi rata-rata per unit jarang

digunakan dalam praktik karena ukuran sampel umumnya jauh lebih besar

ketimbang untuk dua metode sebelumnya.

4.5 Metode Statistik Berstratifikasi

Sampling stratifikasi adalah metode sampling dimana semua unsur

dalam total populasi dibagi menjadi dua atau lebih subpopulasi. Setiap

subpopulasi kemudian diuji secara independen. Perhitungannya dilakukan

bagi setiap strata dan kemudian digabung menjadi satu estimasi populasi

secara keseluruhan untuk interval keyakinan populasi secara menyeluruh.

Hasilnya diukur secara statistic. Stratifikasi dapat diterapkan pada estimasi

perbedaan, rasio, dan rata-rata per unit, tetapi paling sering digunakan dengan

estimasi rata-rata per unit.

4.6 Risiko Sampling

Risiko yang dapat diterima atas penerimaan yang salah ( ARIA )

untuk sampling nonstatistik. Untuk sampling variabel, auditor menggunakan

ARIA serta risiko yang dapat diterima atas penolakan yang salah ( acceptable

risk of incorrect rejection = ARIR ).

4.6.1 ARIA

ARIA adalah risiko statistic bahwa auditor telah menerima populasi

yang, dalam kenyataannya, mengandung salah saji yang material. ARIA

mendapat perhatian yang besar dari auditor karena memiliki implikasi hukum

yang serius dakam menyimpulkan bahwa saldo akun telah dinyatakan secara

wajar padahal sebenarnya mengandung salah saji dalam jumlah yang

material.

Saldo akun dapat dinyatakan terlalu tinggi atau terlalu rendah, tetapi

tidak keduanya ; karena itu, ARIA merupakan pengujian statistic satu arah.

Karena itu, koefisien keyakinan untuk ARIA berbeda dengan tingkat

keyakinan. Tingkat keyakinan = 1 – 2 x ARIA.

4.6.2 ARIR

Risiko yang dapat diterima atas penolakan yang salah (

acceptable risk of incorrect rejection = ARIR ) adalah risiko statistic bahwa

auditor telah menyimpulkan suatu populasi mengandung salah saji yang

material padahal sebenarnya tidak. ARIR hanya akan mempengaruhi

tindakan auditor jika mereka menyimpulkan bahwa populasi dinyatakan

secara wajar. Jika auditor menemukan suatu saldo tidak dinyatakan secara

wajar, mereka umumnya akan meningkatkan ukuran sampel atau

melaksanakan pengujian lainnya. ARIR baru dianggap penting jika

diperlukan biaya yang tinggi untuk meningkatkan ukuran sampel atau

melaksanakan pengujian lainnya.

ARIA dan ARIR

Keadaan Aktual Populasi

Keputuan Audit Aktual Salah Saji secara Material Salah Saji yang Tidak

Material

Menyimpulkan bahwa

populasi mengandung salah

saji yang material.

Kesimpulan yang benar –

tidak ada risiko

Kesimpulan yang tidak

benar – risikonya

adalah ARIA

Menyimpulkan bahwa

populasi tidak mengandung

salah saji yang material.

Kesimpulan yang tidak

benar – risikonya adalah

ARIA

Kesimpulan yang benar

– tidak ada risiko

5. ILUSTRASI PENGGUNA ESTIMASI PERBEDAAN

Untuk mengilustrasikan konsep dan metodologi sampling variabel,

kita tela memilih estimasi perbedaan dengan menggunakan pengujian

hipotesis karena relative sederhana.

5.1 Merencanakan Sampel dan Menghitung Ukuran Sampel dengan

Menggunakan Estimasi Perbedaan

5.1.1 Menyatakan Tujuan Pengujian Audit

Tujuan pengujian audit adalah untuk menentukan apakah piutang

usaha sebelum mempertimbangkan penyisihan piutang tak tertagih

mengandung salah saji yang material.

5.1.2 Memutuskan Apakah Sampling Audit Dapat Diterapkan

Sampling audit diterapkan dalam konfirmasi piutang usaha karena

besarnya jumlah piutang usaha.

5.1.3 Mendefinikan Kondisi Salah Saji

Kondisi salah saji merupakan kesalahan klien yang ditentukan melalui

konfirmasi setiap akun atau prosedur alternative.

5.1.4 Mendefinisikan Populasi

Ukuran populasi ditentukan melalui perhitungan. Perhitungan yang

akurat jauh lebih penting dlam sampling variabel karena ukuran populasi

mempengaruhi secara langsung ukuran sampel batas presisi yang dihitung.

5.1.5 Mendefinisikan Unit Sampling

Unit sampling adalah suatu akun dalam daftar piutang usaha.

5.1.6 Menetapkan Salah Saji yang Dapat Ditoleransi

Jumlah salah saji yang bersedia diterima auditor merupakan

pertanyaan tentang materialitas.

5.1.7 Menetapkan Risiko yang Dapat Diterima

Audito menetepkan dua risiko :

Risiko yang dapat diterima atas penerimaan yang salah ( ARIA ),

ARIA dipengaruhi oleh risiko audit yang dapat diterima, hasil

pengujian pengendalian dan pengujian substansif atas transaksi,

prosedur analitis, dan signifikansi relative piutang usaha dalam

laporan keuangan.

Risiko yang dapat diterima atas penolakan yang salah ( ARIR ),

ARIR dipengaruhi oleh biaya tambahan resampling

5.1.8 Mengestimasi Salah Saji dalam Populasi

Estimasi ini memiliki dua bagian :

Estimasi titik estimasi yang diharapkan. Auditor memerlukan

estimasi dimuka atas titik estimasi populasi bagi estimasi

perbedaan, seperti ketika mereka memerlukan estimasi tingkat

pengecualian populasi untuk sampling atribut.

Melakukan estimasi deviasi standar populasi dimuka – variabilitis

populasi. Untuk menentukan ukuran sampel awal, auditor

memerlukan estimasi di muka atas variasi salah saji dalam populasi

seperti yang diukur oleh deviasi standar populasi.

5.1.9 Menghitung Ukuran Sampel Awal

Ukuran sampel awal dapat dihitung dengan menggunakan rumus

berikut :

5.2 Memilih Sampel dan Melaksanakan Prosedur

Memilih Sampel, karena memerlukan sampel acak ( selain PPS ),

auditor harus menggunakan salah satu metode pemilihan sampel probabilistic

guna memilih 100 item sampel untuk konfirmasi.

Melaksanakan Prosedur Audit, dalam konfirmasi salah saji adalah

perbedaan antara respons konfirmasi dan saldo klien setelah merekonsiliasi

semua perbedaan waktu serta kesalahan pelanggan. Dalam situasi

nonrespons, salah saji yang ditemukan dengan prosedur alternative akan

diperlakukan serupa dengan salah saji yang ditemukan melalui konfirmasi.

5.3 Mengevaluasi Hasil

5.3.1 Menggeneralisasi dari Sampel ke Populasi

Secara konseptual, estimasi nonstatistik dan estimasi perbedaan akan

melakukan hal yang sama – menggeneralisasi dari sampel ke populasi.

Meskipun kedua metode itu mengukur kemungkinan salah saji populasi

berdasarkan hasil sampel, estimasi perbedaan menggunakan pengukuran

statistic untuk menghitung batas keyakinan. Emapat langkah menggambarkan

perhitungan batas keyakinan ;

1. Menghitung titik estimasi total salah saji. Titik estimasi adalah

ekstrapolasi langsung dari salah saji dalam sampel kesalah saji dalam

produksi.

2. Menghitung estimasi deviasi standar populasi. Deviasi standar populasi

adalah ukuran statistic dari variabilitas nilai setiap item dalam populasi.

Jika ada sejumlah besar variasi dalam nilai item populasi, deviasi standar

akan lebih besar dibandingkan jika variasinya kecil. Deviasi standar

memiliki pengaruh yang signifikan terhadap interval presisi yang dihitung

3. Menghitunng interval presisi. Interval presisi dihitung dengan

menggunakan rumus statistic. Hasilnya adalah berupa ukuran dolar dari

ketidakmampuan memprediksi salah saji populasi yang sebenarnya

karena pengujian didasarkan pada sampel, bukan pada populasi secara

keseluruhan. Pengaruh perubahan setiap factor meskipun factor-faktor

lainnya tetap konstan yaitu :

Jenis Perubahan Pengaruhnya terhadap Interval

Presisi yang Dihitung

Meningkatkan ARIA Menurun

Meningkatkan titik estimasi salah

saji

Meningkat

Meningkatkan deviasi standar Meningkat

Meningkatkan ukuran sampel Menurun

4. Menghitung batas keyakinan. Auditor menghitung batas keyakinan, yang

mendefinisikan interval keyakinan, dengan mengombinasikan titik

estimasi dari total salah saji dan interval presisi yang dihitung pada

tingkat keyakinan yang diinginkan.

5.3.2 Menganalisis Salah Saji

Auditor harus mengevaluasi salah saji untuk menentukan penyebab

setiap salah saji dan memutuskan apakah perlu memodifikasi model risiko

audit.

5.3.3 Memutuskan Akseptabilitas Populasi

Jika menggunakan metode statistic, maka untuk memutuskan apakah

suatu populasi dapat diterima auditor bergantung pada aturan keputusan

sebagai berikut :

- Jika interval keyakinan dua sisi untuk salah saji sepenuhnya berada dalam

salah saji yang dapat ditoleransi berupa plus dan minus, terima hipotesis

bahwa nilai buku tidak disalahsajikan dalam jumlah yang material.

- Jika terjadi sebaliknya, terima hipotesis bahwa nilai buku disalahsajikan

dalam jumlah yang material.

5.3.4 Analisis

Penggunaan ARIR yang kecil akan menyebabkan ukuran sampel

menjadi lebih besar ketimbang jika ARIR-nya sebesar 100 persen. Auditor

dapat menggunakan ARIR untuk mengurangi kemungkinan harus

meningkatkan ukuran sampel jika deviasi standar atau titik estimasi lebih

besar dari yang diharapkan.

5.4 Tindakan Jika Hipotesis Ditolak

Jika satu atau kedua batas keyakinan terletak diluar rentang salah saji

yang dapat ditoleransi, populasi dianggap tidak dapat diterima. Tindakan

yang akan diambil auditor adalah sama seperti untuk sampling nonstatistik,

kecuali estimasi yang lebih baik terhadap salah saji populasi telah dibuat. Jika

interval presisi yang dihitung melampaui salah saji yang dapat ditoleransi,

auditor tidak akan mengharuskan pembukuan disesuaikan.

BAB III

PENUTUP

Simpulan

Sampling audit atas rician saldo ini berbeda dengan audit pengujian serta

pengendalian substantik atas trasaksi. Perbedaan mendasar keduanya berada pada

letak dimana auditor ingin ukur. Audit atas pengujian rician saldo ini

menggunakan uji non statik dan unit moneter yag masing-masing ujinya memakai

samplig variabel berupa rincian saldo yang akan diukur.

Dilihat dari penjelasan diatas dapat dilihat bahwa audit atas pegujian rician

saldo ini sangat penting untuk megetahui dan menguji apakah rincian saldo yang

tertera pada asersi manajemen tersebut wajar menurut standar akuntansi berterima

umum.

DAFTAR PUSTAKA

Arens, Alvin A.,Randal J. Elder, da Mark S. Beasley. 2005. Auditing dan Jasa

Assurance Jilid 2 12th Edition. Jakarta : Erlangga.

Vegirawati, Titin. 2011. Penerapan Metode Sampling dan Faktor-Faktor Yang

Mempengaruhi Penggunaan Metode Sampling Audit. Dipublikasikan oleh

Jurnal Ekonomi dan Informasi Akuntansi (JENIUS) Universitas IBA

Palembang.