Pengaruh Big Data Analytics, Kompetensi Auditor dan Independensi Auditor terhadap Kualitas Audit (Studi Empiris Pada Kantor Akuntan Publik Di Jakarta)

Nisa  Nurfauziah; Nuryadin Nuryadin; Lely  Indriaty; Maryati  Rahayu; Mahzumi Mahzumi

doi:10.37817/ikraith-ekonomika.v8i3.5505

Nisa Nurfauziah Universitas Persada Indonesia Y.A.I
Nuryadin Nuryadin Universitas Persada Indonesia Y.A.I
Lely Indriaty Universitas Persada Indonesia Y.A.I
Maryati Rahayu Universitas Persada Indonesia Y.A.I
Mahzumi Mahzumi Universitas Persada Indonesia Y.A.I

DOI: https://doi.org/10.37817/ikraith-ekonomika.v8i3.5505

Keywords: Kata kunci: Big Data Analytics, Kompetensi Auditor, Independensi Auditor, Kualitas Audit.

Abstract

ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelidiki bagaimana kualitas audit di kantor akuntan publik Jakarta dipengaruhi oleh Big Data Analytics, independensi auditor, dan kompetensi auditor. Penelitian ini menggunakan metodologi kuantitatif dengan menggunakan perangkat lunak SmartPLS 3.0 untuk menganalisis pemodelan persamaan struktural kuadrat terkecil parsial, atau SEM-PLS. Data dari 90 responden auditor dikumpulkan melalui penggunaan purposive sampling.
Semua indikator penelitian valid dan dapat dipercaya, menurut temuan uji validitas dan reliabilitas. Ketiga variabel independen tersebut mencakup 62,7% dari variasi dalam Kualitas Audit, menurut nilai R2 sebesar 0,627. Menurut pengujian hipotesis, kualitas audit dipengaruhi secara positif dan signifikan oleh Big Data Analytics (t = 2,197, p = 0,014), Kompetensi Auditor (t = 2,513, p = 0,006), dan Independensi Auditor (t = 4,265, p = 0,000). Temuan ini menyoroti betapa pentingnya kompetensi yang lebih luas, penerapan Big Data Analytics, dan independensi auditor dalam memberikan audit berkualitas tinggi.

ABSTRACT
The purpose of this study is to investigate how audit quality in Jakarta public accounting firms is affected by big data analytics, auditor independence, and auditor competence. This study employed a quantitative methodology using SmartPLS 3.0 software to analyze partial least squares equation modeling, or SEM-PLS. Data from 90 auditor respondents were collected through the use of purposive sampling. All research indicators were valid and reliable, according to the findings of validity and reliability tests. The three independent variables accounted for 62.7% of the variation in Audit Quality, according to the R2 value of 0.627. Based on hypothesis testing, audit quality was positively and significantly influenced by Big Data Analytics (t = 2.197, p = 0.014), Auditor Competence (t = 2.513, p = 0.006), and Auditor Independence (t = 4.265, p = 0.000). These findings highlight the importance of broader experience, the application of big data analytics, and auditor independence in delivering high quality audits.

Downloads

Download data is not yet available.