Page 198 - MODUL LEVEL DASAR ASURANS DAN SISTEM INFORMASI
P. 198
G. Evaluasi Salah Saji
Langkah-langkah dalam memproyeksikan salah saji didalam populasi berdasarkan salah saji
yang ditemukan dalam sampel:
(1) Hitung persentase salah saji dalam setiap item. Ketika menguji, auditor menemukan
angka misalnya saldo atau transaksi Rp50 juta yang seharusnya Rp60 juta. Ini berarti
salah saji dalam sampel adalah Rp10 juta atau 17%.
(2) Jumlahkan semua salah saji dan hitung dampak netonya: salah saji ketinggian dikurangi
salah saji kerendahan.
(3) Hitung persentase rata-rata salah saji dengan membagi persentase seluruh salah saji
dengan jumlah seluruh item yang digunakan sampel, yang mengandung salah saji
maupun yang tidak.
(4) Kalikan persentase rata-rata salah saji dengan nilai moneter seluruh populasi dengan
kondisi sudah dikeluarkan nilai yang tertinggi. Ini adalah salah saji yang diproyeksikan
ada di dalam sampel.
DOKUMEN
Contoh, jika dari 50 sampel dalam populasi sebesar Rp 250.000 juta terdapat tiga salah saji:
Nilai Yang Tepat Nilai yang Diaudit Salah Saji Persentase Salah Saji
500 400 100 20%
8.250
350 10.050 IAI 5.436 42.86%
600 10.436 -25%
Total % kesalahan /jumlah persentasi salah saji 37,86%
Rata-rata % salah saji: 37,86%:50 (sample size) 0,7572%
Salah saji yang diproyeksikan: 0,7572% x 250.000 populasi 1.893
Salah saji yang diproyeksikan sering disebut dengan Most Likely Error (MLE) atau jumlah
kesalahan yang paling mungkin terjadi, ketika seorang auditor menemukan suatu salah saji,
auditor harus memperluas pengujian tanpa memperhatikan apakah salah saji atau
penyimpangan tersebut mewakili atau tidak mewakili populasi:
(1) Jika penyimpangan tersebut mewakili populasi auditor wajib menyelidiki sifat dan
sebab penyimpangan dan mengevaluasi kemungkinan dampaknya terhadap tujuan dari
prosedur audit dan terhadap area lain dari audit tersebut.
(2) Jika penyimpangan tersebut dipandang merupakan anomaly, maka auditor wajib
memperoleh tingkat kepastian yang tinggi bahwa salah saji atau penyimpangan tidak
191