Tujuan penerapan sampling ini adalah untuk menentukan apakah akun laporan keuangan telah disajikan secara wajar.
Salah-saji yang terdeteksi
Jika salah-saji ditemukan dalam sampel, auditor perlu menghitung proyeksi salah-saji dan cadangan bagi risiko sampling. Karena dalam sampel MUS tiap dolar yang terpilih “mewakili” suatu kelompok dollar dalam populasi, persentase salah-saji dalam unit logis mewakili persentase salah-saji dalam rentang sampling dari mana nilai dolar dipilih. Tiga jenis situasi dapat terjadi dengan salah-saji yang terdeteksi.
1. Unit logis sama dengan atau lebih besar dari rentang sampling
Dalam situasi ini, proyeksi salah-saji sama dengan salah-saji aktual yang dideteksi dalam unit logis. Sebagai contoh, akun Axa Corporation pada tabel di atas berisi saldo sebesar $ 32.549 yang mana lebih besar dari rentang sampling sebesar $ 26.882. Pada contoh, proyeksi salah saji dihubungkan dengan dengan akun ini menjadi $2.500, dan tidak ada risiko sampling yang ditambahkan.
2. Nilai buku unit logis adalah kurang dari rentang sampling, dan di salahsajikan sebesar kurang dari 100 %.
Hal ini merupakan situasi yang paling umum. Persentase salah-saji dalam unit logis disebut sebagai faktor tercemar. Faktor tercemar dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Faktor tercemar = Nilai buku – Nilai audit
Nilai buku
Sebagai contoh, rekening Good Hospital Corp, lebih saji sebesar $ 3.284. Maka, faktor tercemar untuk akun iitu adalah 0.15 ((21.893 – 18.609) + 21.893). Proyeksi salah saji untuk rentang ini yang berisi unit logis ini akan menjadi $4.032 (0.15 x $ 26.882). Faktor tercemar dihubungkan dengan rentang yang berisi akun Marva Medical Supply adalah 0.40 ( $ 2.682:$6.705), dan proyeksi salah-saji untuk rentang itu adalah $10.753 (0.40x$26.882). Cadangan bagi risiko sampling akan ditambahkan ke proyeksi salah saji.
3. Menghitung Batas Salah Saji atas
Untuk menghitung batas salah saji atas, auditor pertama-tama menghitung ketepatan dasar dan kemudian membuat peringkat salah saji yang terdeteksi berdasarkan ukuran dari faktor tercemar, dari faktor tercemar yang terbesar sampai yang terkecil.
Nama Pelanggan | Faktor tercemar | Rentang sampling | Proyeksi salah saji (kolom 2 x 3) | 95 % tambahan batas atas (dari tabel 8-9) | Salah saji atas ( kolom 2x3x5) |
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) |
Ketepatan Dasar | 1,0 | $ 26.882 | NA | 3.0 | $ 80.646 |
Learn Heart Centers | 1.0 | 26.882 | 26.882 | 1.7 (4.7-3.0) | 45.700 |
Marva Medical | 0.40 | 26.882 | 10.753 | 1.5 (6.2-4.7) | 16.130 |
0.15 | 26.882 | 4.032 | 1.4 (7.6-6.2) | 5.645 | |
Ditambah salah saji terdeteksi dalam unit logis lebih besar dari rentang sampling : AXA Corp | NA | 26.882 | NA | NA | 2.500 |
Batas Salah Saji atas | $150.621 | ||||
Langkah 7:
Menarik kesimpulan akhir
Untuk contoh di atas, keputusan terakhir mengenai apakah piutang dagang mengandung salah-saji material dibuat dengan membandingkan salah saji yang dapat diterima dengan UML. Jika UML kurang dari atau sama dengan salah saji yang dapat diterima, bukti mendukung kesimpulan bahwa saldo akun tidak disalahsajikan secara material. Dalam kasus di atas.
Auditor sekarang memiliki empat pilihan. Pertama, ukuran sampel dapat ditingkatkan. Kedua, prosedur substantif lain dapat digunakan. Ketiga, auditor dapat meminta klien menyesuaikan saldo piutang dagang. Keempat, jika klien menolak untuk menyesuaikan akun, auditor akan menerbitkan pendapat wajar dengan pengecualian atau pendapat tidak wajar (jarang diperlukan).
Sampling Nonstatistik untuk uji saldo akun
Jika aplikasi nonstatistik digunakan, unsur berikut memerlukan penjelasan lebih lanjut :
· Mengidentifikasi unsur signifikan individual
· Menentukan ukuran sampel
· Memilih unsur sampel
· Menghitung hasil sampel
Mengidentifikasi unsur signifikan individual
Dalam banyak aplikasi sampling nonstatistik, auditor menentukan unsur mana yang harus diuji secara individual dan unsur mana yang harus dilakukan sampling. Unsur yang akan diuji secara individual adalah unsur yang dapat mengandung salah-saji potensial
Sampling Audit
Standar audit mendefinisikan sampling audit (audit sampling) sebagai penerapan prosedur audit terhadap kurang dari seratus persen unsure dalam suatu saldo akun atau kelompok transaksi dengan tujuan untuk menilai beberapa karakterisrik saldo akun atau kelompok transaksi tersebut (SA seksi 350.01). Fakta bahwa audit menggunakan sampling juga diberitahukan kepada pengguna laporan keuangan dengan kalimat “suatu audit meliputi pemeriksaan, atas dasar pengujian” yang terdapat pada paragraf ruang lingkup laporan audit.
Risiko sampling
Risiko sampling adalah kemungkinan bahwa sampel yang telah diambil tidak mewakili populasi, sehingga sebagai akibatnya, atas dasar sampel tersebut auditor menarik kesimpulan yang salah atas atas saldo akun atau kelompok transaksi. Karena risiko sampling, auditor menghadapi kemungkinan bahwa sampling dapat mengakibatkan salah-satu dari kekeliruan keputusan tersebut : (1) memutuskan bahwa populasi yang diuji tidak dapat diterima, padahal sebenarnya dapat, dan (2) memutuskan bahwa populasi yang diuji dapat diterima, padahal sebenarnya tidak dapat. Dalam istilah statistic, kekeliruan ini dikenal tipe I dan tipe II. Secara formal, kekeliruan tipe I dan II dapat didefiniskan sebagai berikut :
· Risiko keliru menolak (Risk of Incorrect rejection) tipe I.
Pada pengujian pengendalian internal, merupakan resiko mengambil kesimpulan, berdasarkan hasil sampel, bahwa pengendalian tidak berjalan secara efektif, padahal pada kenyataannya pengendalian berjalan dengan efektif. Saat auditor mengevaluasi tingkat keandalan pengendalian dalam konteks audit laporan keuangan, risiko ini dikenal sebagai risiko ketergantungan yang rendah ( risk of underreliance) atau risiko penentuan tingat resiko pengendalian yang terlalu tinggi (risk of assessing control risk too high).
· Risiko Keliru menerima (Risk of incorrect acceptance) tipe II.
Dalam pengujian pengendalian, merupakan risiko mengambil kesimpulan, berdasarkan hasil sampel, bahwa pengendalian beroperasi secara efektif, padahal kenyataannya tidak efektif. Jika auditor mengevaluasi tingkat keandalan pengendalian dalam konteks audit laporan keuangan, risiko ini dikenal sebagai risiko ketergantungan yang berlebih ( risk of overreliance) atau risiko penentuan tingkat resiko pengendalian yang terlalu rendah (risk of assessing control risk too low).
Sampling audit juga menyangkut risiko nonsampling. Risiko nonsampling adalah risiko kekeliruan auditor dan timbul dari kemungkinan auditor mengambil sampel dari populasi yang salah untuk pengujian asersi, tidak dapat menemukan salah-saji material pada saat penerapan prosedur audit, salah menerjemahkan hasil audit. Jika dengan sampling statistic, auditor dapat mengkuantifikasi dan mengendalikan resiko sampling, tidak ada metode sampling yang dapat digunakan auditor untuk mengukur risiko sampling, tidak ada metode sampling yang dapat digunakan auditor untuk mengukur risiko nonsampling. Ketidakpastian yang berkaitan dengan risiko nonsampling ini dapat dikendalikan dengan pelatihan yang cukup, perencanaan yang memadai dan supervise yang efektif.
Faktor penting dalam menentukan ukuran sampel
Tingkat keyakinan
Anda dapat menetapkan tingkat resiko sampling yang dapat diterima dengan mempertimbangkan jumlah keyakinan yang akan ditempatkan dalam pengujian dan konsekuensi dari kekeliruan. Sebagai contoh, auditor menetapkan risiko sampling untuk suatu penerapan sampling tertentu sebesar 5%, yang menimbulkan tingkat keyakinan 95 %. Tingkat keyakinan dan resiko sampling berhubungan dengan ukuran sampel: semakin tinggi tingkat keyakinan dan semakin rendah risiko sampling.
Kekeliruan yang dapat diterima dan diperkirakan
Bila tingkat keyakinan yang diinginkan telah ditetapkan, ukuran sampel yang memadai ditentukan terutama oleh seberapa besar kekeliruan yang dapat diterima melebihi kekeliruan yang diperkirakan. Semakin kecil perbedaan antara kedua variable tersebut, semakin tepat seharusnya hasil sampling, dan oleh karena itu semakin besar ukuran sample yang diperlukan.
A. PROSEDUR PENENTUAN SAMPLING
Saat auditor memilih sampel, mereka bisa mengambil paling tidak dua jalur, jalur pertama mengarah ke sampel terarah (directed sample); yang kedua merupakan sampel acak (random sample).
Sampel terarah atau sampel bertujuan digunakan bila auditor mencurigai adanya kesalahan serius atau manipulasi dan ingin mendapatkan bukti untuk mendukung kecurigaan mereka atau menemukan sebanyak mungkin hal yang mencurigakan. Proses ini tidak ada kaitannya dengan sampling statistik, jadi murni merupakan pekerjaan mendeteksi.
Sampel acak berupaya mencerminkan populasi tempat diambilnya sedekat mungkin. Bila auditor mengambil sampel acak, mereka mencoba mengambil gambar, berupa miniature,dari catatan atau data dalam jumlah yang sangat besar yang membentuk populasi tempat sampel di pilih. Makin besar sampel, makin dekat sampel tersebut mencerminkan populasi. Dalam bahasa audit, sampel tersebut kemudian dinamakan “representatif” atau mewakili.
Sampling statistik memungkinkan auditor mengukur risiko pengambilan sampel- yaitu risiko bahwa suatu sampel tidak mencerminkan populasi. Untuk mengukur risiko tersebut secara statistic maka pemilihan sampel tersebut haruslah acak.
Sampling nonstatistik tidak memungkinkan auditor untuk mengukur risiko pengambilan sampel secara obyektif, karena setiap unit populasi tidak memiliki peluang yang sama untuk terpilih. Namun, sampling non statistic bisa bernilai untuk rancangan sampling terarah atau bentuk lain dari sampling menggunakan pertimbangan.
Adapun langkah-langkah penerapan sampling atribut sebagai berikut :
A.Perencanaan
Langkah 1:
Menetapkan tujuan pengujian, standar audit mengharuskan penerapan sampling direncanakan dengan baik dengan mempertimbangkan hubungan sampel dengan tujuan pengujian. Sebagai contoh, pada proses pendapatan, penagihan dilakukan setelah barang dikirimkan. Oleh karena itu, tidak ada transaksi penjualan yang harus di catat sampai ada dokumen pengiriman yang telah diotorisasi dengan tepat. Auditor dapat menguji melalui sampel apakah faktur penjualan sudah dicatat secara memadai dengan memeriksa dokumen pengirimannya.
Langkah 2 :
Mendefiniskan populasi sampling. Seluruh atau sebagian unsure-unsur yang terdapat pada kelompok transaksi merupakan populasi sampling. Sebagai contoh, misalkan auditor akan memeriksa efektivitas pengendalian yang dirancang untuk memastikan bahwa pengiriman ke pelanggan telah ditagih, yaitu dengan menguji apakah seluruh pengiriman, pada kenyataannya telah ditagih. Jika auditor menggunakan populasi faktur penjualan sebagai populasi sampling, auditor tidak akan dapat mendeteksi barang yang sudah dikirim, tetapi belum tertagih, karena populasi faktur penjualan merupakan penjualan yang telah ditagih. Pada contoh ini, populasi sampling yang benar untuk menguji asersi kelengkapan kelengkapan adalah populasi seluruh barang yang telah terkirim yang didokumentasikan dalam dokumen pengiriman.
Langkah 3 :
Menentukan ukuran sampel.
Masukan utama dalam menentukan ukuran sampel adalah tingkat keyakinan yang diinginkan, tingat penyimpangan yang dapat diterima, dan tingkat penyimpangan populasi yang diperkirakan.
Pelaksanaan
Setelah aplikasi sampling direncanakan, auditor melaksanakan tahap-tahap berikut :
Langkah 4 :
Pemilihan unsur sampel
Standar audit mensyaratkan bahwa unsur sampel harus dipilih sedemikian rupa sehingga sampelnya dapat diharapkan mewakili populasi. Oleh karena itu, semua unsure harus memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih.
Langkah 5 :
Pelaksanaan Prosedur Audit
Setelah unsur sampel dipilih, auditor melaksanakan prosedur audit yang telah direncanakan. Melanjutkan contoh terdahulu tentang pengujian kelengkapan transaksi penjualan, auditor akan memeriksa paket faktur penjualan untuk mengetahui keberadaan dokumen pengiriman yang mendukung setiap faktur penjualan. Jika dokumen pengiriman ada, auditor akan menyimpulkan bahwa pengendalian telah dilaksanakan secara memadai. Jika dokumen pengiriman tidak ada, unsur sampel tersebut dianggap sebagai penyimpangan terhadap prosedur pengendalian.
Evaluasi
Langkah 6 :
Menghitung tingkat penyimpangan sampel dan tingkat penyimpangan tertinggi yang dihitung.
Setelah menyelesaikan prosedur-prosedur audit, auditor membuat ikhtisar penyimpangan untuk setiap pengendalian yang diuji dan mengevaluasi hasilnya. Sebagai contoh, jika ditemukan 2 penyimpangan dalam sampel yang berisi 50 unsur, tingkat penyimpangan sampel adalah 4 % ( 2:50).
Langkah 7:
Menarik kesimpulan akhir
Untuk menarik kesimpulan atas pengujian pengendalian pada penerapan sampling, auditor membandingkan tingkat penyimpangan yang dapat diterima dengan tingkat penyimpangan tertinggi yang dihitung. Jika tingkat penyimpangan tertinggi yang dihitung lebih rendah dari tingkat penyimpangan yang dapat diterima, auditor dapat menyimpulkan bahwa pengendalian dapat diandalkan. Jika tingkat penyimpangan tertinggi yang dihitung melebihi tingkat penyimpangan yang dapat diterima, auditor harus menyimpulkan bahwa pengendalian tidak berjalan pada tingkat yang dapat diterima.
B. CONTOH PENERAPAN SAMPLING
Don Jones, staf yang bertanggungjawab untuk audit Calabro Paging Services, mengembangkan pemahaman atas proses pendapatan Calabro dan telah memutuskan untuk mengandalkan beberapa pengendalian tertentu untuk mengurangi risiko pengendalian di bawah maksimum. Jones akan melakukan pengujian untuk sepanjang tahun dan telah memutuskan bahwa populasi telah lengkap. Bagian berikut merupakan dokumentasi perencanaan sampling yang dibuat jones.
Langkah 1 :
Tujuan pengujian adalah untuk menentukan apakah proses pendapatan Calabro telah berjalan sesuai dengan dokumentasinya.
Langkah 2 :
Untuk penerapan sampling, Jones memutuskan untuk mengendalkan tiga pengendalian dalam proses pendapatan Calabro. Ketiga prosedurnya sebagai berikut :
1. Tanpa Persetujuan kredit untuk penjualan dan servis di otorisasi dengan benar
Staf departemen kredit Calabro memeriksa kemampuan kredit dari setiap pelanggan baru dan berdasarkan evaluasi tersebut menetapkan batas kredit.
Penyimpangan dalam pengujian ini didefinisikan sebagai kelalaian departemen kredit Calabro dalam mengikuti prosedur perstujuan kredit, baik untuk pelanggan baru maupun lama
2. Penjualan tidak akan dicatat tanpa adanya perjanjian penjualan dan sewa yang telah disetujui. Salah-satu pengendalian dalam proses pendapatan Calabro adalah bahwa penjualan tidak akan dicatat tanpa adanya perjanjian penjualan dan sewa yang dikirimkan ke departemen penagihan. Untuk pengendalian ini, penyimpangan yang didefinisikan sebagai ketiadaan perjanjian penjualan atau sewa yang disetujui.
3. Perjanjian penjualan dan sewa diberi harga yang pantas.
Pengendalian pada proses pendapatan Calabro diantaranya adalah penjualan alat perantara harus menggunakan daftar harga yang telah diotorisasi. Penyimpangan dalam kasus ini adalah penggunaan harga alat perantara yang tidak diotorisasi untuk biaya akses atau sewa yang tidak benar.
Langkah 3
Tabel di bawah ini menggambarkan keputusan Jones untuk setiap parameter dalam penentuan ukuran sampel.
No | Parameter | Pengendalian | ||
1 | 2 | 3 | ||
1 | Tingkat keyakinan yang diinginkan | 95 % | 90 % | 95 % |
2 | Tingkat penyimpangan yang dapat diterima | 6 % | 8 % | 5 % |
3 | Tingkat penyimpangan populasi yang diperkirakan | 1 % | 2 % | 1 % |
4 | Ukuran sampel | 78 | 48 | 93 |
Langkah 4
Memilih unsur sampel
Dengan menggunakan nomor acak yang dihasilkan, Jones memilih unsur sampel. Alternatifnya, jika auditor memilikik data populasi dalam format elektronik, ACL atau program spreadsheet seperti MS Excel dapat secara acak memilih sampel dari populasi.
Langkah 5
Melaksanakan prosedur audit
Jones memeriksa setiap unsure sampel untuk mengetahui adanya penyimpanan. Maka untuk pengendalian 1, Jones menguji 78 perjanjian penjualan dan sewa untuk melihat apakah prosedur otorisasi kredit yang dilakukan oleh staf departemen kredit telah memadai. Hasil dari prosedur audit dapat didokumentasikan pada kertas kerja.
Langkah 6
Menghitung tingkat penyimpanan sampel dan tingkat penyimpangan tertinggi yang dihitung
Untuk setiap pengendalian yang dituju. Untuk pengendalian 1, baris dari ukuran sampel 75 yang digunakan. Tingkat penyimpangan yang tertinggi yang dihitung untuk pengendalian 1 adalah 8,2 %. Maka, untuk pengendalian 1, tingkat penyimpangan sampel adalah 2,6 % dan cadangan bagi risiko sampling adalah 5,6 % (8,2 %-2,6%). Untuk pengendalian 2, yang digunakan karena tingkat keyakinan yang diinginkan adalah 90 %. Pada kasus ini tidak ditemukan penyimpangan, sehingga tingkat penyimpangan sampel 0% dan tingkat penyimpangan tertinggi yang dihitung (dan cadangan bagi risiko sampling) adalah 5 %> Tidak ada penyimpangan pengendalian ditemukan untuk pengendalian 3, oleh karena itu tingkat penyimpangan sampel adalah 0%. Sedangkan tingkat penyimpangan tertinggi yang dihitung (dan cadangan bagi risiko sampling) sebesar 3,3%.
Langkah 7
Pada kasus ini, tingkat penyimpangan sampel adalah 2,6 % dan cadangan bagi risiko sampling adalah 5,6 %. Bukti sampel mendukung keandalan pengendalian 2 dan 3 karena tingkat penyimpangan tertinggi yang dihitung lebih rendah daripada tingkat penyimpangan yang dapat diterima. Pada contoh ini, keliahatan bahwa tidak ada pengendalian atau bukti lain yang dapat mendukung efektivitas pengendalian 1. Jika jones melaksanakan pengujian pengendalian untuk audit pengendalian internal atas pelaporan keuangan perusahaan public, dia akan menyimpulkan bahwa pengendalian 2 dan 3 beroperasi secara efektif dan pengencualian pada pengendalian 1 mewakili kelemahan pengendalian. Jones perlu melakukan evaluasi atas kemungkinan dan besarnya salah saji potensial yang mungkin timbul sebagai hasil kelemahan pengendalian.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar