Nama : Mar'atus Shalihah
NPM : 2313031025
Audit kinerja berbasis risiko terhadap sistem e-Government “IzinCerdas” perlu dilakukan karena Ombudsman menemukan tiga masalah utama: keterlambatan penerbitan izin, status proses yang tidak jelas, dan penyalahgunaan wewenang meskipun sistem sudah digital. Kondisi ini menunjukkan adanya kelemahan pada workflow, transparansi, serta kontrol otorisasi. Oleh karena itu, auditor harus memetakan risiko utama seperti risiko operasional, transparansi, fraud, risiko TI, dan risiko kepatuhan, serta menganalisis akar masalahnya, misalnya workflow yang tidak optimal, update status yang tidak real-time, dan lemahnya audit trail serta segregation of duties. Dalam pelaksanaan audit, digunakan pendekatan berbasis teknologi digital seperti Computer-Assisted Audit Techniques (CAATS), data analytics, process mining, query SQL, serta metode continuous auditing untuk mendeteksi anomali pada seluruh populasi data, bukan hanya sampling. Auditor dapat memakai analisis tren, deteksi outliers, heat map bottleneck, Benford’s Law, serta pemetaan jaringan untuk melihat potensi kolusi. Process mining digunakan untuk membandingkan alur aktual dengan SOP, sementara query SQL membantu menemukan approval tidak wajar, perubahan data pasca persetujuan, atau konsentrasi pekerjaan pada pejabat tertentu.
Selain itu, audit diperkuat dengan teknologi AI dan machine learning, baik untuk supervised learning (fraud scoring) maupun unsupervised learning (anomaly detection dan clustering). NLP dapat digunakan untuk mendeteksi komunikasi internal yang mencurigakan. Prosedur audit dilakukan secara terstruktur mulai dari perencanaan, pemahaman sistem, walkthrough proses, pengujian kontrol preventif dan detektif, substantive testing berbasis analitik, hingga evaluasi General IT Controls. Pada analisis kinerja, auditor memeriksa penyebab keterlambatan, keakuratan status izin, dan pola penyalahgunaan wewenang menggunakan data analytics dan digital forensics. Temuan audit kemudian disusun dalam laporan yang memuat executive
summary, analisis risiko, bukti statistik, visualisasi data, dan rekomendasi yang terukur. Rekomendasi meliputi penguatan audit trail, segregation of duties, automated alert system, redesign UI/UX, predictive analytics, hingga penggunaan blockchain untuk integritas data. Program perbaikan jangka pendek hingga jangka panjang disusun bersama indikator kinerja seperti waktu proses izin, kejelasan status, anomaly rate, dan tingkat efektivitas kontrol.
Dengan menggunakan pendekatan ini, audit kinerja tidak hanya menilai efisiensi dan kepatuhan, tetapi juga mampu mendeteksi penyimpangan secara real-time dan memprediksi risiko ke depan. Integrasi audit tradisional, analitik lanjutan, machine learning, dan continuous monitoring memastikan bahwa sistem IzinCerdas dapat ditingkatkan untuk menjadi layanan publik yang cepat, transparan, dan akuntabel.