NASHITA SHAFIYAH

2413031009

1. Perbandingan pendekatan tradisional fair value vs AI dalam teori akuntansi

Dalam pendekatan tradisional, penilaian fair value sangat bergantung pada penilaian profesional, penggunaan data pasar yang dapat diverifikasi, serta pertimbangan akuntansi yang dapat dijelaskan secara transparan, sehingga auditor dapat menelusuri asumsi, input, dan teknik penilaian yang digunakan. Sebaliknya, pendekatan berbasis AI memindahkan proses penilaian ke algoritma yang mengolah big data secara otomatis, sehingga meskipun hasilnya cepat dan adaptif terhadap kondisi pasar, proses pengambilannya cenderung menjadi “black box” yang sulit dipahami. Dari perspektif teori akuntansi, pendekatan tradisional menekankan verifiability dan understandability, sedangkan AI menonjolkan efisiensi dan predictive accuracy, namun berpotensi melemahkan representational faithfulness jika modelnya tidak dapat dijelaskan.

2. Implikasi epistemologis penggunaan AI dalam fair value

Penggunaan AI mengubah sumber pengetahuan akuntansi karena informasi tidak lagi sepenuhnya berasal dari penilaian manusia, tetapi dari model algoritmik yang bergantung pada kualitas data, parameter tersembunyi, dan pola historis semua ini tidak selalu terlihat oleh pengguna laporan keuangan. Secara epistemologis, validitas pengetahuan akuntansi menjadi dipertanyakan apabila akuntan tidak memahami bagaimana AI membentuk nilai wajar atau jika data pelatihan mengandung bias pasar yang tidak terdeteksi. Hal ini menciptakan tantangan baru terhadap prinsip justifiability dalam akuntansi, karena hasil AI dapat menghasilkan angka yang tampak objektif tetapi tidak dapat dibenarkan secara substantif tanpa mekanisme explainability yang memadai.

3. Strategi akuntabilitas dan pelaporan agar sesuai IFRS 13

Untuk memastikan penilaian AI tetap selaras dengan IFRS 13, perusahaan perlu mengembangkan kerangka akuntabilitas yang mencakup dokumentasi lengkap atas model, sumber data, asumsi utama, serta prosedur validasi yang dilakukan secara berkala. Transparansi dapat diperkuat dengan model explainability, seperti mengungkapkan faktor pasar yang paling berpengaruh terhadap output AI, rentang sensitifitas nilai, dan uji kecocokan data input dengan hierarki fair value (level 1–3). Selain itu, perusahaan harus menyediakan governance yang kuat berupa pengawasan manusia (human oversight), audit model oleh pihak independen, serta mekanisme fallback jika algoritma gagal atau memberikan hasil yang tidak wajar. Dengan cara ini, penilaian AI tetap dapat diterima auditor dan regulator tanpa mengorbankan keandalan informasi keuangan.

NASHITA SHAFIYAH

2413031009

1) Pengaruh blockchain terhadap teori akuntansi (reliabilitas & transparansi) 

Blockchain dapat memperkuat elemen reliabilitas dan transparansi dalam sustainability reporting karena menyediakan bukti jejak (audit trail) yang tak mudah diubah, timestamped, dan verifiable secara kriptografis; ini menggeser beban verifikasi dari dokumen fisik ke bukti digital yang dapat diaudit terus-menerus. Namun teori akuntansi yang tradisional—yang bergantung pada judgement manajerial, bukti sumber yang dapat diverifikasi secara independen, dan prinsip materialitas—harus diperluas untuk memasukkan konsep “data provenance” dan validitas input (garbage in, garbage out): catatan di blockchain meningkatkan keandalan hanya jika input awalnya benar dan kontrol internal kuat. Dengan kata lain, blockchain memperbaiki traceability dan integritas penyimpanan, tetapi tidak otomatis menjamin kebenaran substantif tanpa mekanisme verifikasi sumber, pengungkapan metode pengukuran (mis. perhitungan emisi), dan audit atas proses pengumpulan datanya.

2) Tantangan penerapan di Indonesia & global 

Tantangan utama bersifat praktis, regulatori, dan etis: 

(a) validitas hukum bukti berbasis blockchain di yurisdiksi lokal dan perlindungan privasi data (mis. data pemasok) belum sepenuhnya jelas

(b) interoperabilitas standar bagaimana data blockchain dipetakan ke format GRI, standar MRV (measurement, reporting, verification), atau persyaratan pengawas—dapat memicu inkonsistensi

(c) masalah governance seperti siapa yang menulis/menyetujui entri pada rantai (permissioned vs public), potensi konflik kepentingan penyedia data, dan beban biaya/teknis pada pemasok kecil

(d) resistensi stakeholder (auditor tradisional, regulator, lembaga pemeringkat) yang belum terbiasa menilai bukti kriptografis; serta 

(e) risiko keamanan siber dan tantangan skala/keandalan data yang harus diatasi agar laporan tidak sekadar “pamer teknologi” tetapi benar-benar kredibel.

3) Rekomendasi strategis berbasis teori akuntansi & teknologi  

Mulailah dengan pendekatan bertahap: pilot pada satu rantai pasok atau metrik (mis. jejak karbon komoditas utama), gunakan permissioned blockchain untuk kontrol akses dan privasi, dan kombinasikan catatan on-chain dengan off-chain attestations (sensor IoT, sertifikat pihak ketiga) yang jelas metodologinya menurut GRI. Perkuat governance etapkan siapa penulis data, proses validasi, SLA untuk koreksi, dan independen third-party attestors (verifier) yang diakui; dokumentasikan metode pengukuran, asumsi, dan tingkat ketidakpastian dalam laporan sesuai prinsip akuntansi (pengakuan, pengukuran, pengungkapan). Libatkan auditor dan regulator sejak awal untuk menyepakati bukti yang dapat diterima secara hukum, dan siapkan pelatihan kemampuan digital untuk tim akuntansi. Terakhir, komunikasikan perubahan ini secara transparan kepada pemangku kepentingan: jelaskan manfaat (traceability, efisiensi verifikasi) sekaligus keterbatasan teknis dan kontrol yang diterapkan  ini menjaga kredibilitas sambil meminimalkan risiko etika dan regulatori.

NASHITA SHAFIYAH

2413031009

1. Analisis praktik manajemen laba pada PT Karya Sentosa

Dalam kasus PT Karya Sentosa, beberapa indikator mengarah pada dugaan manajemen laba berbasis akrual karena terdapat pola peningkatan laba yang tidak diiringi kualitas pendapatan yang sehat. Kenaikan piutang usaha yang tidak wajar dapat menunjukkan pengakuan pendapatan yang terlalu dini, sementara penurunan cadangan kerugian piutang memberi sinyal bahwa perusahaan mungkin menekan beban untuk mempercantik laba. Selain itu, pertumbuhan pendapatan yang tidak selaras dengan arus kas operasi menunjukkan adanya gap antara laba akuntansi dan kinerja kas nyata, sehingga memperkuat dugaan bahwa perusahaan mengelola laba melalui manipulasi akun-akun yang bersifat estimasi.

2. Perbandingan dua jurnal ilmiah terkait earnings management

Dua jurnal terkini umumnya menyoroti earnings management melalui pendekatan berbeda, seperti studi A yang memakai model akrual modifikasi Jones untuk mengukur discretionary accruals, sementara studi B menggunakan analisis real earnings management seperti abnormal production cost dan discretionary expenses. Metodologinya pun beragam, studi A cenderung menggunakan data panel perusahaan publik untuk melihat pola manipulasi akrual, sementara studi B mengandalkan regresi multivariat untuk menilai dampak praktik manajemen operasional terhadap laba. Temuan utamanya juga berbeda: jurnal A menunjukkan bahwa manajemen laba berbasis akrual lebih dominan pada perusahaan dengan tekanan eksternal tinggi, sedangkan jurnal B menemukan bahwa perusahaan yang diawasi lebih ketat oleh investor institusional cenderung mengalihkan praktik manipulasi dari akrual ke aktivitas riil.

3. Evaluasi kritis: apakah earnings management selalu negatif?

Earnings management tidak selalu bersifat negatif karena dalam teori sinyal, manajemen terkadang menyesuaikan angka laba untuk memberikan informasi tambahan tentang prospek perusahaan yang belum tercermin di laporan keuangan; beberapa penelitian bahkan menunjukkan bahwa praktik ini dapat mengurangi volatilitas laba dan membantu investor memahami kondisi jangka panjang. Namun, ketika dilakukan untuk menipu pasar, memenuhi target jangka pendek, atau menyembunyikan masalah fundamental, earnings management menjadi merugikan karena menurunkan kualitas laporan, memperlemah kepercayaan, dan meningkatkan risiko informasi bagi semua pihak. Dengan demikian, konteks, intensi, dan tingkat transparansi sangat menentukan apakah praktik ini dianggap oportunistik atau informatif.

4. Kesimpulan dan rekomendasi bagi stakeholder

Melihat adanya sinyal manajemen laba pada PT Karya Sentosa, stakeholder perlu meningkatkan kehati-hatian dengan menilai kembali kualitas pendapatan perusahaan dan tidak hanya berfokus pada pertumbuhan laba yang dilaporkan. Investor dapat meminta transparansi lebih besar terkait kebijakan estimasi akuntansi, auditor perlu memperdalam pengujian atas akun-akun berbasis judgement, dan manajemen sebaiknya memperkuat tata kelola agar laporan keuangan tetap mencerminkan kondisi yang sebenarnya. Secara keseluruhan, rekomendasinya adalah meningkatkan pengawasan, memperbaiki sistem pelaporan, dan memastikan setiap praktik akuntansi dijalankan secara etis dan sesuai standar agar kredibilitas perusahaan tetap terjaga dalam jangka panjang.

NASHITA SHAFIYAH

2413031009

NASHITA SHAFIYAH

2413031009

Artikel 1 – Pengaruh Kinerja Lingkungan, Sosial, dan Tata Kelola terhadap Nilai Perusahaan

Artikel pertama membahas bagaimana aspek lingkungan (ESG), efektivitas dewan komisaris, dan manajemen laba berpengaruh terhadap nilai perusahaan, khususnya pada perusahaan sub-sektor makanan dan minuman di BEI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja lingkungan dan sosial tidak secara langsung meningkatkan nilai perusahaan, sementara efektivitas dewan komisaris memiliki pengaruh positif. Manajemen laba ditemukan memoderasi hubungan-hubungan tersebut, tetapi hasilnya bervariasi. Penelitian menegaskan bahwa tata kelola yang kuat tetap menjadi faktor utama untuk membangun nilai perusahaan.

Artikel 2 – Digitalisasi Pelaporan Keuangan dengan XBRL dan Cost of Equity

Artikel kedua meneliti dampak adopsi XBRL terhadap biaya ekuitas perusahaan di Indonesia. Dengan mempelajari 59 perusahaan sebelum dan sesudah adopsi XBRL, hasilnya menunjukkan bahwa penerapan XBRL justru menurunkan cost of equity, terutama pada perusahaan berukuran besar. XBRL dianggap mampu meningkatkan kualitas laporan, mempermudah akses data, dan menurunkan ketidakpastian informasi—meskipun beberapa negara lain mengalami hasil yang berbeda pada masa awal adopsi. Temuan ini menegaskan bahwa digitalisasi pelaporan memberi manfaat signifikan bagi efisiensi pasar.

Opini Saya

Menurut saya, kedua artikel memiliki benang merah penting: kepercayaan investor sangat dipengaruhi oleh kualitas informasi dan tata kelola perusahaan. Pada artikel pertama, nilai perusahaan lebih ditentukan oleh governance yang kuat dibanding sekadar aktivitas lingkungan atau sosial. Sementara artikel kedua menunjukkan bahwa digitalisasi seperti XBRL dapat meningkatkan transparansi dan menurunkan risiko informasi. Ini menunjukkan bahwa baik praktik ESG maupun teknologi laporan keuangan membutuhkan dukungan tata kelola yang sehat agar manfaatnya benar-benar dirasakan. Kombinasi antara teknologi yang baik dan etika perusahaan yang kuat menjadi kunci untuk membangun kepercayaan pasar di era modern.