Halo wikiters!
Sebagai akuntan manajemen, wikiters pernah merenung gak? Kira-kira skill apa ya yang harus kita pelajari agar menjadi akuntan manajemen yang handal dan punya keunggulan bersaing di masa kini dan masa depan?
Data analytics bisa skill yang menjanjikan, loh!
Apa itu data analytics? Mengapa akuntan manajemen sangat membutuhkan skill tersebut?
Untuk menjawab pertanyaan tersebut, kita mulai dengan memahami akuntansi manajemen terlebih dahulu ya…
Akuntansi manajemen adalah proses penyediaan informasi yang relevan, baik keuangan maupun non-keuangan, bagi para manajer dan karyawan dalam sebuah organisasi untuk mengambil keputusan, mengalokasikan sumber daya, dan memonitor, mengevaluasi, serta memberi penghargaan atas kinerja (Atkinson et al., 2012:2)
Kalau dilihat dari definisi tersebut kita bisa ambil kata kuncinya, yaitu menyediakan informasi. Nah, seiring dengan kemajuan teknologi, akuntan manajemen harus mengerti bagaimana memaksimalkan penggunaan teknologi untuk membantu proses penyediaan informasi yang relevan bagi para manajer dan karyawan.
Salah satu skill untuk membantu proses penyediaan informasi tersebut yaitu data analytics skill.
Apa itu?
Data analytics skill didefinisikan sebagai kemampuan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menarik kesimpulan praktis dari data, serta mengkomunikasikan temuan data kepada orang lain (SHRM Survey Findings, 2016).
Data analytics adalah bidang teknologi yang membantu individu dan organisasi untuk memahami data yang dikumpulkan, diorganisir, dan dianalisis oleh para analis. Karier ini membutuhkan keahlian teknis untuk menganalisis dan memvisualisasikan data untuk membantu meningkatkan pengambilan keputusan dan kinerja perusahaan (theforage.com).
Data analytics adalah ilmu yang menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi tersebut. Banyak teknik dan proses analisis data telah diotomatisasi menjadi proses mekanis dan algoritme yang bekerja pada data mentah untuk konsumsi manusia (Frankenfield, 2023).
Menurut Frankenfield (2023), ada 4 jenis-analisis data dasar yaitu:
- Analisis Deskriptif Analisis ini menggambarkan apa yang telah terjadi selama periode waktu tertentu. Misalnya untuk menjawab “Apakah penjualan mengalami meningkatan pada bulan ini daripada bulan lalu?”
- Analitik Diagnostik Analisis ini berfokus pada mengapa sesuatu terjadi. Misalnya untuk menjawaab “Apakah cuaca mempengaruhi penjualan Mie Gacoan?”
- Analisis Prediktif. Analisis ini berfokus pada yang mungkin akan terjadi dalam waktu dekat. Misalnya untuk menjawab “Apa yang akan terjadi pada penjualan perusahaan saat musim kemarau?”
- Analisis Preskriptif. Analisis ini berfokus pada pemberian saran suatu tindakan. Misalnya: jika bulan depan sudah memasuki musim kemarau berdasarkan prediksi BMKG, perusahaan harus menambahkan shift malam untuk meningkatkan produksi.
Tahukah wikiters, akuntan manajemen termasuk salah satu profesi yang terdisrupsi oleh teknologi artificial intelligence (AI) loh!
AI kemungkinan mampu menggantikan tugas akuntan manajemen karena ia dapat digunakan untuk memproses data secara efisien dan akurat, menganalisis tren keuangan dan memprediksi keuangan perusahaan di masa depan atau dengan kata lain: AI mampu melakukan data analytics.
Nah, apa yang akan terjadi jika akuntan manajemen tidak memiliki kapasitas kemampuan yang mengikuti kemajuan teknologi, seperti data analytics? Tentu besar kemungkinan perannya akan tergantikan sepenuhnya oleh AI.
Oleh karena itu akuntan manajemen harus memperbarui kemampuannya dengan menguasai data analytics agar mengikuti perkembangan zaman dan memenuhi tuntutan industri. Setuju gak?
Nah, lalu bagaimana data analytics mendukung pengambilan keputusan bisnis perusahaan? Simak penjelasan berikut ini!
Perusahaan memiliki data, baik data keuangan maupun non keuangan. Data yang telah diproses dan dianalisis dengan benar akan menjadi wawasan (insight). Wawasan dalam ilmu data (data science) adalah pemahaman mendalam yang diperoleh oleh seorang individu atau organisasi sebagai hasil dari pemeriksaan informasi tentang subjek tertentu (knowledgehut.com).
Wawasan yang dihasilkan dari proses data analytics setidaknya akan mendukung area-area berikut ini, wikiters, simak yuk!
- Pola Pengeluaran (spending patterns)
Akuntan manajemen dapat menggunakan data analytics untuk memahami pola pengeluaran dengan memperoleh informasi yang lebih detail dan akurat tentang pola pengeluaran perusahaan, proses tersebut dapat dilakukan dengan mekanisme identifikasi kategori pengeluaran, analisis varian yang digunakan untuk membandingkan anggaran dengan realisasi anggaran, identifikasi anomali atau perbedaan signifikan dalam pola pengeluaran perusahaan dan forecasting atau memprediksi pengeluaran di masa depan.
- Mitigasi risiko (risk mitigation)
Data analytics dapat membantu akuntan manajemen untuk memitigasi risiko perusahaan karena ia memberikan informasi yang detail tentang risiko perusahaan sehingga akuntan manajemen bisa mengambil tindakan yang tepat untuk memitigasi risiko tersebut. Proses tersebut dilakukan dengan mekanisme identifikasi risiko, analisis varian, identifikasi anomali dan prediksi risiko.
- Evaluasi kinerja (performance evaluation)
Salah satu sistem pengukuran kinerja adalah balanced scorecard (BSC). Jika perusahaan menggunakan BSC, data analytics dapat membantu penggunaan BSC karena data analytics membantu akuntan manajemen dalam mengumpulkan, mengolah menganalisis, dan mempresentasikan data yang berkaitan dengan indikator kinerja dalam BSC.
- Perencanaan strategis (strategic planning)
Pengambil keputusan strategis mengintegrasikan dua skill yaitu skill intuisi dan analisis (Fred and Forest, 2016). Akuntan manajemen dapat mendukung proses perencanaan strategis dengan menganalisis data keuangan perusahaan, data pelanggan, , data pasar, dan data lainnya yang relevan untuk proses perencanaan strategis. Dengan demikian, manajer tentu akan sangat terbantu oleh akuntan manajemen.
- Perilaku konsumen (customer behavior)
Data analytics dapat membantu akuntan manajemen dalam menganalisis perilaku konsumen dengan mengumpulkan dan menganalisis data tentang preferensi, kebiasaan, dan keputusan konsumen. Dengan menggunakan teknik data analytics, akuntan manajemen dapat menganalisis data terkait perilaku konsumen dan menemukan pola dan tren yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis. Segmentasi Pelanggan, Analisis Sentimen, Analisis Retensi, dan Analisis Pembelian.
- Perilaku pasar (market behavior)
Akuntan dengan kemampuan data analytics dapat menganalisis data terkait perilaku pasar dan menemukan pola dan tren yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis melalui teknik analisis pasar, analisis persaingan, analisis harga dan analisis tren.
- Prediksi tren (trend prediction)
Akuntan dengan kemampuan data analytics dapat memprediksi tren melalui pengolahan data historis dan data saat ini dengan teknik analisis data yang tepat. Dengan memprediksi tren, akuntan manajemen dapat mengambil keputusan bisnis yang lebih baik dan efektif untuk meningkatkan kinerja perusahaan dan mengoptimalkan operasi. Tujuan tersebut dapat dicapai dengan analisis tren, analisis perilaku konsumen, analisis big data, dan analisis statistik.
- Prediksi reaksi terhadap regulasi (regulatory reaction prediction)
Data analytics dapat membantu akuntan manajemen dalam memprediksi reaksi terhadap regulasi dengan menganalisis data historis dan data saat ini untuk memperkirakan bagaimana pasar, pelanggan, dan pesaing akan merespons regulasi tersebut. Dengan memahami reaksi potensial terhadap regulasi, akuntan manajemen dapat mengambil tindakan yang tepat untuk mengoptimalkan kinerja perusahaan dan meminimalkan risiko. Tujuan tersebut dapat dicapai dengan analisis sentimen, analisis data industri, analisis data pelanggan dan analisis data keuangan.
- Overall profitability atau sering disebut juga return on investment
Akuntan dengan kemampuan data analytics memberikan informasi yang akurat dan relevan mengenai kinerja keuangan perusahaan dengan menganalisis informasi keuangan yang tersedia dan mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan profitabilitas perusahaan dengan mengurangi biaya dan meningkatkan pendapatan. Tujuan tersebut dapat dicapai dengan analisis biaya, analisis pendapatan, analisis keuntungan, dan analisis rantai nilai.
Apakah wikiters tau jurusan akuntansi yang mewajibkan mata kuliah data analytics dalam kurikulumnya? Berikan komentar di bawah ya!
Bagaimana sebenarnya skill data analytics diaplikasikan?
1. Descriptive analytics
Metode ini memberikan gambaran umum tentang data yang dikumpulkan sehingga membantu akuntan manajemen memahami apa yang terjadi atau status perusahaan saat ini. Bagaimana kinerja perusahaan periode ini dibandingkan periode tahun lalu? Ini adalah salah satu jenis pertanyaan yang dapat dijawab dengan descriptive analytics.
Contoh analisis deskriptif adalah Google Analytics yang hanya melihat informasi sederhana seperti jumlah jumlah visitor, asal traffic anda, page yang paling sering dikunjungi dari website, nilai iklan page website, pengunjung per satuan waktu. Analitik deskriptif tidak membuat prediksi tentang halaman mana yang akan dikunjungi pengunjung selanjutnya atau mengapa pengunjung mengunjungi halaman tersebut.
Akuntan yang memiliki keahlian ini akan mampu menyediakan laporan keuangan yang handal dan presisi dan mampu memberikan rekomendasi bisnis yang relevan dengan kondisi perusahaan saat ini.
2. Diagnostic Analytics
Mengapa suatu strategi bisnis gagal? Mengapa penjualan mengalami peningkatan? Mengapa perusahaan memiliki performa yang bagus pada periode ini? Diagnostic analytics mencoba untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan pada level strategi perusahaan seperti itu. Akuntan yang memiliki kemampuan diagnostic data analytics mampu menggunakan data keuangan dan non keuangan masa kini dan masa lalu untuk menjelaskan berbagai situasi yang terjadi.
Dengan kemampuan ini, akuntan manajemen dapat membantu manajer untuk mengambil keputusan strategis. Keputusan strategis membutuhkan dua kemampuan, wikiters, yaitu kemampuan analisis dan intuisi. Akuntan manajemen dapat mendukung analisa manajer dengan menyediakan informasi (data yang telah diolah) kepada manajer.
3. Predictive Analytics
Apakah data dapat memprediksi masa depan? Tentu saja tidak, kecuali data tersebut telah diolah sedemikian rupa menjadi informasi yang relevan dengan pengambilan keputusan.
Seperti yang kita ketahui, data tidak akan memberikan manfaat apa-apa jika tidak diolah menjadi informasi yang diinginkan. Akuntan yang memiliki kemampuan predictive analytics dapat memprediksi keuangan perusahaan di masa depan seperti arus kas masa depan, tren penjualan masa depan, dan pola-pola keuangan masa depan lainnya.
4. Prescriptive Analytics
Hal apa saja yang harus terjadi agar perusahaan dapat mencapai tujuannya? Berapa volume penjualan yang harus dicapai agar perusahaan mencapai target laba periode ini? Prescriptive analytics mencoba menjawab pertanyaan-pertanyaan seperti itu. Skill ini dapat digunakan oleh akuntan manajemen untuk memberikan rekomendasi strategi dan aksi yang akan menghasilkan outcome yang diinginkan.
Lalu, tools apa yang bisa kita gunakan untuk mendukung fungsi data analytics?
Setidaknya 4 tools ini bisa kita gunakan untuk mendukung proses data analytics, yaitu
Apakah wikiters punya referensi tools lain untuk melakukan data analytics? Tulis di kolom komentar ya!
