Framework Akuntansi Forensik Berbasis AI dan Big Data untuk Sistem Antikorupsi yang Lebih Adaptif
Abstract
Artikel ini mengeksplorasi peran penting akuntansi forensik dalam memitigasi korupsi dengan memanfaatkan integrasi teknologi antara Big Data dan kecerdasan buatan (AI). Penelitian ini menggunakan metode kualitatif, dengan desain literatur review. Perangkat lunak yang digunakan adalah software Harzing’s Publish or Perish 8 (PoP8) versi 8.18.5091.9307 dengan mesin pencari Google Scholar untuk pengambilan data mentah yang kemudian disimpan dalam format RIS. Untuk memvisualisasikan hasil olah data berdasarkan pemetaan POP tersebut, digunakan software VOSviewer versi 1.6.20. Proses penyortiran artikel dilakukan melalui 4 tahapan. Tahap 1 pada proses pemilahan artikel diperoleh sebanyak 100 artikel, tahap 2 diperoleh 67 artikel, tahap 3 diperoleh 53 artikel dan tahap 4 diperoleh 47 artikel. selanjutnya, melalui pemilihan 47 artikel tersebut kemudian 10 artikel dengan sitasi terbanyak dianalisis lebih dalam. Studi ini menyoroti perkembangan positif publikasi mengenai topik ini, menjadikannya subjek yang menarik untuk penelitian lebih lanjut.
References
Amelia, Y., Rizal, M., & Amelia, R. (2024). Masa depan Kecerdasan Buatan dalam Akuntansi Forensik. Jurnal Kemitraan Masyarakat, 4.
Bose, S., Dey, S. K., & Bhattacharjee, S. (2022). “Big Data, Data Analytics and Artificial Intelligence in Accounting: An Overview” in S. Akter and S. F. Wamba (Eds.) Handbook of Big Data Methods. 61(2), 1–34.
Claudiastuti, M. A. (2023). Pengaruh Mitigasi Akuntansi Forensik dan Integrasi Teknologi Big Data Terhadap Deteksi Kecurangan Internal. Jurnal Ekonomi Trisakti, 3(2), 3415–3424.
Daraojimba, R. E., Farayola, O. A., Olatoye, F. O., Mhlongo, N., & Oke, T. T. (2023). Forensic Accounting In The Digital Age: A U.S. Perspective: Scrutinizing Methods And Challenges In Digital Financial Fraud Prevention. 5(11), 342–360. https://doi.org/10.51594/farj.v5i11.614
Dewi, N. M. S. S., & Dewi, I. G. P. E. R. (2024). Systematic Literature Review: Akuntansi Forensik Sebagai Strategi dalam Upaya Mengatasi Tindak Pindana Korupsi. 16(1), 131–137.
Elumilade, O. O., Ogundeji, I. A., & Achumie, G. O. (2021). Enhancing fraud detection and forensic auditing through data-driven techniques for financial integrity and security. December. https://doi.org/10.54660/.JAES.2021.1.2.55-63
Farasandi, A., & Budiman, A. I. (2025). Issn: 3025-9495. 19(4), 1–6.
Gallego, J., Rivero, G., & Martinez, J. (2021). Preventing rather than punishing: An early warning model of malfeasance in public procurement. International Journal of Forecasting.
Hasan, M. K., Akhtaruzzaman, Kabir, S. R., Gadekallu, T. R., Islam, S., Magalingam, P., Hassan, R., Alazab, M., & Alazab, M. A. (2022). Evolution of Industry and Blockchain Era: Monitoring Price Hike and Corruption using BIoT for Smart Government and Industry 4.0. December. https://doi.org/10.1109/TII.2022.3164066
Jaya, I. M. L. M. (2020). Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif: Teori, Penerapan dan Riset Nyata cetakan 1. Quadrant.
Kobis, N., Starke, C., & Rahwan, I. (2022). The Promise and Perils of using Artificial Intelligence to fight Corruption. 418–424.
Kussainov, K., Goncharuk, N., Prokopenko, L., Pershko, L., Vyshnivska, B., & Akimov, O. (2023). Anti-corruption Management Mechanisms and the Construction of a Security Landscape in the Financial Sector of the EU Economic System Against the Background of Challenges to European Integration : Implications for Artificial Intelligence Technologies. Economic Affairs, 68(01), 509–521. https://doi.org/10.46852/0424-2513.1.2023.20
Odilla, F. (2023). Bots against corruption : Exploring the benefits and limitations of AI ‑ based anti ‑ corruption technology. In Crime, Law and Social Change (Vol. 80, Issue 4). Springer Netherlands. https://doi.org/10.1007/s10611-023-10091-0
Saputri, A. W., Kurniawan, W. O., & Putri, C. A. (2025). Implementasi Akuntansi Forensik untuk Meningkatkan Transparansi Laporan Keuangan. 07(1), 87–103.
Wachs, J., Fazekas, M., & Kertész, J. (2021). Corruption risk in contracting markets : a network science perspective. International Journal of Data Science and Analytics, 12(1), 45–60. https://doi.org/10.1007/s41060-019-00204-1
ACFE. (2022). Report to the Nations: 2022 Global Study on Occupational Fraud and Abuse. Association of Certified Fraud Examiners.
https://www.acfe.com/report-to-the- nations/2022/
https://databoks.katadata.co.id/infografik/2025/02/28/pengendalian-korupsi-di-indonesia-dinilai-lemah diakses pada 10 November 2025 pada pukul 08.55 WIB
https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kanwil-rsk/baca-artikel/17406/Korupsi- diakses pada 11 November 2025 pada pukul 09.02
Copyright (c) 2026 Rohmatul Faizah
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
