Beda Antara Opini Adverse dan Disclaimer

Banyak mahasiswa akuntansi yang kesulitan membedakan antara opini Tidak Wajar (Adverse) dengan Tidak Memberikan Pendapat (Disclaimer). Keduanya memang sama-sama opini terburuk yang bisa didapatkan oleh laporan keuangan. Hanya saja, konsekuensi dan kondisi yang dicerminkan oleh kedua opini tersebut adalah berbeda.

What is the difference?

MAKNA ADVERSE OPINION

Opini Tidak Wajar (Adverse) diberikan kepada laporan keuangan karena terdapat kesalahan yang material dalam laporan keuangan. Jika kesalahan yang material tersebut dapat memberikan informasi yang salah (misleading) kepada para penggunanya, maka opini Adverse akan diberikan pada laporan keuangan. Pengguna laporan dapat disesatkan oleh laporan keuangan yang salah saji. Keputusan yang diambil dari laporan seperti ini dapat merugikan bagi pengambil keputusan, baik itu calon investor, calon kreditor, pemerintah, ataupun pengguna laporan lainnya.

Organisasi yang mendapat opini Adverse/Tidak Wajar, bisa saja memiliki sistem pengendalian internal yang kuat. Justru karena SPI yang dimilikinya kuat, auditor bisa meyakini bahwa penyajian laporan keuangan telah salah. Misalnya, nilai Aset Tetap disajikan 5 miliar, padahal setelah di-cross check dengan sistem pengendalian yang ada, nilai sebenarnya adalah 4 miliar.

Kesalahan material tidak timbul dari kesalahan yang bersifat kecil, seperti salah jurnal atau salah hitung. Kesalahan semacam ini, hanya mungkin timbul akibat kegagalan besar dalam penerapan SPI perusahaan. Penerapan prinsip akuntansi secara tidak konsisten misalnya, adalah salah satu penyebab kesalahan material ini.

MAKNA DISCLAIMER OPINION

Opini Disclaimer diberikan kepada laporan keuangan yang kewajarannya tidak dapat diyakini oleh auditor. Laporan keuangan dengan opini disclaimer berarti laporan keuangan tersebut tidak diyakini kewajaran penyajiannya oleh auditor. Karena sesuatu hal, auditor bisa saja tidak dapat meyakini kewajaran laporan keuangan, misalnya: (1) Auditor tidak dapat melakukan pemeriksaan, bisa jadi karena (1a) auditor tidak independen terhadap auditee, (1b) auditor memiliki konflik kepentingan terhadap auditee atau (1c) auditor dibatasi gerak-geriknya dalam melakukan pemeriksaan, (2) Auditor tidak memiliki pembanding untuk nilai yang disajikan dalam laporan keuangan, hal ini bisa terjadi karena (2a) SPI sangat lemah sehingga nilai yang dihasilkan dari sistem dan prosedur akuntansi perusahaan tersebut diragukan kebenarannya, (2b) , dan yang terakhir (3) terdapat ketidakpastian yang sedang dihadapi oleh auditee, misalnya kelangsungan usahanya sedang terancam (umumnya karena sedang menghadapi tuntutan hukum). Jika auditor dihalang-halangi untuk mendapatkan informasi mengenai kasus hukum tersebut, maka auditor dapat menjadi tidak yakin terhadap kelangsungan hidup perusahaan auditee. Umumnya opini disclaimer didapat dari kondisi kedua (SPI lemah).

Dengan kata lain, jika SPI pada perusahaan tersebut lemah atau bahkan tidak ada sehingga auditor tidak dapat mengonfirmasi kewajaran laporan keuangan, maka auditor tidak dapat meyakini kewajaran laporan keuangan. Titik ini yang membedakan opini Disclaimer dengan Adverse. Pada opini Adverse, auditor yakin bahwa laporan keuangan telah disajikan secara salah, sementara pada opini Disclaimer, auditor tidak memiliki keyakinan yang memadai bahwa laporan keuangan telah disajikan secara wajar. Misalnya: dalam laporan keuangan PT XYZ, nilai Aset Tetap disajikan sebesar 5 miliar. Auditor tidak dapat mengonfirmasi dari mana nilai ini berasal. Dengan demikian sang auditor tidak dapat meyakini bahwa nilai tersebut adalah penyajian informasi yang benar.

MEMAHAMI CARA KERJA AUDITOR

Titik perbedaan pemberian opini Adverse atau Disclaimer oleh auditor, dapat juga dijelaskan dengan memahami cara kerja auditor. Secara garis besar, tahap-tahap audit yang dijalankan oleh auditor adalah: perencanaan, pelaksanaan dan pelaporan pemeriksaan. Sejak dari tahap perencanaan, potensi untuk mendapat opini Adverse maupun Disclaimer sudah dimulai. Ketika auditor memahami proses dan lingkungan bisnis auditee serta menaksir keefektifan pengendalian intern, auditor sedang mencari cara bagaimana ia dapat mencapai keyakinan yang memadai atas laporan keuangan. Kegagalan auditor untuk mendapatkan keyakinan ini, akan diganjar dengan opini disclaimer. Keyakinan auditor atas adanya kesalahan material dalam laporan keuangan, akan diganjar dengan opini adverse.

Ingat, tugas auditor adalah mencari keyakinan yang memadai (adequate assurance) dari laporan keuangan. Keyakinan yang memadai tersebut disematkan untuk empat hal: pengakuan, pengukuran, penilaian, dan penyajian. Secara kasat mata, nilai yang disajikan dalam laporan keuangan, nomenklatur/istilah yang digunakan untuk menyajikan nilai tersebut, serta klasifikasi/penempatan nilai tersebut dalam kategori yang tepat, adalah hal-hal yang menjadi perhatian auditor.

MENGHINDARI ADVERSE DAN DISCLAIMER

Bagi para praktisi manajemen, ada cara untuk menghindari opini adverse maupun disclaimer. Jika terlihat tanda-tanda auditor tidak mendapat keyakinan yang memadai terhadap laporan keuangan, segera sediakan cara lain untuk mengonfirmasi nilai yang disajikan dalam laporan keuangan. Mungkin saja auditor dapat diyakinkan akan kewajaran laporan keuangan, meskipun tidak berasal dari prosedur kerja yang utama.

Kata kuncinya: tawarkan prosedur alternatif yang dapat ditempuh oleh auditor agar dapat memiliki keyakinan yang memadai akan kewajaran laporan keuangan. Jika nilai Aset Tetap tidak dapat dikonfirmasi dengan dokumen sumber dan nilai buku, tawarkan untuk menggunakan prosedur alternatif seperti menggunakan persentase tertentu dari NJOP (Nilai Jual Obyek Pajak) atau mengundang appraisal.

Mudah-mudahan tulisan ini dapat lebih menjelaskan lagi makna opini audit atas laporan keuangan. Semoga bermanfaat.

Kesalahan Memahami Signifikansi Statistik

Saya terpikat oleh sebuah paper dari Raymond Hubbard dan J. Scott Armstrong (2005) yang berjudul “Why We Don’t Really Know What ‘Statistical Significance’ Means: A Major Educational Failure”. Meskipun paper tersebut sudah cukup tua, namun topik yang dibawakan masih cukup nendang bagi saya. Paper tersebut menunjukkan bahwa kerap terdapat kesalahan pemahaman makna signifikansi statistik dalam jurnal-jurnal dan buku-buku teks riset bisnis. Banyak penulis yang telah salah mengartikan makna signifikansi statistik dengan menggunakan kriteria p < α sebagai uji signifikansi statistik.

Buku-buku teks yang ditemukan bermasalah di antaranya adalah:

  1. Marketing Research within a changing information environment (Hair, Bush dan Ortinau, 2003);
  2. Marketing Research (Cooper dan Schindler, 2006);
  3. Marketing Research (Aaker, Kumar dan Day, 2001);
  4. Marketing Research: An applied orientation (Malhotra, 2004);
  5. Marketing Research: The impact of the internet (McDaniel dan Gates, 2002);
  6. Marketing Research (Parasuraman, Grewal dan Khrisnan, 2004).

Note: (nama pengarang yang dicetak tebal adalah referensi yang pernah saya gunakan). 

Riset

Bagaimana seharusnya uji signifikansi yang benar? Bagaimana kesalahpahaman kriteria p < α mulai muncul di ranah akademis? Dalam tulisan ini, saya akan menceritakan kembali isi paper tersebut kepada Anda.

Uji Signifikansi ala Fisher (p-value) dan ala Neyman-Pearson (α-level)

Uji signifikansi adalah salah satu tahap terpenting dalam sebuah riset, wa bil khusus riset yang bermetodologi kuantitatif. Uji ini yang akan menentukan simpulan hasil riset. Uji signifikansi menentukan apakah hipotesis yang dibuat di awal riset akan diterima atau ditolak. Karena peran pentingnya itulah, para ahli mencari cara terbaik yang dapat membedakan hasil pengamatan secara meyakinkan. Tingkat keyakinan yang memadai untuk dapat menerima suatu hipotesis tersebut yang kerap disebut dengan istilah signifikansi statistik (statistical significance).

Terdapat dua mazhab besar dalam penentuan signifikansi statistik dalam riset ilmu sosial. Mazhab Fisher menggunakan nilai p untuk menunjukkan uji signifikansi dan inferensi induktif. Sementara mazhab Neyman-Pearson menggunakan nilai alpha untuk menunjukkan perilaku yang terpilih di antara hipotesis null (H0) dan hipotesis alternatif (HA).

Mazhab yang dianut oleh Fisher berdasarkan cara berpikir induktif. Fisher menggunakan nilai p untuk menentukan signifikansi. Nilai p ini menunjukkan probabilitas hasil pengamatan (x) tidak memiliki efek atau hubungan dengan hipotesis null (H0), dinotasikan dengan P (x | H0). Nilai p menunjukkan besarnya probabilitas kebenaran hipotesis null (H0) saja tanpa ada hipotesis alternatif (HA). Jika H0 terbukti signifikan, maka bisa disimpulkan (inferensial) bahwa H0 diterima.

Mazhab Neyman-Pearson menggunakan uji hipotesis untuk mencari titik signifikansi antara dua hipotesis. Menurut mazhab ini, titik signifikansi tersebut tercapai saat model penelitian bebas dari kesalahan, atau setidaknya error/kesalahan dalam pengamatan bisa diminimalisasi. Signifikansi tersebut ditentukan oleh besarnya dua macam error, yaitu salah menolak H0, atau kerap disebut Type I Error (α), dan salah menerima HA, atau disebut Type Error II (β).

Dengan demikian, penggunaan p-value dan Type I error tidak dapat dicampuradukkan. Walaupun keduanya sama-sama mengamati ekor distribusi (tail distribution), tetapi P-value menunjukkan di area distribusi mana hasil penelitian terletak dan hanya bisa diketahui setelah uji statistik, sementara Type I Error menunjukkan apakah hasil penelitian akan jatuh di area distribusi yang diterima atau ditolak; dan nilainya ditentukan oleh peneliti sebelum uji statistik. Kombinasi keduanya untuk menguji signifikansi statistik tentu adalah sebuah metode penilaian yang bias.

Pendapat ini juga diamini oleh Wikipedia. Dalam lema mengenai P-value, wikipedia mengingatkan bahwa:

“…, P-value bukanlah probabilitas hipotesis null akan diterima, P-value juga tidak sama dengan tingkat kesalahan Tipe I, α.”   (http://en.wikipedia.org/wiki/P-value)

Demikian pula di lema mengenai signifikansi statistik, wikipedia menyebutkan hal yang serupa:

“Perlu ditekankan bahwa nilai-p Fisherian secara filosofis berbeda dari Tipe I kesalahan Neyman-Pearson . Kebingungan ini sayangnya masih disebarkan oleh banyak buku-buku statistik.”(http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_significance)

 

Sejak Kapan Kriteria p < α Mulai Muncul?

Ronald Fisher sendiri telah mengeluhkan bahwa uji signifikansi telah “terasimilasi” ke dalam kerangka pengujian hipotesis Neyman-Pearson. Melalui tulisannya berjudul “Statistical methods and scientific induction” yang diterbitkan tahun 1955 di Journal of the Royal Statistical Society, B, Volume 17: hal. 69–78, Fisher menolak asimilasi penggunaan p-value dan Type I Error tersebut.

Dalam berbagai sumber statistik untuk pentlitian bisnis dan ilmu-ilmu sosial, diajarkan bahwa penelitian dilakukan kurang lebih sebagai berikut:

  1. Peneliti menentukan hipotesis null (H0) dan hipotesis alternatif (HA).
  2. Peneliti menentukan tingkat signifikansi dengan menentukan nilai α (kesalahan Tipe I).
  3. Peneliti menghitung kekuatan tes (misalnya dengan nilai z). Sampai di sini, langkah-langkah riset telah sesuai dengan aliran Neyman-Pearson.
  4. Setelah itu, uji statistik dihitung, dan nilai p ditentukan.
  5. Signifikansi statistik riset ini kemudian ditentukan dengan menggunakan kriteria p <α. Jika p <α, hasilnya dianggap signifikan secara statistik, sedangkan jika p> α, maka hasil riset tidak signifikan.

Hasil akhir dari metode asimilasi Fisher dan Neyman-Pearson adalah bahwa, meskipun entitas yang sama sekali berbeda dengan interpretasi yang sama sekali berbeda pula, nilai p adalah dalam pikiran peneliti sekarang dipandang memiliki keterkaitaitan dengan tingkat kesalahan Tipe I, α. Dan karena keduanya sama-sama konsep probabilitas ekor wilayah distribusi, nilai p keliru ditafsirkan sebagai pengamatan berbasis frekuensi sebagaimana tingkat kesalahan tipe I, dan juga disalahgunakan sebagai bukti pengukuran terhadap H0 (yaitu, p <α) .

Penutup

Waktu membuka buku Metode Riset Bisnis edisi International (2008) yang disusun oleh Cooper dan Schindler, saya masih menemukan kriteria p<α digunakan di Bab Hypothesis Testing. Untungnya, tesis saya tidak menggunakan kriteria p <α ini.

Apakah mungkin skripsi-skripsi, tesis-tesis dan jurnal-jurnal masih salah kaprah pula memahami hal ini? Bagaimana dengan penelitian Anda? Ditunggu masukan dan pengalaman Anda di kotak komentar.

Gambar dari laman web Sekolah Pascasarjana UGM