Rekonsiliasi Data Keuangan dan Karakterisasi Satuan Kerja dengan Teknik Data Mining

Article Sidebar

PDF
Published Dec 12, 2016
DOI https://doi.org/10.33105/itrev.v1i3.48

Main Article Content

Dedy Elisa Limbong
Kementerian Keuangan

Abstract

Preparation of Financial Statements of the Central Government is the responsibility of the government. The preparation of the report should be preceded by a reconciliation of financial data between the State General Treasurer (BUN) by KPPN with Work Unit. BPK findings on unmatches as results of reconciliation is a proof that there are still unmatched transactions recorded in the accounting system of  BUN and work units's. Direktorat Jenderal Perbendaharaan can reduce the possibility of unmatch records by performing supervision activities focused on work units that have been characterized. Data mining techniques can be used for characterization by utilizing a database on Sistem Perbendaharan dan Anggaran Negara (SPAN). This research use classification technique by setting two class that are SELISIH and OK. This research uses twenty attributes from work unit obtained through data mining techniques and the result shows work units with high number of SP2D and PNBP records (non-tax revenue) are work units tended to be unmatch work unit.


Abstrak


Penyusunan Laporan Keuangan Pemerintah Pusat merupakan tanggung jawab pemerintah. Penyusunan laporan tersebut harus didahului oleh proses rekonsiliasi data keuangan antara Bendahara Umum Negara (BUN) melalui KPPN dengan satuan kerja. Temuan BPK atas selisih hasil rekonsiliasi menjadi bukti bahwa masih terdapat selisih pencatatan akuntansi pada sistem BUN dan satuan kerja. Direktorat Jenderal Perbendaharaan (KPPN) dapat menekan kemungkinan terjadinya selisih rekonsiliasi dengan melakukan kegiatan supervisi yang terfokus pada satker-satker yang telah dikarakterisasi. Teknik data mining dapat digunakan untuk melakukan karakterisasi tersebut dengan memanfaatkan database pada Sistem Perbendaharaan Anggaran dan Negara (SPAN). Teknik data mining dilakukan dengan metode klasifikasi dengan menetapkan dua kelas yaitu kelas SELISIH dan OK. Penelitian ini menggunakan dua puluh atribut satuan kerja di mana melalui teknik data mining di mana hasil data mining menunjukkan bahwa satker dengan atribut Jumlah Surat Perintah Pencairan Dana (SP2D) dan Realisasi Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) yang tinggi merupakan satker yang cenderung selisih hasil rekonsiliasinya.

Article Details

How to Cite
Limbong, D. (2016). Rekonsiliasi Data Keuangan dan Karakterisasi Satuan Kerja dengan Teknik Data Mining. Indonesian Treasury Review: Jurnal Perbendaharaan, Keuangan Negara Dan Kebijakan Publik, 1(3), 49-68. https://doi.org/https://doi.org/10.33105/itrev.v1i3.48
Issue
Vol 1 No 3 (2016): Indonesian Treasury Review: Jurnal Perbendaharaan, Keuangan Negara, dan Kebijakan Publik Volume 1 Nomor 3
Section
Articles
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Copyright notice can be accessed here

References

Azis, Saeful. (2015). Karakterisasi Satuan Kerja Terkait Inakurasi Perencanaan Kas Dengan Menggunakan Teknik Data Mining (Studi Kasus Satuan Kerja Lingkup Kanwil DJPBN Provinsi Bengkulu). Tangerang Selatan: PKN STAN.

Baker, Ryan S.J.D. (2010). Data Mining for Education. Pennsylvania: Carnegie Mellon University.

Bramer, Max. (2007). Principles of Data Mining. Portsmouth: University Of Portsmouth.

Folorunso, O. (2005). Data Mining as a Technique for Knowledge in Business Process Redesign. Proquest Health Management: Information Management & Computer Security.

Gorunescu, Florin. (2011). Data Mining: Concepts, Models, and Techniques. Berlin: Springer.

Hermawan, Randy. (2015). Penggunaan Teknik Data Mining untuk Memprediksi Kondisi Financial Distress pada Pemerintah Daerah Kabupaten/ Kota di Indonesia. Tangerang Selatan: PKN-STAN.

Kotsiantis, S. B. (2007). Supervised Machine Leraning: A Review of Classification Techniques. Tripoli: University of Peloponnese.

Laporan Hasil Pemeriksaan BPK RI Atas Laporan Keuangan Pemerintah Pusat Tahun 2013.

Laporan Hasil Pemeriksaan BPK RI Atas Laporan Keuangan Pemerintah Pusat Tahun 2014.

Modul SPAN dan SAKTI: Direktorat Jenderal Perbendaharaan.

Peraturan Menteri Keuangan Nomor 210 Tahun 2013 Tentang Pedoman Rekonsiliasi dalam Rangka Penyusunan Laporan Keuangan Lingkup Bendahara Umum Negara dan Kementerian Negara/ Lembaga.

Peraturan Menteri Keuangan Nomor 213 Tahun 2013 Tentang Sistem Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Pemerintah Pusat.

Peraturan Menteri Keuangan Nomor 262 Tahun 2014 Tentang Sistem Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Pemerintah Pusat.

Peraturan Menteri Keuangan Nomor 210 Tahun 2013 Tentang Pedoman Rekonsiliasi Dalam Rangka Penyusunan Laporan Keuangan Lingkup Bendahara Umum Negara dan Kementerian/ Lembaga.

Perdirjen Perbendaharaan Nomor 24 Tahun 2015 tentang Pedoman Pelaksanaan Penerimaan dan Pengeluaran Negara pada Akhir Tahun Anggaran 2015.

Pudjo, Prabowo Widodo, Rahmadya Trias Handayatno, & Herlawati. (2013). Penerapan Data Mining Dengan Matlab. Bandung: Rekaya Sains.

Rokach, Lior dan O Maimon. (2005). Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Tel Aviv: Tel Aviv University.

Shearer, Colin. (2000). Journal of Data Mining. North Hollywood: The Data Warehousing Institute.

Tudor, Irina. (2008). Association Rule Mining as a Data Mining Technique. Bd Bucuresti: Universitatea Petrol-gaze din Ploiesti.

Wibowo, Priyo Dede. (2013). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Waktu Penyelesaian Rekonsiliasi Data SAI Satuan Kerja. Malang: Universitas Brawijaya.

Undang-Undang Nomor 17 tahun 2003 tentang Keuangan Negara.

Undang-Undang Nomor 1 tahun 2004 tentang Perbendaharaan Negara.