Pengaruh Adopsi Teknologi Artificial Intelligence Dan Kompleksitas Audit Terhadap Kualitas Audit (Studi Pada Subsektor Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2022-2024)

dc.contributor.authorHaris, Melisa Putri Sagita
dc.date.accessioned2026-06-17T07:24:07Z
dc.date.available2026-06-17T07:24:07Z
dc.date.issued2026-06-17
dc.descriptionPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh adopsi teknologi artificial intelligence dan kompleksitas audit terhadap kualitas audit pada subsektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2022 - 2024. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah kualitas audit, sedangkan variabel independen meliputi adopsi teknologi artificial intelligence dan kompleksitas audit. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif dan verifikatif. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari laporan keuangan tahunan perusahaan. Populasi dalam penelitian ini berjumlah 47 subsektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Teknik Pengambilan sampel menggunakan purposive sampling, sehingga diperoleh 33 perusahaan sebagai sampel penelitian dengan total 99 data observasi selama periode tiga tahun. Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis regresi logistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial adopsi teknologi artificial intelligence berpengaruh positif sebesar 2,852 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 terhadap kualitas audit, sedangkan kompleksitas audit tidak berpengaruh signifikansi sebesar 0,253 terhadap kualitas audit. Namun, secara simultan adopsi teknologi artificial intelligence dan kompleksitas audit berpengaruh signifikan sebesar 0,000 terhadap kualitas audit pada subsektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2022-2024.
dc.description.abstractMelisa Putri Sagita Haris - NPM : C10220093 ; Pembimbing : Siska Willy, S.E., M.Ak., Ak., CA. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh adopsi teknologi artificial intelligence dan kompleksitas audit terhadap kualitas audit pada subsektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2022 - 2024. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah kualitas audit, sedangkan variabel independen meliputi adopsi teknologi artificial intelligence dan kompleksitas audit. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif dan verifikatif. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari laporan keuangan tahunan perusahaan. Populasi dalam penelitian ini berjumlah 47 subsektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Teknik Pengambilan sampel menggunakan purposive sampling, sehingga diperoleh 33 perusahaan sebagai sampel penelitian dengan total 99 data observasi selama periode tiga tahun. Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis regresi logistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara parsial adopsi teknologi artificial intelligence berpengaruh positif sebesar 2,852 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 terhadap kualitas audit, sedangkan kompleksitas audit tidak berpengaruh signifikansi sebesar 0,253 terhadap kualitas audit. Namun, secara simultan adopsi teknologi artificial intelligence dan kompleksitas audit berpengaruh signifikan sebesar 0,000 terhadap kualitas audit pada subsektor perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2022-2024.
dc.identifier.kodeprodiKODEPRODI62201#AkuntansiS1
dc.identifier.nidnNIDN0147068204
dc.identifier.nimNIMC10220093
dc.identifier.urihttps://repository.ekuitas.ac.id/handle/123456789/2574
dc.language.isoid
dc.publisherUNIVERSITAS EKUITAS INDONESIA
dc.relation.ispartofseriesSA; 02291
dc.subjectAdopsi Teknologi Artificial Intelliegnce
dc.subjectKompleksitas Audit
dc.subjectKualitas Audit
dc.subjectPerbankan
dc.titlePengaruh Adopsi Teknologi Artificial Intelligence Dan Kompleksitas Audit Terhadap Kualitas Audit (Studi Pada Subsektor Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2022-2024)
dc.typeThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
FULLTEXT_C10220093.pdf
Size:
1.35 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
FULLTEXT
Loading...
Thumbnail Image
Name:
ABSTRAK_C10220093.pdf
Size:
34.38 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
ABSTRAK

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections