Musytari : Jurnal Manajemen, Akuntansi, dan Ekonomi

Vol. 25 No. 8 (2026): Musytari: Neraca Manajemen, Akuntansi, dan Ekonomi, ISSN 3025-9495
Articles

ANALISIS PENERIMAAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DAN DAMPAKNYA TERHADAP KUALITAS LAPORAN KEUANGAN: TINJAUAN LITERATUR BERDASARKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL

PDF
  • Ardiansa,
  • Masyhuri
Ardiansa
Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Bone
Masyhuri
Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Bone
DOI: https://doi.org/10.2238/zbphwf55

Published 2026-07-10

Keywords

  • Artificial Intelligence,
  • Technology Acceptance Model,
  • penerimaan teknologi,
  • kualitas laporan keuangan,
  • studi pustaka

How to Cite

ANALISIS PENERIMAAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DAN DAMPAKNYA TERHADAP KUALITAS LAPORAN KEUANGAN: TINJAUAN LITERATUR BERDASARKAN TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL. (2026). Musytari : Jurnal Manajemen, Akuntansi, Dan Ekonomi, 25(8). https://doi.org/10.2238/zbphwf55

Abstract

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) telah membawa perubahan yang signifikan dalam bidang akuntansi, khususnya pada proses pengolahan data dan penyusunan laporan keuangan. Pemanfaatan AI tidak hanya meningkatkan efisiensi kerja, tetapi juga berpotensi meningkatkan kualitas laporan keuangan melalui penyajian informasi yang lebih akurat, relevan, dan tepat waktu. Namun, keberhasilan implementasi AI sangat dipengaruhi oleh tingkat penerimaan pengguna terhadap teknologi tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerimaan Artificial Intelligence berdasarkan perspektif Technology Acceptance Model (TAM) serta mengkaji dampaknya terhadap kualitas laporan keuangan. Penelitian ini menggunakan metode studi pustaka (library research) dengan pendekatan deskriptif kualitatif. Data diperoleh dari berbagai literatur ilmiah berupa artikel jurnal nasional dan internasional, buku, serta dokumen ilmiah yang relevan dengan topik penelitian. Analisis dilakukan menggunakan teknik content analysis melalui proses identifikasi, pengelompokan, perbandingan, dan sintesis terhadap hasil penelitian terdahulu. Hasil kajian menunjukkan bahwa persepsi manfaat (Perceived Usefulness) dan persepsi kemudahan penggunaan (Perceived Ease of Use) merupakan faktor utama yang memengaruhi penerimaan AI dalam bidang akuntansi. Penerapan AI yang diterima dan dimanfaatkan secara optimal mampu meningkatkan efisiensi proses akuntansi, mengurangi kesalahan pencatatan, memperkuat transparansi, serta menghasilkan laporan keuangan yang lebih berkualitas. Meskipun demikian, implementasi AI masih menghadapi tantangan berupa kesiapan sumber daya manusia, keamanan data, dan aspek etika. Oleh karena itu, diperlukan peningkatan kompetensi digital dan tata kelola teknologi yang baik agar manfaat AI dalam pelaporan keuangan dapat dioptimalkan.
PDF

References

  1. Akmaluddin, M., & Dewayanto, T. (2023). Systematic Literature Review : Implementasi Artificial Intelligence Dan Machine Learning Pada Bidang Akuntansi Manajemen. Diponegoro Journal of Accounting, 12(4), 1–11.
  2. Al Wael, H., Abdallah, W., Ghura, H., & Buallay, A. (2024). Factors influencing artificial intelligence adoption in the accounting profession: the case of public sector in Kuwait. Competitiveness Review: An International Business Journal, 34(1), 3–27.
  3. Althi, Y., Ilmi, B., & Jamaris, E. (2023). Penggunaan Teknologi Kecerdasan Buatan dalam Proses Audit Keuangan : Tantangan dan Peluang. Jurnal Akuntasi Dan Keuangan Kontemporer (JAKK), 6(1), 174–181.
  4. Budiherwanto, I. (2025). The Influence of Artificial Intelligence and the Technology Acceptance Model on Sustainable Financial Governance. Jurnal Ilmiah Manajemen Kesatuan, 13(3), 1791–1802. https://doi.org/10.37641/jimkes.v13i3.3256
  5. Darandashi, A. A., Zomorodian, G., Samadi, F., & Badiei, H. (2025). Developing a qualitative model of artificial intelligence based on accounting procedures. Business, Marketing, and Finance Open, 2(4), 1–11.
  6. Hung, D. N., Van, V. T. T., & Archer, L. (2023). Factors affecting the quality of financial statements from an audit point of view : A machine learning approach Factors affecting the quality of financial statements from an audit point of view : A machine learning approach. Cogent Business & Management, 10(1). https://doi.org/10.1080/23311975.2023.2184225
  7. Jackson, D., & Allen, C. (2024). Technology adoption in accounting: the role of staff perceptions and organisational context. Journal of Accounting & Organizational Change, 20(2), 205–227.
  8. Khotimah, H., Lorensa, L., Maharani, A., Ningsih, L. F., Adelia, & Martadinata, S. (2025). DAMPAK ARTIFICIAL INTELLIGENCE TERHADAP KUALITAS LAPORAN KEUANGAN : ANALISIS SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR Husnah Khotimah Universitas Teknologi Sumbawa Luri Lorensa Universitas Teknologi Sumbawa Apriliya Maharani Universitas Tek. Jurnal Akademik Ekonomi Dan Manajemen, 2(6), 242–257.
  9. Kureljusic, M., & Karger, E. (2023). Forecasting in financial accounting with artificial intelligence – A systematic literature review and future research agenda. Journal of Applied Accounting Research, 25(1), 81–104. https://doi.org/https://doi.org/10.1108/JAAR-06-2022-0146
  10. Kureljusic, M., & Karger, E. (2026). Forecasting in financial accounting with artificial intelligence – A systematic literature review and future research agenda. Journal of Applied Accounting Research, 25(1), 81–104. https://doi.org/10.1108/JAAR-06-2022-0146
  11. Manel, H. A., Sania, W., Fadhillah, N., & Mahmud, A. (2023). Implementasi Artificial Intelligence dalam Sistem Informasi Akuntansi dan Manajemen Helmi. Jurnal Akuntansi Bisnis Dan Ekonomi, 9(2), 3460–3467.
  12. Pamungkas, S., & Nani, D. A. (2026). Revisiting the last four decades of discussion on artificial intelligence in accounting literature : Assessing past and guiding for future research. Jurnal Akuntansi Dan Auditing Indonesia, 30(1), 141–154.
  13. Purba, K. A., & Dewayanto, T. (2023). Penerapan Artificial Intelligence , Machine Learning Dan Deep Learning Pada Kurikulum Akuntansi - A Systematic Literature Review. Diponegoro Journal Of Accounting, 12(3), 1–15.
  14. Rane, N., Choudhary, S., & Rane, J. (2023). Blockchain and Artificial Intelligence (AI) integration for revolutionizing security and transparency in finance. Available at SSRN 4644253.
  15. Reddy, Y. V., Chaitanya, E. R., & Reddy, K. S. (2026). Adoption Of Artificial Intelligence In Accounting And Its Impact On Financial Reporting Quality And Transparency. American Journal Of Ai Cyber Computing Management, 6(2), 127–140.
  16. Rohmah, A., Bangsawan, L., & Susanto, F. (2025). Adoption Of Ai In Financial Auditing An Empirical Analysis Using The Technology Acceptance Model. Jurnal TAM (Technology Acceptance Model), 16(2), 78–83.
  17. Schmiegelow, F., & Melo, F. C. L. (2023). A market research on challenges influencing artificial intelligence adoption. Business: Theory and Practice, 24(1), 250–257.
  18. Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology : An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039
  19. Sofa, D. M. (2025). Penerapan Kecerdasan Buatan ( AI ) dalam Akuntansi Keuangan : Systematic Literature Review dan Agenda Riset Masa Depan Application of Artificial Intelligence ( AI ) in Financial Accounting : Systematic Literature Review and Future Research Agenda. JURASIMA: Journal of Entrepreneurship, Accountancy, Economy and Management, 1(3), 70–74.
  20. Wang, J., Chen, J., Yeoh, W., & Chen, J. (2026). Transforming Financial Reporting : A Systematic Literature Review on the Synergistic Role of Artificial Intelligence and Blockchain. Information, 17(4), 1–21.
  21. Winoto, A., Meiryani, M., & Reyhan, R. (2023). The impact of big data on financial reporting. Journal of Applied Finance and Accounting, 10(1).

Similar Articles

You may also start an advanced similarity search for this article.