Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

AI-Driven Inventory Auditing: A Systematic Literature Review of Automation Accuracy, Assurance Risks, and Emerging Frameworks Sari, Nadiyah Rafiqah; Wulansari, Atika; Haqqi, Fikhar Dhiya'ul; ., Aspahani; Tharika, Riska
Jurnal Akuntansi Keuangan Dan Perpajakan | E-ISSN : 3063-8208 Vol. 2 No. 4 (2026): April - Juni
Publisher : GLOBAL SCIENTS PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The development of artificial intelligence has driven a fundamental transformation in inventory audit practice, yet systematic syntheses that simultaneously integrate the dimensions of automation accuracy, assurance risk, and frameworks remain very limited. This study aims to identify the accuracy level of AI-based inventory audit systems, map the resulting assurance risk profile, and synthesize an emerging framework to guide implementation. Using a Systematic Literature Review (SLR) approach based on the PRISMA protocol, 30 studies published between 2021 and 2026 were selected from 309 articles identified through Scopus, Web of Science*, and ScienceDirect* databases. The synthesis results indicate that deep learning*, machine learning*, and computer vision-based systems achieve accuracy between 85% and 96.3% in risk classification and inventory verification, significantly outperforming conventional methods. However, the adoption of AI also introduces multidimensional assurance risks that include algorithmic bias, erosion of professional skepticism, and regulatory uncertainty. Emerging frameworks are moving toward a holistic integration of technical, ethical, and governance dimensions, although most have not been validated across industries. These findings underscore the urgency of updating international assurance standards and developing an adaptive human-in-the-loop model.
Strategic Positioning Berbasis Biaya Kualitas: Systematic Literature Review pada Sektor Manufaktur dan Jasa Wulansari, Atika; Sari, Nadiyah Rafiqah; Haqqi, Fikhar Dhiya’ul; Sari, Rela
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 1 (2026): Februari - April
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i1.8169

Abstract

Persaingan global yang semakin ketat mendorong organisasi untuk tidak lagi memandang biaya berkualitas sebagai beban operasional, melainkan sebagai instrumen strategis yang berpotensi membentuk posisi kompetitif jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola implementasi cost of quality (CoQ) dalam mendukung strategic positioning, menganalisis faktor-faktor yang menentukan keberhasilannya, dan membandingkan dinamika CoQ berbasis strategi antara sektor manufaktur dan sektor jasa. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan protokol Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA), melalui pencarian database Scopus dan Sinta pada rentang publikasi 2021 hingga 2025. Dari total 309 artikel yang diidentifikasi, 30 artikel memenuhi semua kriteria inklusi dan menjadi korpus analisis. Hasil sintesis narasi menunjukkan bahwa di sektor manufaktur, implementasi CoQ bergerak menuju integrasi teknologi kualitas prediktif berbasis kecerdasan buatan sebagai pembeda strategis, sedangkan di sektor jasa, dimensi kualitas layanan yang terinternalisasi terbukti menjadi fondasi loyalitas pelanggan dan keunggulan kompetitif. Keduanya menempatkan investasi dalam komponen pencegahan sebagai prioritas strategis, meskipun berbeda secara signifikan dalam hal karakteristik pengukuran: komponen berwujud mendominasi manufaktur, sementara biaya tidak berwujud tersembunyi mendominasi sektor jasa. Studi ini berkontribusi pada pengembangan kerangka konseptual integratif yang menghubungkan struktur PAF (Pencegahan-Penilaian-Kegagalan) dengan opsi penentuan posisi strategis eksplisit dan lintas sektoral.