IRIS dan EvaluAI untuk Auditor di Perusahaan dan di Kantor Akuntan Publik

Lembaga Riset Veritas

Bagaimana IRIS dan EvaluAI Membantu Auditor Lebih Cemerlang

Peran Anda sebagai Auditor, baik di perusahaan Anda sendiri sebagai auditor internal maupun sebagai auditor di Kantor Akuntan Publik (KAP) besar adalah salah satu profesi yang menanggung beban paling berat: memberikan Opini Wajar Tanpa Pengecualian (WTP)—sebuah janji kredibilitas dan kebenaran kepada pasar. 

Di balik integritas dan profesionalisme itu, tersembunyi tiga tantangan krusial yang Anda hadapi: Ketakutan (Risiko Reputasi), Kerepotan (Inefisiensi Proses), dan Keinginan (Kecemerlangan Karir). 

IRIS (Informasi Rasio Industri dan Sektor) dan EvaluAI oleh Lembaga Riset Veritas hadir bukan sekadar sebagai tools, melainkan sebagai solusi metodologis yang secara fundamental mengubah cara Anda memenuhi ketiga tantangan tersebut.

– Menghadapi Ketakutan Anda: Mitigasi Risiko Reputasi

Ketakutan terbesar Anda bukanlah menemukan kecurangan yang jelas, melainkan Risiko Reputasi yang timbul dari Opini Wajar tanpa konteks yang jelas. 

Dalam dunia Audit, reputasi adalah segalanya.

Ketakutan Terhadap “Kewajaran yang Tanpa Konteks”

Anda dihadapkan pada dilema yang diakui oleh industri “ketiadaan alat pembanding yang menjadi standar ukuran di Indonesia”. Dalam praktik, Anda seringkali dipaksa menyetujui rasio keuangan klien sebagai “wajar” hanya karena trennya membaik dari tahun ke tahun (analisis horizontal). Namun, Anda tidak bisa menjawab pertanyaan krusial: “Apakah Current Ratio klien 2 kali adalah bagus, jika Median industri sebenarnya adalah 3 kali?”.

Risiko Reputasi muncul ketika Anda menyetujui kinerja klien yang, meskipun secara angka internal terlihat baik, secara sektoral berada di Kuartil 1 terburuk dari peer group. Kegagalan mendeteksi mispricing atau kelemahan fundamental yang tersembunyi ini dapat menyebabkan Opini Audit yang tidak akurat atau, yang lebih buruk, Opini WTP yang ditarik kembali ketika pasar mendapati fakta sebaliknya—merusak nama KAP dan karir pribadi Anda.

Bagaimana IRIS Menghilangkan Ketakutan Ini

IRIS adalah asuransi risiko metodologis Anda:

  • Otoritas Data yang Tak Terbantahkan: IRIS menyediakan rasio Median yang bersumber dari laporan keuangan audited sejak 2021. Dengan menggunakan data dari Lembaga Riset Veritas dalam opini audit, Anda secara efektif mentransfer risiko kredibilitas data kepada data house yang spesialisasinya adalah metodologi.
  • Kekebalan Terhadap Distorsi: Penggunaan Median (bukan Rata-Rata) memastikan benchmark yang Anda gunakan kebal terhadap outlier dan benar-benar mencerminkan performa wajar di sektor tersebut.
  • Konteks Granularitas: Klasifikasi Level Data IRIS hingga Sub-subsektor memastikan Anda membandingkan klien Anda dengan peer group yang homogen dan setara, bukan “apel dengan jeruk,” sehingga membenarkan kewajaran angka klien secara ilmiah dan logis. IRIS adalah basis data otoritatif yang Anda butuhkan untuk melindungi integritas opini Anda.

 

– Mengatasi Kerepotan Anda: Efisiensi Audit yang Hilang

Kerepotan utama dalam Audit bukanlah pada analisis itu sendiri, melainkan pada proses yang memakan waktu dan berulang. Kerepotan ini secara langsung menghambat profitabilitas KAP Anda.

Efisiensi yang Terbunuh oleh Proses Manual

Sebelum EvaluAI dan IRIS, Anda terpaksa mengulangi siklus yang mematikan efisiensi:

  • Input Data Manual: Mengetik angka dari PDF ke Excel, rentan terhadap human error dan typo.
  • Pencarian Benchmark yang Sia-sia: Menghabiskan waktu berjam-jam untuk mencari data peer secara ad-hoc, yang hasilnya seringkali tidak lengkap dan tidak terverifikasi.
  • Data Cleansing yang Rumit: Secara manual membersihkan data set dari outlier dan menstandardisasi akun, sebuah proses yang rumit dan rentan kesalahan formula.

Kerepotan ini membuat Anda kehilangan ratusan jam kerja yang seharusnya dialokasikan untuk tugas bernilai tinggi, terbuang hanya untuk data entry dan data cleansing

 

Bagaimana IRIS Memulihkan Efisiensi KAP Anda

IRIS (dan EvaluAI yang menggunakan database IRIS) adalah tools untuk memulihkan jam kerja yang hilang bagi Anda:

  • Akses Data Instan: Anda dapat menggunakan data benchmark IRIS yang sudah bersih dan terstandardisasi. Anda tidak perlu lagi melakukan perhitungan Median atau data cleansing yang rumit—IRIS sudah menyediakannya.
  • Kualitas Working Paper Cepat: Data yang copy-paste-ready dan dapat disitasi secara dramatis mempercepat penyusunan working paper.
  • Mengintegrasikan Tools Lain: Anda yang menggunakan model in-house di KAP Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan data IRIS ke dalam model valuation atau risk scoring Anda, memastikan engine analisis internal Anda didukung oleh data terbaik.

Keinginan Anda: Cemerlang dan Menonjol di Industri Audit

Anda tidak hanya ingin aman dan efisien; Anda ingin cemerlang, menonjol di hadapan Partner Anda dan klien, dan cepat naik jabatan atau meraih lebih banyak klien lagi. Keinginan ini dipenuhi oleh IRIS melalui insight strategis dan output yang superior. Atau kalau Anda sudah menjadi Partner, Anda akan lebih menonjol di hadapan klien dengan tools yang bertenaga AI dan Big Data ini.

Transisi Peran: Dari Teknisi ke Penasihat Strategis

IRIS memungkinkan Anda bertransisi dari peran teknis ke peran penasihat:

  • Menyediakan Jawaban Strategis: IRIS menjawab pertanyaan yang tidak bisa dijawab oleh General Ledger: “Apakah margin klien wajar?”, “Apakah rasio utang klien sehat untuk sektornya?”, dan “Apakah perusahaan ini benar-benar efisien?”.
  • Mendorong Kualitas Diskusi: Dengan data IRIS di tangan, Anda dapat menghadapi CFO klien Anda dengan insight yang tajam (misalnya, menyoroti CCC negatif atau Median ROA yang jauh di bawah peer. Diskusi pun bergeser dari memverifikasi angka menjadi mengidentifikasi peluang dan risiko strategis.

Bukti Kecemerlangan Karir Anda

  • Memenangkan Partner: Ketika Anda mampu menyajikan temuan audit yang didukung oleh data otoritatif dan segera memberikan konteks industri yang akurat, Anda akan lebih cepat memenangkan kepercayaan Partner dan mendapatkan penugasan proyek-proyek bernilai tinggi.
  • Meningkatkan Kualitas Advisory: Data IRIS yang canggih memungkinkan Anda memberikan laporan advisory yang lebih dalam, memposisikan Anda sebagai aset yang menghasilkan pendapatan (revenue-generating asset).
  • Mendominasi Pitching: Dalam pitching klien baru, Anda dapat mengklaim bahwa Audit Anda didukung oleh metodologi benchmark paling canggih di Indonesia (setara  Dun and Bradstreet, sebuah competitive edge yang tidak bisa ditiru oleh KAP lain.

Kesimpulan

IRIS dan EvaluAI adalah solusi holistik terhadap trilema Anda sebagai Auditor: ketakutan, kerepotan, dan keinginan. Dengan biaya Rp 30 Juta per tahun untuk IRIS, Anda membeli Mitigasi Risiko Reputasi melalui data otoritatif, Efisiensi Proses melalui data set yang bersih, dan Keunggulan Karir melalui insight strategis. Ini adalah investasi wajib bagi setiap Auditor yang ingin naik pangkat dari sekadar verifikator menjadi Penasihat Keuangan yang dihormati.

IRIS: Dapatkan Fondasi Data Standar Industri Paling Otoritatif dan Satu Satunya di Indonesia

Lembaga Riset Veritas

Seberapa Bagus Perusahaan yang Sedang Anda Nilai?

IRIS akan menjawabnya. Bukan berdasarkan opini. Tapi berdasarkan 36 data nyata dari ratusan perusahaan di Indonesia.

Selain masalah fundamental ketiadaan data house kredibel di Indonesia dan menunjukkan solusi kecepatan EvaluAI, kita harus kembali ke akar masalah: kualitas data itu sendiri.

IRIS (baca: airis) adalah singkatan dari Informasi Rasio Industri dan Sektor. Tujuan Lembaga Riset Veritas dengan IRIS adalah menyajikan data yang paling akurat untuk memberikan secara super spesifik perbandingan antara kinerja keuangan perusahaan yang Anda selidiki dengan kinerja umum negara, sektor ekonomi, subsektor ekonomi atau industri dimana perusahaan Anda tersebut berada. 

Kami telah mengumpulkan dengan cermat data-data yang berasal dari tahun 2021, 2022, 2023, 2024, 2025 (khusus 2025 adalah data kuartal 2) dan seterusnya dari setiap perusahaan yang mengumumkan informasi mereka secara publik. Data-data tersebut adalah:

• Sales growth (Pertumbuhan penjualan)

• Cost growth (Pertumbuhan biaya)

• Profit growth (Pertumbuhan keuntungan)

• Operating cashflow growth (Pertumbuhan arus kas operasi)

• Capital expenditure growth (Pertumbuhan belanja modal)

• Free cashflow growth (Pertumbuhan arus kas bebas)

• Asset growth (Pertumbuhan aset)

• Liability growth (Pertumbuhan kewajiban)

• Equity growth (Pertumbuhan ekuitas)

• Gross profit margin (Margin laba kotor)

• Net profit margin (Margin laba bersih)

• Return on asset (Pengembalian aset)

• Return on equity (Pengembalian ekuitas)

• Return on invested capital (Pengembalian modal yang diinvestasikan)

• Price to book value (Rasio harga terhadap nilai buku)

• Current Ratio (Rasio lancar)

• Quick Ratio (Rasio cepat)

• Debt to Equity Ratio (Rasio utang terhadap ekuitas)

• Financial Leverage (Leverage keuangan)

• Long Term Debt/Equity (Utang jangka panjang terhadap ekuitas)

• Long Term Debt/Total Assets (Utang jangka panjang terhadap total aset)

• Net Debt/Total Equity (Utang bersih terhadap total ekuitas)

• Total Debt/Total Assets (Total utang terhadap total aset)

• Total Liabilities/Equity (Total kewajiban terhadap ekuitas)

• Days Sales Outstanding (Hari penjualan yang belum tertagih)

• Days Inventory (Hari persediaan)

• Days Payables Outstanding (Hari hutang yang belum dibayar)

• Cash Conversion Cycle (Siklus konversi kas)

• Receivables Turnover (Perputaran piutang)

• Inventory Turnover (Perputaran persediaan)

• Fixed Assets Turnover (Perputaran aset tetap)

• Asset Turnover (Perputaran aset)

• Working Capital Turnover (Perputaran modal kerja)

• Working Capital Ratio (Rasio modal kerja)

IRIS adalah jawaban kami terhadap data poverty di pasar keuangan domestik. Jika EvaluAI adalah mesin yang bergerak secepat 480x, maka IRIS adalah bahan bakar premium yang menjamin akurasi dan otoritasnya. IRIS adalah fondasi data yang membedakan kami dari solusi software generik mana pun.

(1) IRIS Bukan Sekadar Database, Tapi Metodologi

Membuat data house kredibel di Indonesia adalah tantangan besar. Data publik seringkali kacau, tidak terstandardisasi, dan rentan terhadap distorsi. Lembaga Riset Veritas menghabiskan waktu bertahun-tahun untuk membangun metodologi IRIS, bukan hanya sekadar mengumpulkan angka

a. Pilar Akurasi: Audited dan Median-Based

Kami membangun IRIS di atas dua pilar yang disukai oleh para data scientist dan analis risiko:

b. Sumber Data Terverifikasi: Setiap angka rasio dalam IRIS diturunkan dari laporan keuangan audited perusahaan publik sejak 2021. Ini memberikan otoritas yang tak terbantahkan—Anda membandingkan perusahaan Anda dengan data yang sudah melalui proses audit yang ketat.

c. Kebal Outlier (Median-Based): Kami menolak menggunakan perhitungan Rata-Rata (Mean) karena Rata-Rata mudah didistorsi oleh satu atau dua perusahaan dengan kinerja ekstrem (outlier). Kami menggunakan Median (nilai tengah) dari setiap rasio. Ini memastikan bahwa benchmark yang Anda lihat benar-benar mencerminkan performa wajar dan paling umum di sektor tersebut, memberikan dasar yang sangat solid untuk keputusan risiko.

(2) Pilar Granularitas: Klasifikasi Multi-Level yang MECE

Kesalahan terbesar analis adalah membandingkan “apel dengan jeruk” (misalnya, membandingkan e-commerce dengan bank). IRIS memecahkan masalah ini dengan struktur klasifikasi Multi-Level yang Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive (MECE)—seperti yang diajarkan oleh konsultan kelas dunia:

  • Level 1: Nasional: Tolok ukur seluruh perusahaan di Indonesia.
  • Level 2: Sektor: Tolok ukur industri besar (misalnya Manufaktur, Pertambangan).
  • Level 3: Subsektor: Tolok ukur kategori spesifik (misalnya Pertambangan Batubara, Perawatan Tubuh, Transportasi Darat Khusus).
  • Level 4: Industri/Sub-subsektor: Tolok ukur kategori yang sangat niche (misalnya Ritel Swalayan, Kimia Dasar, atau Jasa Menara Telekomunikasi).

Bagaimana Cara Veritas Menggolongkan Perusahaan

Berikut ini adalah klasifikasi perusahaan-perusahaan dalam IRIS dalam sektor, subsektor dan subsubsektornya. Anda dapat melihat bahwa klasifikasi ini disusun dengan cermat, teliti dan mencakup semua.

Klasifikasi Sektor dan Subsektor dalam Database IRIS

1. PERTAMBANGAN 
   ├── Data Agregat Sektor Pertambangan
   └── Data per Subsektor Pertambangan
       ├── Data Pertambangan migas
       ├── Data Pertambangan batubara
       ├── Data Pertambangan emas
       └── Data Pertambangan nikel

2. PERKEBUNAN DAN HASIL PERKEBUNAN
   ├── Data Agregat Sektor Perkebunan dan Hasil Perkebunan
   └── Data per Subsektor Perkebunan dan Hasil Perkebunan
       ├── Data Sawit
       └── Data Pakan ternak

3. PETERNAKAN 
   ├── Data Agregat Sektor Peternakan
   └── Data per Subsektor Peternakan
       ├── Data Peternakan ayam
       ├── Data Peternakan sapi
       └── Data Peternakan udang

4. MANUFAKTUR 
   ├── Data Agregat Sektor Manufaktur
   └── Data per Subsektor Manufaktur
       ├── Data Subsektor Manufaktur Dasar
       │   ├── Data Agregat Subsektor Manufaktur Dasar
       │   └── Data per Subsubsektor Manufaktur Dasar
       │       ├── Data Subsubsektor Kimia Dasar
       │       └── Data Subsubsektor Tekstil
       ├── Data Subsektor Makanan dan minuman
       │   ├── Data Agregat Subsektor Makanan dan minuman
       │   └── Data per Subsubsektor Makanan dan minuman
       │       ├── Data Subsubsektor Makanan ringan
       │       ├── Data Subsubsektor Air Minum dalam Kemasan
       │       ├── Data Subsubsektor Bir
       │       ├── Data Subsubsektor Susu dan olahan susu
       │       └── Data Subsubsektor Terigu dan olahan terigu
       ├── Data Subsektor Barang konsumsi non makanan
       │   ├── Data Agregat Subsektor Barang konsumsi non makanan
       │   └── Data per Subsubsektor Barang konsumsi non makanan
       │       ├── Data Subsubsektor Garmen
       │       ├── Data Subsubsektor Kemasan
       │       ├── Data Subsubsektor Obat
       │       ├── Data Subsubsektor Perawatan tubuh
       │       ├── Data Subsubsektor Rokok
       │       ├── Data Subsubsektor Pulp dan kertas
       ├── Data Subsektor Barang tahan lama
       │   ├── Data Agregat Subsektor Barang tahan lama
       │   └── Data per Subsubsektor Barang tahan lama
       │       ├── Data Subsubsektor Aneka baja
       │       ├── Data Subsubsektor Ban
       │       ├── Data Subsubsektor Kabel
       │       ├── Data Subsubsektor Kaca
       │       ├── Data Subsubsektor Karet
       │       ├── Data Subsubsektor Keramik
       │       ├── Data Subsubsektor Komponen otomotif
       │       ├── Data Subsubsektor Laptop
       │       ├── Data Subsubsektor Mebel
       │       └── Data Subsubsektor Semen
       └── Data Subsektor Pendukung Kesehatan
           ├── Data Agregat Subsektor Pendukung Kesehatan
           └── Data per Subsubsektor Pendukung Kesehatan
               ├── Data Subsubsektor Masker
               └── Data Subsubsektor Sarung tangan

4. PERDAGANGAN
├── Data Agregat Sektor Perdagangan
└── Data per Subsektor Perdagangan
   └── Data Subsektor Perdagangan Besar
       └── Data Agregat Subsektor Perdagangan Besar
       └── Data per Subsubsektor Perdagangan Besar
           ├── Data Subsubsektor Perdagangan alat berat
           ├── Data Subsubsektor Perdagangan farmasi
           ├── Data Subsubsektor Perdagangan ikan
           ├── Data Subsubsektor Perdagangan mebel
           └── Data Subsubsektor Perdagangan mobil
    └── Data Subsektor Perdagangan Ritel
        ├── Data Agregat Subsektor Perdagangan Ritel
        └── Data per Subsubsektor Perdagangan Ritel
           ├── Data Subsubsektor Ritel swalayan
           └── Data Subsubsektor Ritel rumah tangga dan perkakas

5. MEDIA MASSA
   ├── Data Agregat Sektor Media Massa
   └── Data per Subsektor Media Massa
           ├── Data Subsubsektor TV beriklan
           └── Data Subsubsektor TV berbayar

6. PERJALANAN DAN HIBURAN
   ├── Data Agregat Sektor Perjalanan dan Hiburan
   └── Data per Subsektor Perjalanan dan Hiburan
           ├── Data Subsubsektor Perhotelan
           ├── Data Subsubsektor Paket wisata
           ├── Data Subsubsektor Restoran
           ├── Data Subsubsektor Rumah produksi
           └── Data Subsubsektor Bioskop

7. JASA
   ├── Data Agregat Sektor Jasa
   └── Data per Subsektor Jasa
       ├── Data Subsektor Kontraktor Pertambangan
       ├── Data Subsektor Konstruksi
       ├── Data Subsektor Keuangan 
       │   ├── Data Agregat Subsektor Keuangan 
       │   └── Data per Subsubsektor Keuangan 
       │       ├── Data Subsubsektor Bank
       │       ├── Data Subsubsektor Pembiayaan
       │       ├── Data Subsubsektor Asuransi jiwa
       │       └── Data Subsubsektor Asuransi umum
       ├── Data Subsektor Transportasi
       │   ├── Data Agregat Subsektor Transportasi
       │   └── Data per Subsubsektor Transportasi
       │       ├── Data Subsubsektor Taksi
       │       ├── Data Subsubsektor Bus
       │       ├── Data Subsubsektor Truk
       │       ├── Data Subsubsektor Transportasi darat khusus
       │       ├── Data Subsubsektor Rental mobil
       │       ├── Data Subsubsektor Antar barang
       │       ├── Data Subsubsektor Forwarding
       │       ├── Data Subsubsektor Pelayaran umum
       │       ├── Data Subsubsektor Pelayaran khusus
       │       ├── Data Subsubsektor Tanker
       │       ├── Data Subsubsektor Tongkang
       │       └── Data Subsubsektor Transportasi udara
       ├── Data Subsektor Pelayanan Kesehatan
       │   ├── Data Agregat Subsektor Pelayanan Kesehatan
       │   └── Data per Subsubsektor Pelayanan Kesehatan
       │       ├── Data Subsubsektor Rumah Sakit
       │       └── Data Subsubsektor Laboratorium
       ├── Data Subsektor Utilitas
       │   ├── Data Agregat Subsektor Utilitas
       │   └── Data per Subsubsektor Utilitas
       │       ├── Data Subsubsektor Pembangkit Listrik
       │       ├── Data Subsubsektor Penyedia jasa internet
       │       ├── Data Subsubsektor Kabel serat optik
       │       ├── Data Subsubsektor Operator telekomunikasi
       │       ├── Data Subsubsektor Jasa menara telekomunikasi
       │       ├── Data Subsubsektor Operator pelabuhan
       │       ├── Data Subsubsektor Jalan tol
       │       └── Data Subsubsektor Penyaluran gas melalui pipa
       └── Data Subsektor Jasa Teknologi Informasi
           ├── Data Agregat Subsektor Jasa Teknologi Informasi
           └── Data per Subsubsektor Jasa Teknologi Informasi
               ├── Data Subsubsektor Aplikasi Belanja Daring
               └── Data Subsubsektor Konsultan teknologi informasi

9. PROPERTI
├── Data Sektor Properti

 

Perusahaan-perusahaan yang sedang Anda pelajari dapat dibandingkan dengan standar industri, subsektor dan sektor yang telah kami klasifikasikan ini. Kami telah membagi seluruh perusahaan di Indonesia ke dalam pembagian yang bersifat MECE (baca: misi). MECE adalah singkatan Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive. Ia adalah metode yang membantu kita memecah topik menjadi bagian-bagian yang terpisah (mutually exclusive) dan lengkap (collectively exhaustive). 

“Mutually exclusive” berarti setiap bagian atau kategori yang kita buat harus saling terpisah, tanpa ada tumpang tindih—artinya, setiap elemen hanya boleh masuk ke satu kategori saja. Sementara itu, “collectively exhaustive” berarti bahwa pembagian tersebut mencakup semua kemungkinan aspek dari topik yang sedang dibahas, sehingga tidak ada elemen yang terlewat.

Konsep ini sangat berguna dalam analisis dan pemecahan masalah karena membantu kita memastikan bahwa seluruh topik tercakup dengan baik tanpa ada redundansi atau bagian yang tertinggal. Dengan MECE, kita dapat menyusun data secara teratur dan logis, yang pada akhirnya mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dan solusi yang lebih efektif.

Misalnya, mengapa perusahaan tambang batubara dan kontraktor batubara dipisahkan kategorinya? Karena aset yang menghasilkan pendapatannya sama sekali berbeda.

Perusahaan tambang batubara memperoleh laba dari konsesi tambang yang mereka peroleh. Bisa jadi mereka tidak memiliki alat berat satupun.

Perusahaan kontraktor batubara memperoleh laba karena menyewakan atau mengoperasikan alat berat yang melayani pemegang konsesi (perusahaan tambang batubara).

Oleh karena itu perusahaan tambang batubara memperoleh untung dari penjualan batubara, sedangkan kontraktor batubara menghasilkan laba dari jasa operasi pertambangan.

Jadi, keduanya memiliki model bisnis berbeda dan sumber pendapatan dan keuntungan yang berbeda sehingga menghadapi risiko dan profil biaya yang berbeda pula.

Akibatnya tidak bijak menggolongkan keduanya dalam satu industri karena bisnisnya sama sekali berbeda.

Ketika Anda menganalisis perusahaan Pertambangan Batubara, Anda tidak lagi harus membandingkannya dengan peer dari Pertambangan Nikel—perbandingan Anda akan akurat dan tidak dapat dibantah. Sebab, dengan IRIS, Anda dapat membandingkannya dengan sesama perusahaan Pertambangan Batubara, dengan sesama perusahaan pertambangan dan bahkan dengan seluruh perusahaan di Indonesia yang mempublikasikan datanya secara publik dan audited.

Apa yang Didapatkan dengan Akses Data IRIS (Rp 30 Juta/Tahun)

Langganan IRIS saja (tanpa otomatisasi EvaluAI) adalah aset wajib bagi analis yang sudah memiliki tools pemodelan sendiri, tetapi haus akan data benchmark yang kredibel.

IRIS menyediakan lebih dari 36 Rasio dan Indikator Kritis yang mencakup setiap dimensi kesehatan finansial sebuah perusahaan:

  • Kesehatan Operasional: Gross Profit Margin, Net Profit Margin, ROA, ROE, dan ROIC—semua dibandingkan secara ketat dengan Subsektor.
  • Manajemen Modal Kerja: Rasio Efisiensi seperti Days Sales Outstanding (DSO), Days Inventory (DIO), Days Payable Outstanding (DPO), dan yang paling kritis, Cash Conversion Cycle (CCC). Data CCC negatif atau CCC yang sangat berbeda dari benchmark dapat menjadi sinyal alfa terbesar bagi Fund Manager.
  • Risiko dan Solvabilitas: Debt to Equity Ratio (DER), Current Ratio, dan Quick Ratio, yang menyediakan tolok ukur objektif tentang batas utang yang wajar bagi industri tertentu. Semua rasio ini tersedia untuk disalin dan siap diintegrasikan ke dalam model dan template analisis in-house Anda.

(3) IRIS Adalah Solusi Akhir untuk Kredibilitas

Harga Rp 30 Juta/Tahun untuk IRIS Data House tidak hanya murah; ini adalah biaya untuk mempertahankan integritas profesional Anda.

  • Menghilangkan Pain Point Auditor: IRIS menyediakan konteks yang diperlukan saat Anda perlu membenarkan angka laba klien atau menguji solvability mereka. Anda tidak lagi perlu mencari pembenaran secara ad-hoc—IRIS menyediakannya secara sistematis.
  • Memperkuat Posisi Riset: Bagi Manajer Investasi, data benchmark IRIS dapat menjadi sumber utama alpha. Data ini memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi mispricing (salah harga) pada aset (saham/obligasi) yang memiliki rasio wajar, tetapi pasar belum menyadarinya.
  • Sesuai dengan Visi Pendiri: IRIS adalah perwujudan langsung dari keyakinan pendiri bahwa industri keuangan tidak seharusnya bekerja dalam kegelapan. IRIS adalah kompas yang telah lama hilang.

Dengan IRIS, Anda tidak lagi harus bergulat dengan ketiadaan data D&B ala Indonesia. Anda memiliki sumber data yang andal, tervalidasi, dan terperinci yang memampukan Anda membuat keputusan risiko yang aman dan keputusan investasi yang menguntungkan.

FAQ 

  • Bagaimana cara membuktikan data IRIS dan EvaluAI benar dan akurat? Buktikan dengan cara manual Anda dan bandingkan dengan IRIS. Cara paling kredibel untuk memverifikasi akurasi data IRIS dan EvaluAI adalah melalui Tantangan Validasi Metodologis (Methodological Validation Challenge) langsung oleh Analis Anda.

    Kami percaya bahwa kualitas data tidak dapat dijelaskan, melainkan harus dibuktikan.

    Prosedur Tantangan Validasi (Buktikan Sendiri) adalah sbb:

    1. Pilih Fokus: Pilih satu Sub-subsektor spesifik yang sangat Anda kuasai—misalnya, Pertambangan Batubara.
    2. Kumpulkan Raw Data Manual: Identifikasi (misalnya) 15 perusahaan di subsektor tersebut yang telah menerbitkan Laporan Keuangan Publik dan Audited untuk tahun 2023 dan 2024. (Berarti akan ada total 45 data set Neraca, Laba Rugi, dan Arus Kas).
    3. Lakukan Komputasi Penuh: Hitung 36 rasio krusial perusahaan-perusahaan tersebut secara manual di Excel, pastikan Anda membersihkan outlier dan menghitung Median Sektoralnya. (Total perhitungan mencapai sekitar 1080 operasi komputasi).
    4. Bandingkan dan Evaluasi: Setelah proses 3 hari kerja tim Anda selesai, bandingkan angka Median final Anda dengan data yang disajikan oleh IRIS untuk Subsektor yang sama.

    Nilai IRIS yang Terbukti:

    Jika hasil Anda cocok atau sangat mendekati data IRIS:

    • Validasi Metodologi: Anda membenarkan bahwa metodologi Median-Based IRIS adalah standar yang benar dan dapat dipercaya (karena akurasinya teruji).
    • Efisiensi 480x: Anda membuktikan bahwa pekerjaan 3 hari kerja tim Anda  dapat digantikan oleh data set IRIS yang siap salin dalam 5 menit.

    Penting: Ingat, Anda baru memvalidasi satu Subsektor. IRIS menyediakan data puluhan Sub-subsektor granular lainnya yang telah dikurasi dengan metodologi yang sama. Inilah yang Anda bayarkan: akurasi, kredibilitas dan waktu yang mahal.

  • Bagaimana IRIS menjamin keaslian dan kredibilitas data yang digunakan untuk benchmark sektor? Data kami berasal dari laporan keuangan audited perusahaan publik Indonesia sejak tahun 2021. Ini bukan data survei atau asumsi. Kami melakukan pembersihan data (data cleansing) yang ketat oleh tim ahli statistik untuk memastikan hanya data yang memenuhi kriteria audit yang digunakan dalam perhitungan agregat.
  • Mengapa kami menggunakan perhitungan Median dan bukan Rata-Rata (Mean) untuk data agregat sektor? Kami menggunakan Median untuk memastikan benchmark kami lebih representatif dan kebal terhadap outlier. Dalam industri keuangan, satu atau dua perusahaan dengan kinerja ekstrem dapat mendistorsi nilai Rata-Rata. Median memberikan gambaran performa bisnis yang paling umum dan wajar di sektor tersebut, sebuah metodologi yang disukai oleh konsultan kelas dunia.
  • Bagaimana klasifikasi industri IRIS membedakan diri dari KBLI atau klasifikasi bursa standar? Klasifikasi IRIS lebih granular (terperinci). Kami memecah sektor menjadi Subsektor dan Sub-subsektor (multi-level) untuk menciptakan kelompok peer yang benar-benar homogen (misalnya, kami memisahkan pemilik konsesi pertambangan batubara dari kontraktor batubara). Ini memastikan perbandingan Anda sangat spesifik dan akurat, mengurangi risiko membandingkan “apel dengan jeruk.”
  • Apakah IRIS menyediakan data mentah (misalnya, revenue atau total aset) atau hanya rasio yang sudah diolah? IRIS fokus pada penyediaan Rasio Keuangan dan Operasional yang telah diolah (36+ rasio) dalam format agregat sektor dan subsektor (Median, Kuartil). Kami menjual wawasan komparatif, bukan data mentah perusahaan tunggal. 
  • Seberapa sering data benchmark IRIS diperbarui? Data diperbarui secara bulanan untuk melacak perkembangan industri dan setiap semesteran atau tahunan untuk pembaruan laporan keuangan penuh. Langganan Anda mencakup pembaruan berkelanjutan untuk memastikan Anda selalu menggunakan benchmark terkini.
  • Apa yang membuat IRIS layak dihargai Rp 30.000.000 per tahun? Anda tidak membeli software, Anda membeli otoritas data. Rp 30 Juta per tahun adalah biaya untuk menggantikan proses riset dan validasi yang sangat mahal: (a) Menghilangkan Biaya Akses & Gaji: Biaya untuk mengumpulkan, membersihkan, dan mengolah data dari ribuan laporan, serta mempekerjakan data scientist untuk analisis outlier dan median, jauh melebihi Rp 30 Juta. (b) Akses Eksklusif: Anda membeli akses ke data komparatif yang tidak tersedia di sumber publik atau terminal keuangan konvensional. Data ini adalah competitive edge Anda.
  • Apakah ada jaminan bahwa data IRIS akan meningkatkan akurasi analisis dan pengambilan keputusan saya? Ya. Kami menjamin bahwa dengan menggunakan benchmark sektoral IRIS, analisis keuangan Anda akan melampaui 99% pesaing Anda yang hanya menggunakan analisis horizontal dan vertikal. IRIS secara definitif memberikan konteks untuk menjawab: “Apakah angka ini bagus atau buruk untuk industri ini?” yang secara langsung mengurangi risiko kredit/investasi yang didasarkan pada asumsi yang salah.
  • Bagaimana IRIS membantu Bankir atau Analis Kredit secara spesifik? Bankir dapat menggunakan IRIS untuk memvalidasi Rasio Utang dan Likuiditas calon debitur terhadap Subsektor yang tepat. Jika rasio utang perusahaan A berada di atas Kuartil 3 (75%) di subsektornya, bankir memiliki justifikasi data yang objektif untuk menyesuaikan syarat kredit atau menolak aplikasi.
  • Apakah harga Rp 30 Juta per tahun berlaku untuk single user atau multi-user? Single-User.
  • Apakah ada opsi berlangganan bulanan atau triwulanan? IRIS adalah aset data strategis jangka panjang. Kami hanya menawarkan langganan tahunan untuk memastikan pemanfaatan data yang berkelanjutan dan untuk mempertahankan harga terbaik (Rp 30 Juta), yang mencakup pembaruan data semesteran atau tahunan secara gratis.
  • Dalam format apa saya dapat mengunduh data benchmark dari IRIS? Anda dapat menyalin data dalam format Excel/CSV yang siap diolah. Ini memungkinkan Anda untuk langsung mengintegrasikan data ke dalam model Excel atau software statistik Anda sendiri.
  • Apakah data IRIS dapat dikutip dalam laporan resmi, proposal, atau tesis akademik? Ya, data IRIS dirancang untuk memiliki otoritas sitasi tinggi. Anda dapat mengutip IRIS sebagai sumber data benchmark terverifikasi. Kami menyediakan panduan singkat tentang cara sitasi yang benar dalam format profesional di bawah ini.
  • Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menemukan dan mengunduh data yang saya cari? Setelah login, Anda dapat memilih Sektor, Subsektor, dan Tahun yang diinginkan, dan semua 36+ rasio akan muncul di layar. Proses pencarian dan unduh data yang spesifik biasanya memakan waktu kurang dari 1 menit.

EvaluAI dan IRIS: Mesin Otomatis bertenaga AI dan Big Data untuk Para Pemimpin Terdepan

Chandra Natadipurba

Di meja analis kredit, di ruang rapat dewan direksi, di ruang pemeriksaan dan pengadilan serta di balik keputusan investasi dan pemeriksaan miliaran atau triliunan Rupiah, ada satu pertanyaan fundamental yang tak terjawab selama bertahun-tahun: “Seberapa wajarkah performa perusahaan ini, jika dibandingkan dengan peer group yang sebenarnya di Indonesia?”

Saya, sebagai seorang bankir dan analis selama dua dekade, merasakan frustrasi itu secara mendalam. Buku panduan utama saya, Analisis Kredit untuk Account Officer, yang ditulis oleh bankir senior seperti Jopie Jusuf, justru mempertegas masalah tersebut. Ia menyatakan,

“Katakanlah kita memperoleh angka Current Ratio adalah 2 kali, perputaran dari persediaan adalah 60 hari, ROI 13%, dan seterusnya, apakah kesimpulan kita? Apakah Current Ratio 2 kali adalah bagus? Bagaimana dengan Perputaran Persediaan 60 hari? Kalau dikatakan bagus, kenapa? Dan kalau dikatakan tidak bagus juga kenapa? Masalah utama yang terkait adalah apa kriteria kita mengambil kesimpulan “bagus” atau “tidak bagus”.

Sehubungan dengan hal tersebut, dalam membaca rasio (atau sebagian besar angka keuangan lainnya) kita perlu memiliki alat pembanding yang menjadi standar ukuran. Di Amerika, mereka memiliki rasio rata-rata industri yang secara berkala diterbitkan oleh badan-badan tertentu seperti Dun & Bradstreet, Robert Morris Associates, dan lain-lain.

Dalam laporan tersebut dihitung rata-rata data keuangan (termasuk rasio-rasio) dari perusahaan-perusahaan sejenis dalam berbagai kategori aktiva. Dengan demikian, seluruh perhitungan selalu dibandingkan dengan rata-rata tersebut.

Sayangnya, kita tidak memiliki informasi tersebut di Indonesia (dan tentunya kita tidak dapat mempergunakan rasio Amerika sebagai standar).” (hlm 72 s.d. 73)

Kata-kata ini adalah pengakuan jujur terhadap blind spot terbesar industri keuangan Indonesia. Masalahnya bukan pada ketekunan analis,  melainkan pada ketiadaan infrastruktur data otoritatif yang dapat memberikan konteks yang benar.

 

Biaya Waktu dan Biaya Risiko

Inilah realitas yang saya saksikan dan alami: setiap keputusan penting harus melewati proses due diligence yang menyakitkan. Seorang analis akan menghabiskan minimal 3 hari kerja penuh hanya untuk menyelesaikan satu analisis komprehensif.

Coba bayangkan 3 hari itu.

Pertama, dia harus melakukan input data manual dari laporan keuangan (scan PDF) ke dalam spreadsheet Excel. Ini adalah fase yang rentan terhadap human error dan typo. 

Kedua, dia harus berburu data pembanding secara manual dari berbagai sumber data publik, lalu membersihkan data tersebut dari outlier yang mendistorsi. 

Terakhir, dia harus menghabiskan sisa waktu hanya untuk menulis narasi—menjelaskan mengapa angka rasio ini penting dan apa artinya dalam konteks industri.

Waktu 3 hari ini adalah:

  • Biaya Gaji yang Hilang: Ratusan jam kerja analitik yang seharusnya digunakan untuk sourcing bisnis strategis, terbuang hanya untuk data entry dan cleaning.
  • Risiko yang Tak Terukur: Setiap keputusan kredit miliaran Rupiah yang tertunda 3 hari membawa risiko yang semakin besar, sementara Komite Kredit menuntut kecepatan.
  • Kualitas Laporan yang Terkompromi: Karena kelelahan waktu, laporan seringkali hanya menggunakan analisis horizontal dan vertikal yang dangkal—tanpa dimensi penting: konteks sektoral.

Kami sadar, krisis di pasar keuangan dan korporasi seringkali bukan karena kurangnya data, melainkan karena kurangnya konteks data—persis seperti yang diutarakan Jopie Jusuf. Untuk itu, kami memutuskan: kami tidak hanya akan membuat software, kami telah membangun solusi Dun & Bradstreet ala Indonesia yang dirancang untuk kecepatan.

Solusi Dua Pilar: IRIS dan EvaluAI

Kami membangun solusi ini di atas dua pilar yang saling menguatkan, yang kami kembangkan melalui 5 tahun riset dan kurasi data yang ketat:

Pilar 1: IRIS (Informasi Rasio Industri dan Sektor) – Membangun Otoritas Data

IRIS adalah Data House premium kami dan aset terpenting Veritas. IRIS adalah jawaban langsung terhadap ketiadaan benchmark di pasar Indonesia.

Kami mengkurasi data audited publik dari ribuan perusahaan Indonesia sejak 2021. Kami tidak menjual data mentah, kami menjual kebersihan dan metodologi:

  1. Metode Median-Based: Kami menghitung rasio agregat menggunakan Median (bukan Rata-Rata) untuk memastikan data benchmark kami kebal terhadap outlier dan benar-benar merepresentasikan kinerja wajar sektor.
  2. Granularitas Sektoral ala Konsultan Kelas Dunia: Pembagian Data yang Mutually Exclusive Collectively Exhausted (MECE). Kami membagi industri hingga ke level Sub-subsektor (misalnya, Manufaktur dibagi ke Kimia Dasar, Tekstil, hingga Perawatan Tubuh) untuk memastikan bahwa perbandingan Anda sangat akurat—Anda membandingkan “apel dengan apel,” bukan dengan “jeruk.”
  3. Cakupan Penuh: IRIS mencakup lebih dari 36 Rasio dan Indikator Kritis (Profitabilitas, Efisiensi, Solvabilitas, Siklus Operasi) yang dibutuhkan oleh Analis Kredit dan Fund Manager.

Pilar 2: EvaluAI – Memperoleh Wawasan (Insight) dalam 5 Menit

EvaluAI adalah accelerator yang mengubah data IRIS yang mahal menjadi output yang menghasilkan uang. Kami memanfaatkan AI secara spesifik untuk memecahkan bottleneck waktu.

  • Disrupsi Kecepatan (480x lebih cepat): EvaluAI memotong waktu analisis dari 3 hari menjadi 5 menit. Kami menggunakan teknologi AI-OCR untuk membaca scan laporan keuangan Anda dengan presisi, lalu secara instan membandingkannya dengan data IRIS yang relevan.
  • Laporan Ala Barbara Minto yang Siap Kirim: Hasilnya bukanlah spreadsheet data mentah, melainkan Laporan Komprehensif 17 Halaman yang disusun dengan logika Piramida Barbara Minto. Laporan ini langsung menyoroti bottom line dan menyajikan insight kritis (seperti Cash Conversion Cycle negatif yang superior) yang dapat Anda copy-paste langsung ke proposal klien atau Komite Risiko.
 

Harga EvaluAI yang Otoritatif

Kami menyajikan EvaluAI dengan harga Rp 75.000.000 per tahun dan  IRIS seharga Rp 30.000.000 per tahun. Harga ini adalah cerminan dari keyakinan kami bahwa produk ini adalah alat mitigasi risiko dan akselerasi produktivitas yang wajib dimiliki oleh top tier industri.

Mengapa Anda Harus Membayar Harga Premium Ini?

  1. Harga untuk Otoritas: Anda membayar untuk data yang diakui ketiadaannya oleh tokoh industri dan yang tidak dimiliki oleh tool global manapun untuk konteks Indonesia.
  2. Harga untuk Keamanan: Anda memastikan bahwa keputusan kredit/investasi Anda terlindungi oleh benchmark yang bersih, tervalidasi, dan objektif.
  3. Harga untuk Waktu: Anda mendapatkan kembali ratusan jam kerja yang dihabiskan tim Anda, memungkinkan mereka fokus pada sourcing bisnis alih-alih data cleansing. ROI dari efisiensi 480x jauh melampaui Rp 75 Juta.

 

Jika Anda adalah pemimpin terdepan yang lelah mengambil keputusan dalam “kegelapan” dan terbebani oleh proses 3 hari yang melelahkan, inilah saatnya untuk berinvestasi pada kebenaran data. Sebab, kami telah membangun kompas keuangan yang dibutuhkan industri untuk mengakhiri era analisis dalam kegelapan.

FAQ 

  • Apakah mungkin patungan 10 orang untuk berlangganan IRIS atau EvaluAI (sehingga masing-masing hanya bayar Rp 7,5 juta per tahun) untuk berlangganan 1 akun? Penggunaan akun bersama (shared access) sangat tidak direkomendasikan, meskipun secara teknis sulit bagi kami untuk melarangnya sepenuhnya. (Bahkan Netflix pun tak dapat mencegah hal ini). Pada dasarnya akun Anda adalah milik Anda, Anda bebas memperlakukan akun Anda semau Anda. Pada dasarnya, kebijakan kami menetapkan bahwa satu akun adalah hak penuh milik satu entitas pengguna.
  • Alasan mengapa kami tidak merekomendasikan hal tsb adalah karena penggunaan bersama menimbulkan risiko langsung bagi Anda dan integritas data: (1) Risiko Keamanan Data: Berbagi username dan password dengan banyak pihak meningkatkan risiko kebocoran data (data leakage) yang tersimpan di akun Anda, termasuk riwayat analisis dan dokumen sensitif yang Anda unggah (jika menggunakan EvaluAI). Kerahasiaan data Anda sepenuhnya menjadi tanggung jawab Anda. (2) Integritas Metodologi: Metodologi IRIS dan EvaluAI bergantung pada pemakaian yang konsisten. Penggunaan akun oleh 10 orang dapat menyebabkan inkonsistensi dalam query dan audit trail, yang dapat mengganggu user experience dan keandalan data. Pada intinya, penggunaan akun bersama mengandung risiko tinggi terhadap keamanan data dan kualitas layanan Anda, dan sepenuhnya berada di luar tanggung jawab Lembaga Riset Veritas sebagai penyedia jasa.
  • Apakah sumber data benchmark industri (IRIS) benar-benar kredibel, atau hanya data yang dikumpulkan secara acak? Data IRIS adalah aset premium yang dikurasi. Sumbernya adalah laporan keuangan audited publik di Indonesia sejak tahun fiskal 2021. Kami tidak menggunakan data sampel kecil; kami mengolah data agregat sektor dan subsektor untuk memastikan validitas dan relevansi konteks ekonomi Indonesia.
  • Mengapa benchmark IRIS lebih baik daripada data pembanding yang disediakan oleh Bloomberg atau Refinitiv untuk konteks Indonesia? Produk global seperti Bloomberg sangat baik untuk data real-time dan makro. Namun, mereka seringkali tidak memiliki granularitas subsektor spesifik Indonesia. IRIS unggul karena fokus niche-nya: menyediakan 4 level benchmark (Perusahaan kemudian Subsektor kemudian Sektor kemudian Nasional) yang dikalkulasi menggunakan data keuangan Indonesia yang terstruktur dan divalidasi, memberikan perbandingan yang lebih actionable dan relevan.
  • Seberapa sering data IRIS diperbarui? Data agregat IRIS diperbarui setiap semesteran atau tahunan, segera setelah laporan keuangan perusahaan publik dan data statistik industri relevan diterbitkan. Kami memastikan data benchmark Anda selalu mencerminkan kondisi industri terkini.
  • Apakah EvaluAI bisa membaca laporan keuangan yang discan atau difoto (bukan file digital Excel/PDF)? Ya, EvaluAI dirancang dengan teknologi AI-OCR (Optical Character Recognition) yang sangat canggih. Anda dapat mengunggah file gambar (JPEG, PNG) atau hasil scan laporan keuangan. AI akan mengekstrak data kunci dengan akurasi tinggi, memvalidasinya, meminta Anda untuk melakukan cek dan ricek serta akan langsung memprosesnya secara otomatis.
  • Bagaimana EvaluAI memastikan tidak terjadi ‘halusinasi’ dalam analisisnya seperti yang sering dialami oleh LLM umum? EvaluAI menggunakan model hybrid: Data benchmark IRIS dikunci dan divalidasi (bukan dihasilkan oleh LLM). AI hanya digunakan untuk: 1) Ekstraksi data OCR yang diverifikasi, dan 2) Penyusunan narasi ala Minto yang discripted berdasarkan hasil perbandingan 19 rasio terpenting dan terutama. Karena hasilnya didasarkan pada data terstruktur, risiko halusinasi pada data inti dapat dihilangkan.
  • Mengapa harga EvaluAI Rp 75.000.000 per tahun? Bukankah Ini terlalu mahal dibandingkan software akuntansi lain? Harga Rp 75 Juta per tahun didasarkan pada nilai Business Transformation, bukan harga software ritel. Kami menghilangkan: (a) Biaya Gaji: Menggantikan 3 hari kerja analis premium (yang biayanya jauh lebih dari Rp 6 Juta/bulan) hanya dengan biaya Rp 6,25 Juta/bulan. (b) Biaya Konsultasi: Kami menyediakan wawasan benchmark yang setara dengan laporan konsultasi strategis, yang bernilai puluhan hingga ratusan juta per proyek. (c) Biaya Risiko: Kami memitigasi risiko human error dan due diligence yang buruk. Anda membayar untuk kecepatan 480x, akurasi data IRIS, dan kesiapan presentasi.
  • Jika EvaluAI menghemat 3 hari kerja tim analisis saya, berapakah perkiraan Return on Investment (ROI) yang akan saya dapatkan? Mari kita hitung: Jika Anda memiliki 3 analis dengan gaji rata-rata Rp 15 Juta/bulan, total biaya gaji adalah Rp 45 Juta/bulan. Jika EvaluAI menghemat 3 hari kerja (24 jam kerja produktif) per analis untuk 4 laporan per bulan, itu adalah 36 hari kerja yang dihemat per bulan oleh tim. 36 hari x 8  jam = 288 jam waktu yang bisa dialihkan ke analisis yang lebih strategis. Dengan biaya langganan Rp 6.25 Juta/bulan, Anda hanya menghabiskan Rp 21.000 per jam yang dihemat. Angka ini menunjukkan ROI instan yang sangat besar, membuat Rp 75 Juta menjadi biaya operasional yang sangat efektif.
  • Mengapa laporan yang dihasilkan harus 17 halaman? Apakah ini tidak terlalu panjang? Laporan 17 halaman dirancang dengan struktur ala Minto (Prinsip Piramida). Ini berarti halaman awal berisi Ringkasan Eksekutif yang langsung menjawab bottom line (cocok untuk Direksi/CFO), diikuti oleh detail 19 rasio. Laporan terperinci ini memastikan tidak ada detail yang terlewatkan dan laporan memiliki bobot dan otoritas yang dibutuhkan untuk komite kredit/investasi.
  • Bagaimana EvaluAI menentukan ‘subsektor’ yang relevan untuk benchmark? Anda dapat menggunakan klasifikasi industri internal IRIS yang lebih granular daripada KBLI standar, untuk mencocokkan perusahaan Anda dengan kelompok peer yang paling akurat, misalnya, membedakan antara perusahaan Pertambangan Batubara (pemegang konsesi batubara yang mendapatkan uang dari harga batubara dikali kuantitas batubara terjual) dan Kontraktor Batubara (perusahaan operator alat berat yang mendapatkan uang dari harga kontrak per BCM dikali jumlah kuantitas tanah yang terkupas).
  • Apa yang terjadi jika data keuangan yang saya unggah memiliki format yang sangat berbeda (misalnya, laporan bank syariah vs. konvensional)? EvaluAI dilatih untuk memahami berbagai standar pelaporan keuangan Indonesia (termasuk Syariah dan Konvensional). Model AI kami memiliki mapping internal untuk menormalisasi input ke standar rasio universal kami, memastikan perbandingan yang konsisten.
  • Apakah saya harus mengunggah Laba Rugi, Neraca, dan Arus Kas? Jika tidak, apakah laporan tetap bisa dibuat? Untuk analisis 19 rasio yang lengkap, kami sangat merekomendasikan ketiga laporan tersebut. Namun, jika Anda hanya mengunggah Neraca dan Laba Rugi, EvaluAI akan tetap menghasilkan laporan, tetapi rasio likuiditas/aktivitas tertentu mungkin akan terlewatkan atau menggunakan data proxy, yang akan diindikasikan dalam laporan.
  • Bagaimana jaminan keamanan dan kerahasiaan data laporan keuangan yang kami unggah? Kami menggunakan enkripsi tingkat enterprise untuk semua data yang diunggah. Laporan Anda dianonimkan dan tidak dibagikan ke pihak ketiga manapun. Data hanya digunakan oleh model AI kami untuk pemrosesan, dan sistem kami patuh pada regulasi data privasi Indonesia.
  • Format file apa yang didukung untuk diunduh, dan apakah benar-benar editable? Output utama adalah PDF. Gunakan iLovePDF atau sejenisnya untuk mengubah PDF menjadi DOCX/Word, untuk memastikan Anda bisa copy-paste dan mengedit narasi serta tabel dengan mudah.
  • Apakah EvaluAI memiliki  riwayat analisis yang dapat diakses tim saya? Ya. Setiap akun memiliki dashboard khusus tempat Anda dapat melihat riwayat semua laporan yang pernah diunggah, tanggal pemrosesan, dan link unduhan. Ini memudahkan tim Anda melacak due diligence dan menghindari pekerjaan berulang.
  • Apakah EvaluAI dan IRIS dijual sebagai paket terpisah? Ya. Keduanya adalah paket terpisah. EvaluAI  seharga Rp 75 juta per tahun dan IRIS seharga Rp 30 juta per tahu. EvaluAI bisa Anda dapatkan di evaluai.bonaveritas.com sedangkan IRIS bisa Anda dapatkan di iris.bonaveritas.com. Walau demikian, seluruh sistem AI EvaluAI secara tidak langsung menggunakan data IRIS dalam backbone-nya.

Saya tertarik dengan IRIS dan EvaluAI .. tapi saya ragu untuk membeli. Ada saran?

Strategi Keputusan

Keraguan Anda adalah inersia—sebuah pain yang mematikan efisiensi di tingkat enterprise. Masalah fundamental Anda bukan pada harga Rp 75 Juta atau Rp 30 Juta, tetapi pada biaya yang Anda bayar setiap minggu karena Anda beroperasi dalam kegelapan. Anda kehilangan 3 hari kerja produktif yang mahal dan mengambil keputusan risiko miliaran Rupiah yang sensitif terhadap pasar, semuanya berdasarkan asumsi. Itu adalah kerugian yang tak terukur.

Jawab keraguan Anda dengan dua cara yang memitigasi risiko:

  1. Tantangan Validasi Data: Alokasikan 48 jam kerja tim Anda untuk menghitung Median rasio satu Subsektor tertentu, lalu bandingkan dengan data otoritatif IRIS. Anda akan saksikan sendiri betapa IRIS sangat akurat dan menghemat waktu Anda yang berharga
  2. Buat laporan analisis keuangan secara manual dan ukur potensi kehilangan produktivitas 480x efisiensi Anda terhadap investasi ini. Anda akan menyadari bahwa waktu Anda dan tim Anda yang berharga sangat baik untuk hal lain (misalnya menghasilkan pendapatan lebih besar atau prestasi yang lebih cemerlang).

Risiko terbesar Anda bukanlah membeli, tetapi tetap mengambil keputusan penting dalam “kegelapan” yang mahal itu. Kunjungi laman ini untuk menguji keputusan Anda  dan buat keputusan terbaik berdasarkan fakta.

Daftar IRIS Sekarang
Daftar EvaluAI Sekarang

Petunjuk Penggunaan IRIS (Informasi Rasio Industri dan Sektor)


Lembaga Riset Veritas

Cara Melakukan Pengambilan dan Perbandingan Data

Misalnya Anda menganalisis perusahaan PT XYZ. Perusahaan ini bergerak dalam bidang pertambangan batubara. Anda dapat membandingkan perusahaan PT XYZ ini dalam beberapa level.

Level 1: Anda dapat membandingkan data pada sesama perusahaan pertambangan batubara (perbandingan subsektor) dan sesama perusahaan pertambangan (perbandingan sektor)

Caranya: 
1. Masuk di https://iris.bonaveritas.com/data dan login sesuai username dan password Anda

2. Klik “Data”

3. Di menu “Data”, klik “Pertambangan”

4. Kemudian klik “Data Agregat Sektor Pertambangan” dan tahun (misalnya “2024”) untuk mengetahui data sektor pertambangan secara keseluruhan 

5. Kemudian “Data per Subsektor Pertambangan”, untuk mengetahui perincian data masing-masing subsektor pertambangan yaitu dalam hal ini pertambangan batubara.

6. Kemudian pilih “Data Pertambangan Batubara”

7. Kemudian pilih tahun, misal “2024”

8. Mesin Otomatis IRIS kami akan menampilkan data khusus Data Pertambangan Batubara

 

Level 2: Dibandingkan pada seluruh perusahaan di Indonesia

Caranya: 
1. Masuk di https://iris.bonaveritas.com/data dan login sesuai username dan password Anda
2. Di menu “Data”, klik “Seluruh Sektor Ekonomi”
3. Kemudian klik “Data Perekonomian Nasional” dan tahun (misalnya “2024”) untuk mengetahui data sektor pertambangan secara keseluruhan 
4. Mesin Otomatis IRIS kami akan menampilkan data rasio keuangan untuk seluruh perusahaan di Indonesia

Kesimpulan:

Dengan membandingkan perusahaan PT XYZ dalam berbagai level ini, Anda dapat mendalami secara cermat kinerja perusahaan-perusahaan tersebut secara benar-benar objektif.

Sumber Data

Setiap data yang disajikan di sini berasal dari perusahaan-perusahaan yang mengumumkan informasi mereka secara publik, di mana masing-masing telah diaudit oleh Kantor Akuntan Publik dan dapat dipertanggungjawabkan. Namun demikian, kemungkinan adanya salah saji, baik yang material maupun non-material, baik karena ketidaksengajaan maupun kecurangan, masih mungkin terjadi. Oleh karena itu, data ini harus digunakan dengan cermat dan penuh kehati-hatian.

Untuk menggambarkan rata-rata industri seakurat mungkin, Lembaga Riset Veritas secara arbitrer dan sengaja menghapus data-data outliers dari bahan analisis. Hal ini dilakukan karena data outliers dapat menyebabkan bias atau kecenderungan pada situasi yang tidak realistis.

Akibat algoritma pemrograman yang berlaku dalam data analysis Mesin Otomatis kami, angka nol atau nol persen dalam data ini dapat berarti: (1) data tidak tersedia atau (2) angka sebelum 1 dan sesudah minus 1.

Mengapa Median dan Makna Masing Masing Rasio serta Relevansinya

Mengapa IRIS menggunakan Median sebagai acuan, bukan Average (nilai rata-rata atau mean)? Singkatnya, karena data median menggambarkan nilai tengah dan terhindar dari pengaruh data pencilan. Anda dapat memperoleh penjelasannya lebih lengkap disini.

Apa penjelasan tentang makna masing-masing rasio dan pentingnya serta kegunaan masing-masing rasio? Anda dapat memperoleh penjelasannya disini.

Akses Sistem

  1. Jika anda belum memiliki user silahkan registrasi melalui link registrasi berikut ini https://iris.bonaveritas.com/checkout/iris-package atau di halaman https://iris.bonaveritas.com/register
  2. Setelah menyelesaikan registrasi silahkan login menggunakan email dan password yang sudah anda setting sebelumnya ke https://iris.bonaveritas.com/login
  3. Setelah berhasil akan terdapat 3 menu Dashboard, Data, dan Subscription

Menu Dashboard 

Merupakan menu untuk melihat current subscription dan masa berlaku paket yg dipilih. 

Menu Data 

Merupakan menu untuk melihat hasil analisis ratio bisnis, melalui menu ini Anda dapat melihat dari hasil analisa rasio bisnis dari berbagai bidang cara untuk melihat datanya sebagaimana telah dijelaskan di atas.

  1. Pilih Sektor yang ingin di lihat datanya
  2. Pilih Subsektor dari sektor yg sudah di pilih 
  3. Jika subsektor memiliki subsubsektor lagi silahkan pilih subsubsektor yang sesuai denga keperluan Anda
  4. Pilih “tahun” untuk menampilkan data

Menu Subscription

Menu ini ada dua sub menu, pertama subscription list untuk meilihat data subscription kita dan Purchase untuk memperpanjang subscription. 

  1. Untuk menambah subscription silahkan klik Purchase
  2. Pilih paket yg dikehendaki
  3. Klik Save maka akan diarahkan ke halaman pembayaran
  4. Pilih metode pembayaran 
  5. Setelah pembayaran, layanan akan segera aktif secara real time

 

Petunjuk Penggunaan EvaluAI

Lembaga Riset Veritas

Cara Melakukan Analisis Laporan Keuangan dengan EvaluAI

Misalnya Anda menganalisis perusahaan PT UNVR (Unilever). Perusahaan ini bergerak dalam bidang manufaktur (pengolahan barang mentah/setengah jadi menjadi barang jadi), khususnya manufaktur non makanan, lebih khusus lagi subsubsektor/industri perawatan tubuh (body care). Anda dapat membandingkan perusahaan PT UNVR ini dalam beberapa level.

Level 1: Anda dapat membandingkan data pada sesama perusahaan manufaktur (perbandingan sektor), sesama perusahaan manufaktur non makanan (perbandingan subsektor) dan sesama perusahaan manufaktur non makanan perawatan tubuh (perbandingan subsubsektor)

Caranya: 

1. Login ke Evaluai

Masuk di https://evaluai.bonaveritas.com/data dan login sesuai username dan password Anda

2. Masuk ke Menu Analisa Rasio Keuangan

Setelah Anda berhasil login, Klik “Analisa Rasio Keuangan”

3. Menu Create New Report

Di menu Analisa Rasio Keuangan, untuk membuat analisis baru klik “Create New Report” sedangkan untuk melihat laporan yang pernah Anda buat, centang (misalnya) Laporan Keuangan UNVR dan klik Actions.

atau

4. Masukkan Data Perusahaan Anda

Masukkan nama perusahaan (misalnya “PT UNVR Tbk”), judul laporan (misalnya “Analisis Saya pada PT UNVR 2024”) dan tahun buku yang hendak dianalisis (misalnya “2024”), kemudian klik “Simpan”. 

5. Lengkapi Data Sektor dan Industri

Untuk terhubung dengan pangkala data IRIS, masukkan data Sektor, Subsektor dan Subsubsektor misalnya “Manufaktur”, lalu “Manufaktur Non Makanan” lalu “Perawatan Tubuh”, kemudian klik Continue.

6. Upload Data Laporan Keuangan Anda

Kemudian upload data perusahaan yang sedang Anda analisis, klik Upload Files

7. Attach masing masing laporan keuangan Anda

Attach file sesuai dengan jenisnya: Neraca (Aset, Liabilitas dan Ekuitas) pada Dokumen Neraca, Laba Rugi pada Laba Rugi dan Arus Kas (jika ada) pada Arus Kas. Dokumen yang diattach harus 1 halaman. Jika misalnya Neraca terdiri dari 3 halaman, harus diattach satu halaman, demi satu halaman. Kemudian klik “Tambah File”

Tanda Anda telah berhasil mengupload dokumen adalah muncul keterangan Dokumen Neraca dan besarnya ukuran file yang diupload.

Lakukan juga untuk dokumen-dokumen berikutnya: Neraca yang belum (Liabilitas, Ekuitas), Laba Rugi dan Arus Kas. Jika semua sudah terupload maka akan ada keterangan bahwa semua dokumen sudah masuk ke Mesin Otomatis EvaluAI, seperti di bawah ini:

Kemudian klik “Continue”  

8. Mesin Otomatis memproses Sintesis Data

Mesin Otomatis EvaluAI akan mensintesis data, tunggu 2 s.d. 5 menit

Mesin Otomatis EvaluAI akan memberikan data-data yang telah Anda upload, periksa data Anda dan jika ada kekeliruan karena tangkapan OCR, perbaiki dalam tahap ini.

OCR, singkatan dari Optical Character Recognition, adalah teknologi yang digunakan EvaluAI yang mengonversi gambar teks menjadi format teks yang dapat dibaca dan diedit mesin. Ini mengubah dokumen fisik yang dipindai, foto, atau PDF bergambar menjadi teks digital yang dapat dicari dan disunting, menghilangkan kebutuhan entri data manual. Karena OCR adalah hasil kerja mesin dan hampir selalu akurat, disini Anda harus memeriksa kebenarannya untuk memastikan.

Kalau data sudah sesuai, klik “Continue”, tunggu 2 s.d. 5 menit dan biarkan mesin kami menjalankan keajaibannya!

9. Mesin Otomatis EvaluAI selesai menganalisis data Anda

EvaluAI telah selesai menjalankan analisis, Anda dapat membaca rangkuman di layar. Lanjutkan dengan klik Finish dan Donwload.

Laporan telah selesai dibuat dan akan masuk ke folder Anda untuk dibaca, diedit dan dicetak.

Di dalam laporan tersebut, Anda akan menemukan indikator indikator penting yang bisa Anda gunakan untuk membuat laporan Anda super profesional. Misalnya begini:

Selamat, dengan EvaluAI Anda telah mengubah kerja manual 3 hari menjadi 5 menit teromatisasi. 

Apa penjelasan tentang makna masing-masing rasio dan pentingnya serta kegunaan masing-masing rasio? Anda dapat memperoleh penjelasannya disini.

 

Profil Lembaga Riset
Veritas

Lembaga Riset Veritas berkedudukan di kota Bandung, didirikan untuk mengatasi jurang pemisah fundamental dalam analisis bisnis di Indonesia: ketiadaan tolok ukur (benchmark) industri yang kredibel, terperinci, dan berbasis data terverifikasi. 

Nama “Veritas,” yang berarti Kebenaran atau Kenyataan (dalam bahasa Latin), menegaskan misi utama lembaga ini: menyediakan truth-set data yang dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan strategis.

Berbeda dengan lembaga riset umum yang berfokus pada survei politik atau konsumen, Lembaga Riset Veritas memosisikan diri sebagai Otoritas Data Keuangan Sektoral dan Analisis Risiko Korporat di Indonesia. Lembaga ini bukan hanya penghimpun data, tetapi arsitek metodologi yang mengolah raw data menjadi strategic insight.

1. Filosofi dan Visi Lembaga: “Mengganti Opini dengan Angka”

Veritas lahir dari keyakinan bahwa keputusan investasi dan kredit senilai triliunan Rupiah tidak boleh didasarkan pada analisis horizontal (tren perusahaan tunggal) atau opini subjektif, melainkan harus dikontekstualisasikan terhadap performa industri yang sebenarnya.

  • Visi: Menjadi sumber data komparatif strategis yang paling otoritatif dan terpercaya bagi sektor keuangan dan korporasi di Indonesia.
  • Misi: Mengkurasi, memvalidasi, dan menyediakan data benchmark keuangan/operasional dengan metodologi statistik kelas dunia, sehingga klien dapat mengukur kinerja secara objektif dan akurat.
  • Nilai Inti: Veritas (Kebenaran), Granularitas, dan Objektivitas.
 

2. Produk Unggulan: IRIS & EvaluAI

Lembaga Riset Veritas mewujudkan visinya melalui dua produk utama yang saling melengkapi:

A. IRIS (Informasi Rasio Industri dan Sektor) — Aset Data Strategis

IRIS adalah inti dari otoritas Veritas. Ini adalah basis data benchmark premium yang dijual sebagai Data-as-a-Service (DaaS).

  • Definisi: IRIS adalah tolok ukur performa bisnis sektor riil berdasarkan data publik audited dari ribuan perusahaan Indonesia sejak tahun 2021.
 
  • Kekuatan Metodologi:
    • Basis Data Kredibel: Data mentah dikumpulkan dari laporan keuangan terverifikasi, memberikan legitimasi yang jauh lebih tinggi daripada data survei.
    • Metode Median-Based: Rasio agregat dihitung menggunakan Median (bukan Rata-Rata) untuk menghilangkan distorsi outlier dan memastikan benchmark yang disajikan benar-benar mencerminkan kinerja perusahaan yang wajar di sektor tersebut.
    • Struktur Multi-Level Granular: Data disajikan dalam 4 level hirarki yang sangat rinci (Nasional, Sektor, Subsektor dan Subsubsektor). Ini adalah solusi untuk masalah klasik analisis yang membandingkan perusahaan “apel dengan jeruk.”
 

B. EvaluAI — Solusi Otomatisasi Analisis (480x Lebih Cepat)

EvaluAI adalah front-end bertenaga AI yang memonetisasi dan mendistribusikan data IRIS dengan kecepatan disruptif.

  • Definisi: EvaluAI adalah mesin analisis laporan keuangan instan yang menghasilkan laporan due diligence komprehensif 17 halaman dalam 5 menit.
  • Kekuatan Disruptive:
    • Otomatisasi 480x: Mengubah pekerjaan 3 hari analis yang melelahkan menjadi laporan siap presentasi dalam hitungan menit.
    • Integrasi IRIS: Output laporan secara otomatis mencantumkan perbandingan 19 Rasio Krusial perusahaan yang diunggah dengan benchmark IRIS yang relevan.
    • Kualitas Laporan Ala Minto: Laporan disusun dengan logika yang ketat, memimpin dengan kesimpulan (cocok untuk Direksi), menjadikannya deliverable yang siap disajikan dan editable.
    • Teknologi AI Anti-Halusinasi: AI digunakan secara spesifik dan terbatas untuk OCR (membaca scan laporan) dan penyusunan narasi berdasarkan data yang telah divalidasi dan dikunci oleh IRIS.

 

3. Profil Pendiri dan Tim Inti: Jaminan Keahlian

Kredibilitas Lembaga Riset Veritas sangat didukung oleh profil pendirinya, Chandra Natadipurba, yang merupakan validasi eksternal terkuat untuk harga premium:

  • Latar Belakang Operasional: Pengalaman bertahun-tahun sebagai bankir analis kredit dan riset investasi memberikan pemahaman mendalam tentang pain point yang dihadapi target pasar (Bank, MI).
  • Keahlian Data: Memiliki keahlian di bidang Statistik (R Studio) dan Riset Ekonomi/Keuangan selama dua dekade, menjamin metodologi IRIS tidak hanya teoretis tetapi juga teruji secara empiris.
  • Kisah Turnaround: Keberhasilan membalikkan kerugian perusahaan membuktikan bahwa wawasan yang dihasilkan dari analisis data mendalam dapat menghasilkan return nyata—ini adalah bukti konsep dari EvaluAI.
 

4. Pasar yang Lembaga Riset Veritas layani

Veritas menggunakan anchoring harga global (Bloomberg Rp 400 Juta) untuk membenarkan harga Rp 75 juta (EvaluAI) dan Rp 30 Juta (IRIS).

  • Target Pasar: Sangat tersegmentasi, berfokus pada Decision Maker di industri: Analis Kredit, CFO, Konsultan M&A, dan Fund Manager.
  • Model Harga Tiered:
    • IRIS (Rp 30 Juta/Tahun): Melayani pasar yang hanya membutuhkan data otoritatif untuk diolah sendiri. 
    • EvaluAI yang didukung IRIS (Rp 75 Juta/Tahun): Menangkap pasar yang membutuhkan efisiensi maksimum dan output siap saji. Kami menjual Transformasi Waktu.
 

5. Dampak dan Posisi di Industri

Lembaga Riset Veritas dan produknya IRIS & EvaluAI secara efektif mengisi kekosongan strategis di ekosistem keuangan Indonesia:

  • Mengangkat Standar Analisis: Mendorong industri keuangan untuk beralih dari analisis yang subjektif menjadi analisis yang komparatif dan objektif.
  • Mendukung Financial Inclusion: Memberikan akses data benchmark kualitas tinggi—yang dulunya hanya terjangkau oleh segelintir konglomerat—kepada lebih banyak institusi yang membutuhkan due diligence yang kredibel.
  • Menciptakan Kategori Baru: Menjadi pelopor dalam Data-Analytics-as-a-Service (DAaaS) di Indonesia dengan value proposition kecepatan yang tak tertandingi.

Secara keseluruhan, Lembaga Riset Veritas bukanlah lembaga riset biasa; ia adalah Lembaga Inovasi Keuangan Berbasis Data yang dibangun di atas keahlian bertahun-tahun dan diwujudkan melalui produk disruptif, IRIS dan EvaluAI.

Pengalaman Lembaga Riset Veritas dalam menggunakan data sebagai alat pembuat keputusan strategis tidak hanya dalam bisnis. Pada tahun 2018-2019, Veritas memberikan jasa konsultasi pada sebuah partai politik untuk memenangkan tambahan 3 juta pemilih dalam pemilihan umum nasional. Dalam 3 pemilihan sebelumnya, partai ini terjebak di sekitar 8 juta pemilih (8,3 juta pada 2004, 8,2 juta pada 2009, dan 8,4 juta pada 2014). Veritas membantu merumuskan strategi dan menyampaikan pesan yang resonan kepada ratusan juta pikiran dan hati, dan berhasil mendapatkan 11 juta pemilih—sebuah pencapaian luar biasa untuk pemilihan ini dan tonggak sejarah bagi partai politik underdog ini. Veritas juga menggunakan data yang luas untuk memahami perilaku pemilih dan kemudian menggunakan wawasan itu untuk menyusun kampanye politik berbasis bukti.

Profil Pimpinan Lembaga Riset
Veritas

 

 

 

 

 

 

Chandra Natadipurba adalah direktur Lembaga Riset Veritas. Ia memiliki pengalaman 13 tahun di bidang keuangan (kredit, perbankan, dan investasi pasar modal). 5 tahun di bidang kebijakan ekonomi politik. 9 tahun pengalaman di dunia riset (analisis kebijakan, kampanye politik, dan evaluasi peluang investasi).

Perjalanan profesionalnya ditandai dengan komitmen terhadap pengambilan keputusan berbasis bukti, kecakapan dalam berpikir probabilistik, dan pendekatan yang cermat untuk menghindari kesalahan logika, memastikan analisis yang akurat dan penuh wawasan. 

Ia senang dapat membantu cabang di Bank Muamalat tempatnya berkerja dahulu untuk mencapai break even point sesegera mungkin, membalikkan kerugian menjadi keuntungan sebuah perusahaan tambang dalam satu tahun fiskal dan terlibat dalam kampanye politik seru yang berhasil menambah 3 juta suara dalam satu pemilu nasional yang membawa tradisi baru untuk “bertarung gagasan” dan bukan “bertarung uang”.  

Ia lulusan terbaik dari Fakultas Ekonomi Universita Padjadjaran Bandung. Juga lulusan terbaik program Officer Development Program Bank Muamalat Indonesia. 

Mengapa Chandra membangun IRIS dan EvaluAI?

“Saya membangun EvaluAI dan IRIS karena saya tahu persis: bagaimana rasanya jadi analis yang harus menyusun laporan 3 hari — untuk pekerjaan yang bisa selesai dalam kurang dari 5 menit.”

Sebagai mantan bankir senior dan ekonom dengan pengalaman 20 tahun di industri keuangan Indonesia, ia memulai kariernya dari analis kredit, menangani ribuan laporan keuangan, sebelum naik menjadi pengambil keputusan strategis di level manajemen dan bisnis korporasi.

Selama bertahun-tahun, ia melihat sendiri betapa:

  • Analis keuangan menghabiskan waktu berjam-jam hanya untuk menyusun rasio,
  • Bankir dan pemilik bisnis kesulitan membandingkan kinerja dengan industri,
  • Dan tidak ada satu pun alat lokal yang bisa menjawab pertanyaan:
    “Apakah perusahaan ini di atas atau di bawah benchmark sektornya?”

Maka ia merancang IRIS dan EvaluAI sebagai solusi:

– IRIS — Benchmark nasional berdasarkan data audited ribuan perusahaan dari 2021 hingga kini, disusun secara MECE
– EvaluAI — AI yang mengubah laporan keuangan menjadi PDF analisis 17 halaman dalam kurang dari 5 menit, lengkap dengan perbandingan sektor dan insight siap pakai

Proyek ini bukan dibangun semalam. 7 tahun riset.  2 tahun pengembangan coding serta analisis sistem dan logika data 1 tahun uji (battle-tested) ke pengguna nyata.

“IRIS dan EvaluAI bukan sekadar tools. Mereka adalah jawaban atas 20 tahun frustrasi saya terhadap cara kita menganalisis laporan keuangan.”

Pengutipan (Sitasi) dari Artikel atau Data yang diproduksi oleh
Veritas

Cara melakukan pengutipan atau sitasi atas informasi yang ada di webiste ini adalah sbb:

1. Untuk kutipan di dalam makalah akademik atau proposal bisnis/kredit

1.1. Untuk data yang disebutkan dalam IRIS (Informasi Rasio Industri dan Sektor)

1.1.1. Untuk pengutipan dalam body text 

Contoh:

… sementara pada tahun 2022, industri batubara mencatat pertumbuhan penjualan sebesar 98,2% (Natadipurba, 2024) sedangkan industri ini… 

dan di daftar pustaka dapat disebutkan

Natadipurba, Chandra (2024). Informasi Rasio Industri dan Sektor. Bandung: Lembaga Riset Veritas, diakses pada 11 Januari 2025 di https://iris.bonaveritas.com/data

1.1.2. Untuk pengutipan dalam catatan kaki  

Natadipurba, Chandra (2024). Informasi Rasio Industri dan Sektor. Bandung: Lembaga Riset Veritas, diakses pada 11 Januari 2025 di https://iris.bonaveritas.com/data

1.2. Untuk mengutip artikel atau tulisan yang ada dalam webiste ini adalah sbb:

1.2.1. Untuk pengutipan dalam body text 

Contoh:

… Rasio yang lebih besar dari 1 menandakan bahwa perusahaan memiliki aset lancar yang cukup untuk menutupi kewajiban lancarnya, yang dianggap sebagai tanda kesehatan keuangan yang baik (Natadipurba, 2024)…  

dan di daftar pustaka dapat disebutkan

Natadipurba, Chandra (2024). Memahami working capital ratio dalam analisis bisnis perusahaan. Bandung: Lembaga Riset Veritas, diakses pada 11 Januari 2025 di https://bonaveritas.com/working-capital-ratio/

2. Untuk menautkan (link) dari webiste Anda ke website ini

2.1. Untuk data IRIS, berikan tautan kepada: https://iris.bonaveritas.com/data

2.2. Untuk tautan ke artikel, berikan tautan langsung ke alamat artikel yang sedang Anda rujuk, misalnya https://bonaveritas.com/working-capital-ratio/

 
error: Content is protected !!