BERITA TERKINI
PERKEMBANGAN teknologi dan globalisasi mendorong berbagai negara terus berinovasi agar kegiatan pemungutan pajak dapat dilaksanakan secara efektif. Pesatnya perkembangan teknologi memiliki implikasi yang luas terhadap kegiatan transaksi lintas batas (Kitsios, Jalles, dan Verdier, 2020).
Dengan adanya perubahan skema transaksi bisnis tersebut, baik standar maupun proses administrasi pajak harus diubah mengikuti perkembangan dan kebutuhan dari waktu ke waktu. Dengan demikian, proses penegakan pajak dapat tetap berjalan dengan baik (ITQR, 2020).
Adapun digitalisasi menjadi kunci efektivitas pelaksanaan administrasi pajak dalam suatu sistem pajak (Cotton dan Dark, 2017). Digitalisasi administrasi pajak salah satunya dapat diterapkan dalam pemeriksaan pajak (tax audit). Pemeriksaan pajak merupakan instrumen administrasi perpajakan yang penting, terutama dalam mendeteksi pelanggaran atau penggelapan pajak (Ksenija, 2022).
Digitalisasi proses pemeriksaan pajak tersebut dapat memberikan manfaat sekaligus tantangan tersendiri. Dalam konteks ini, melalui pemanfaatan teknologi, pelaksanaan proses pemeriksaan pajak dapat menjadi lebih efektif.
Selain itu, pemanfaatan teknologi ini juga dapat mendorong pemeriksaan pajak terhadap wajib pajak lebih tepat sasaran karena tidak hanya tertuju pada wajib pajak tertentu. Artinya, pemeriksaan pajak ini dapat disesuaikan dengan peta risiko wajib pajak.
Pada dasarnya, peta risiko wajib pajak tersebut dapat terbagi menjadi empat tingkatan yang dituangkan dalam compliance pyramid (OECD, 2004). Tingkatan yang pertama ialah wajib pajak yang tidak mau patuh dan melawan hukum (deliberate fraud). Kemudian, tingkatan selanjutnya ialah wajib pajak yang tidak patuh (general non-complient).
Lalu, tingkatan untuk wajib pajak yang sesungguhnya ingin patuh tetapi gagal untuk melakukannya (attempt to comply, but fail). Tingkatan yang terakhir ialah wajib pajak yang patuh (compliant). Berdasarkan pada peta risiko tersebut, proses pemeriksaan dapat difokuskan hanya pada wajib pajak yang memang terdeteksi tidak patuh.
Adapun digitalisasi proses pemeriksaan pajak ini telah diterapkan di beberapa negara, salah satunya ialah India. Keterlibatan teknologi dalam pemeriksaan pajak dapat terlihat dalam skema asesmen tanpa tatap muka (faceless assessment scheme/FAS) yang dibentuk Indian Revenue Authority (IRA) (Foley et.al, 2021).
Melalui FAS, IRA mengeliminasi sepenuhnya interaksi tatap muka antara wajib pajak dan otoritas pajak melalui komunikasi secara daring. Adapun FAS ini sudah mulai diterapkan pada 2015 dan diawali dengan pilot project.
DIGITALISASI proses pemeriksaan pajak tersebut juga akan segera diterapkan di Indonesia. Program ini tecermin dalam proyek pembaruan Sistem Inti Administrasi Perpajakan (SIAP) atau coretax administration system (CTAS).
Nantinya, pemanfaatan teknologi akan mengotomatiskan berbagai proses bisnis yang dilakukan oleh DJP. Salah satu proses bisnis itu ialah pemeriksaan pajak. Saat ini, SIAP masih dalam proses pengembangan. Pembaruan ditargetkan selesai serta diimplementasikan pada 2024. Adapun perubahan proses pemeriksaan pajak juga masih dalam penyusunan dan pembentukan sistem.
Lantas, bagaimanakah mendesain proses pemeriksaan pajak berbasis teknologi dan juga risiko kepatuhan? Desain pemeriksaan ini dapat dijalankan dengan berdasarkan pada konsep artificial neural networks yang terdiri atas tiga tahapan utama, yakni proses input layer, hidden layer, dan output layer (Murorunkwere, 2022). Adapun ketiga tahapan atau proses tersebut dapat diaplikasikan melalui kegiatan sebagai berikut.
Pertama, input layer yang diwujudkan melalui pengumpulan data untuk mengidentifikasi kepatuhan pajak. Salah satu data yang bisa digunakan ialah infomasi mengenai pendapatan wajib pajak, data transaksi yang pernah dilakukan, faktur pajak, surat pemberitahuan pajak (SPT) nya, dan lainnya. Untuk mengidentifikasi wajib pajak patuh dan tidak patuh, perlu dilakukan profiling wajib pajak.
Kedua, hidden layer yang merupakan tahapan antara input layer dan output layer yang diaplikasikan melalui pemrosesan data. Adapun pemrosesan data dilaksanakan dengan bantuan artificial intelligence dan machine learning.
Dengan adanya artificial intelligence dan machine learning, data yang telah terkumpul dapat diolah dan dilakukan pengelompokan (clustering). Clustering data ini dilaksanakan dengan teknologi dengan berdasarkan pada variabel tertentu yang telah ditentukan.
Ketiga, output layer yang diwujudkan dengan menghasilkan clustering wajib pajak berdasarkan pada risiko. Hasil pengelompokan wajib pajak dilakukan dengan berdasarkan pada peta risiko wajib pajak menjadi empat tingkatan sebagaimana telah diuraikan di atas.
Selanjutnya, setelah dilakukan proses di atas, otoritas pajak melakukan tahapan verifikasi dan pengujian lebih lanjut. Dalam hal ini, otoritas pajak mengajukan pemeriksaan secara daring atau tanpa tatap muka terhadap wajib pajak yang terdeteksi telah melakukan pelanggaran atau kejahatan pajak.
Proses pemeriksaan tersebut nantinya dapat dijalankan melalui aplikasi atau platform tertentu yang telah dibuat oleh pemerintah. Pembuatan platform ini bertujuan untuk memproteksi data dan informasi dari pihak ketiga yang tidak bertanggung jawab.
Namun demikian, untuk mendorong efektivitasnya, program pemeriksaan pajak berbasis teknologi dan risiko kepatuhan ini harus diimbangi dengan peningkatan kemampuan sumber daya manusia yang mengoperasikan sistem.
Selain itu, sosialisasi yang masif juga dibutuhkan agar dapat dimanfaatkan secara luas, baik oleh wajib pajak individu maupun badan. Adanya skema pemeriksaan berbasis teknologi diharapkan dapat mendorong administrasi pajak menjadi lebih mudah, murah, dan transparan.
Sebagai informasi, artikel analisis ini merupakan hasil keikutsertaan penulis dalam DDTC’s 2023 Tax Outlook Seminar: Concerning Your Company Tax Risk yang digelar DDTC Academy. Keikutsertaan penulis merupakan bagian dari Human Resources Development Programme (HRDP) DDTC.
Melalui HRDP, DDTC rutin memberangkatkan para profesionalnya dengan beasiswa penuh untuk mengikuti berbagai pelatihan, kursus, hingga studi lanjut S-2 di berbagai universitas ternama di dalam dan luar negeri.
