DJP, Big Data, dan Prediksi Model: “Too Big To Fail”

Foresight Consulting JakartaBig Data merupakan kumpulan data yang dihasilkan dari aktivitas-aktivitas dan kebiasaan para pengguna digital (contoh: infomasi demographic dan psychographic konsumen, review dan saran mengenai produk, blog, dan konten-konten pada media sosial). Keunggulan pengolahan dan analisis Big Data sudah terbukti dari kesuksesan perusahaan besar dunia seperti Google, Apple, Facebook, dan Amazon (“GAFA”).

Perusahaan-perusahaan tersebut berhasil menggunakan Big Data untuk efisiensi market research, dan identifikasi kebutuhan konsumen. Sebuah institusi pemerintah Amerika Serikat, yaitu National Oceanic and Atmosphere Administration (“NOOA”)  juga menggunakan Big Data dan rutin mengelola 30 petabytes data baru per tahunnya.

Selain NOOA, lembaga federal AS, International Revenue Service (“IRS”) juga telah mengimplementasikan analisis Big Data dalam kegiatan operasionalnya. Pengolahan dan analisis Big Data (yang dikenal dengan istilah data mining) akan menghasilkan angka statistika dengan tingkat validitas yang tinggi dan pada akhirnya memberikan efisiensi kerja bagi organisasi.

Era sistem pajak digital di Indonesia telah berhasil mengumpulkan informasi mengenai Wajib Pajak (“WP”) lewat sistem e-filing. Direktorat Jenderal Pajak (“DJP”) juga mengumpulkan informasi dari sumber lain, seperti Bank Indonesia (BI), Ditjen Bea Cukai, media sosial, dan database ORBIS. Data-data WP yang telah dikumpulkan tersebut akan dikumpulkan dalam sistem yang disebut Data Warehouse Terintegrasi (DAWET). Tentu saja dengan pengadaan Big Data, DJP memiliki tujuan dan target tax collection yang tinggi dengan mengingat besarnya dukungan anggaran yang dikeluarkan yaitu 1,5 triliun Rupiah .

Target pemerintah terkait penggunaan Big Data adalah untuk memerangi penipuan dan penghindaran pajak. Dengan menggunakan Big Data, maka DJP akan lebih mudah melihat profil wajib pajak seperti koneksi antar WP, kebiasaan hidup, dan aktifitas antar WP yang secara rutin melakukan transaksi finansial. Selanjutnya, dari data tersebut DJP akan melakukan analisis kuantitatif dan kualitatif untuk melihat potensi penghindaran ataupun penipuan pajak oleh WP.

Kemajuan dalam sistem perpajakan di Indonesia memang patut dihargai, namun sebelum memulai hal besar lebih baik melakukan persiapan yang matang terlebih dahulu. Persiapan tersebut seperti membangun kerjasama jangka panjang dengan pihak-pihak yang akan mensukseskan pengolahan Big Data dan menghasilkan produk yang akurat. Produk yang akan dihasilkan dari analisis Big Data adalah prediksi model atas potensi penyimpangan kepatuhan pajak di Indonesia.

Terdapat beberapa teknik untuk melakukan prediksi dalam statistika, salah satunya Lasso and Ridge regressions and classification models. Namun, tanpa akurasi model maka teknik tersebut tidak akan menghasilkan informasi yang valid.

Data yang akan diolah untuk menghasilkan model tidak boleh hanya data kuantitatif tapi juga kualitatif. Dalam hal ini, kesulitan akan muncul dalam mengumpulkan data kualitatif yang akurat. DJP perlu melakukan kerjasama jangka panjang dengan Kementerian dan Departemen lainnya untuk mengumpulkan informasi tersebut. Selain itu, DJP juga perlu menyiapkan personil yang sangat ahli dalam Behavioral Analytics dan Artificial Intelligence untuk menentukan varibel-variabel kontrol apa saja yang tepat digunakan untuk menciptakan model prediksi di Indonesia.

Para ahli dalam kedua bidang tersebut akan digandengkan dengan Financial Data Analyst (Finance Researcher) untuk menghasilkan informasi dalam bentuk data yang akan diinterpretasikan oleh praktisi pajak. Kerjasama antara praktisi dan peneliti ini merupakan syarat untuk menemukan prediksi model penipuan pajak yang akurat.

Prediksi model yang dihasilkan oleh DJP diharapkan dapat menyelesaikan kasus penghindaran pajak dengan tetap menjaga kerahasiaan informasi WP. Oleh karena itu, perlu diperhatikan isu hukum yang akan muncul seperti pelanggaran etika audit dan tidak transparannya algoritma yang digunakan. DJP perlu memastikan adanya notifikasi atas penggunaan data, jaminan tidak adanya data rahasia yang tersebar ke pihak ketiga, dan adanya kontrol yang ketat atas personal information WP.

Hal ini untuk menghindari penyalahgunaan data WP, salah satunya penggunaan data untuk kepentingan politik. Untuk menghindari hal yang tidak diinginkan, maka DJP perlu melakukan ekperimen dahulu atas predictive modelling yang dihasilkan. Besar harapan penggunaan Big Data akan memberikan hasil sesuai dengan yang diharapkan. Apabila gagal, maka terlalu besar yang negara ini harus keluarkan dan korbankan untuk sebuah prediksi model yang salah.

Disclaimer:
Informasi yang terkandung pada artikel ini dimaksudkan semata-mata untuk memberikan panduan umum terkait topik yang disampaikan untuk penggunaan pribadi pembaca yang sepenuhnya bertanggung jawab atas penggunaannya. Penerapan dan dampak hukum dapat sangat bervariasi berdasarkan fakta spesifik yang berhubungan. Mengingat sifat perubahan dari hukum dan peraturan, maka penundaan, kelalaian atau ketidakakuratan dalam pemberian informasi dapat terkandung pada artikel ini. Dengan demikian, informasi pada artikel ini diberikan dengan pengertian bahwa penulis di sini tidak dalam kapasitas memberikan jasa atau advis profesional. Sehingga tulisan ini tidak boleh digunakan sebagai pengganti konsultasi profesional yang kompeten. Sebelum membuat keputusan dan/atau mengambil tindakan apa pun, pembaca harus selalu berkonsultasi dengan profesional terkait sehubungan artikel ini. Foresight Consulting sebagai salah satu konsultan pajak terbaik di Indonesia siap memberikan solusi yang tepat bagi permasalahan perpajakan anda.

 

Penulis : Anita Rosaria Siahaan

Editor Materi : HU / MS
Alih Bahasa : RP / GP

 

PP 34 Tahun 2017 Pajak Penghasilan Atas Penghasilan Dari Persewaan Tanah Dan/Atau Bangunan
PP 34 Tahun 2017 Pajak Penghasilan Atas Penghasilan Dari Persewaan Tanah Dan/Atau Bangunan

No Comment

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *