Penelitian yang dilakukan di Kecamatan Sukolilo dan Gubeng, Surabaya, ini menyoroti perubahan cara otoritas pajak menilai kondisi keuangan dan kepatuhan wajib pajak ketika sistem digital semakin dominan. Temuan tersebut penting bagi perkembangan administrasi perpajakan di Indonesia karena keberhasilan digitalisasi tidak cukup diukur dari kemampuan teknologi mendeteksi risiko. Sistem audit juga perlu memastikan bahwa keputusan dapat dijelaskan, diperiksa, dan dikoreksi secara adil.
AI Mengubah Cara Otoritas Pajak Menilai Wajib Pajak
Digitalisasi telah mengubah administrasi perpajakan dari proses yang terutama mengandalkan pemeriksaan dokumen secara manual menjadi sistem yang memanfaatkan integrasi data, analisis prediktif, dan algoritma. Teknologi tersebut dapat membantu mencocokkan informasi transaksi, menemukan pola yang tidak biasa, menyusun profil risiko, dan menentukan wajib pajak yang perlu diperiksa lebih lanjut.
Menurut Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) dalam laporan Tax Administration 2024, sebanyak 80 persen administrasi pajak di 52 yurisdiksi yang dibahas telah mengadopsi big data. Sebanyak 52,9 persen menggunakan AI untuk penilaian risiko, sedangkan 49 persen memanfaatkannya untuk mendeteksi penghindaran pajak dan penipuan.
Kemampuan tersebut memberikan peluang bagi pemerintah untuk meningkatkan ketepatan pengawasan dan memanfaatkan sumber daya pemeriksaan secara lebih efisien. Akan tetapi, penggunaan algoritma juga membawa tantangan. Data yang tidak lengkap, kesalahan klasifikasi, atau pola historis yang bias dapat memengaruhi penilaian sistem terhadap wajib pajak.
Dalam konteks ini, realitas fiskal bukan sekadar kumpulan angka pendapatan, transaksi, dan kewajiban pajak. Realitas fiskal juga merupakan gambaran yang dibentuk oleh data, aturan kelembagaan, penilaian auditor, dan rekomendasi teknologi mengenai apakah seorang wajib pajak dianggap patuh atau berisiko.
Wibowo mengkaji persoalan tersebut dengan menghubungkan penggunaan AI dalam audit pajak dengan keadilan prosedural, kepercayaan terhadap otoritas pajak, dan kesadaran kepatuhan etis. Pendekatan ini menempatkan hubungan antara manusia dan teknologi sebagai bagian penting dari tata kelola perpajakan.
Penelitian Menggabungkan Wawancara dan Survei
Wibowo menggunakan metode campuran yang menggabungkan pendekatan kualitatif dan kuantitatif. Penelitian diawali dengan wawancara untuk memahami pengalaman dan pandangan para pihak yang berhubungan dengan administrasi perpajakan digital. Hasil wawancara kemudian digunakan untuk menyusun indikator dan kuesioner yang diuji melalui survei.
Pada tahap kualitatif, peneliti mewawancarai 15 informan yang terdiri atas tiga pejabat atau auditor pajak, empat konsultan pajak, empat praktisi perpajakan atau akuntansi perusahaan, serta empat wajib pajak individu atau pelaku usaha.
Tahap kuantitatif melibatkan 200 responden dari Kecamatan Sukolilo dan Gubeng, Surabaya. Data survei dianalisis menggunakan metode Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), yaitu teknik statistik untuk menguji hubungan antara sejumlah faktor dalam suatu model penelitian.
Penelitian ini mengukur tujuh aspek, yakni dominasi AI, rekonstruksi realitas fiskal, transparansi algoritma, pengawasan manusia, persepsi terhadap keadilan prosedural, kepercayaan kepada otoritas pajak, dan kesadaran kepatuhan pajak yang etis.
Perlu diperhatikan bahwa penelitian ini mengukur hubungan berdasarkan persepsi responden, bukan membandingkan secara langsung catatan pemeriksaan pajak resmi atau membuktikan perubahan perilaku melalui eksperimen. Karena itu, temuannya terutama menjelaskan bagaimana tata kelola AI berkaitan dengan persepsi keadilan, kepercayaan, dan kesadaran kepatuhan.
Pengawasan Manusia Lebih Kuat Kaitannya dengan Persepsi Keadilan
Salah satu temuan penting penelitian ini adalah bahwa transparansi algoritma dan pengawasan manusia berkaitan positif dengan persepsi keadilan dalam prosedur audit pajak. Namun, pengawasan manusia menunjukkan hubungan yang lebih kuat.
Dalam hasil pengujian statistik, pengawasan manusia memiliki koefisien jalur sebesar 0,38 terhadap keadilan prosedural. Transparansi algoritma memiliki koefisien 0,31, sedangkan rekonstruksi realitas fiskal memiliki koefisien 0,21. Ketiga hubungan tersebut dilaporkan signifikan secara statistik.
Angka-angka tersebut merupakan koefisien hubungan dalam model, bukan persentase peningkatan keadilan. Hasilnya menunjukkan bahwa keterlibatan manusia yang bermakna dan kemampuan menjelaskan keputusan algoritma sama-sama relevan dalam membentuk persepsi wajib pajak terhadap proses pemeriksaan.
Wawancara turut memperkuat gambaran tersebut. Sebanyak 14 dari 15 informan atau 93,3 persen menyoroti pentingnya penjelasan algoritma untuk mendukung legitimasi prosedur. Sebanyak 13 informan atau 86,7 persen menilai bahwa peninjauan oleh manusia tetap diperlukan.
Temuan ini menggarisbawahi bahwa keputusan berbasis AI tidak seharusnya diterima begitu saja tanpa evaluasi. Auditor perlu memahami alasan sistem menandai suatu transaksi sebagai berisiko, memeriksa keakuratan informasi yang digunakan, dan memiliki kewenangan untuk mengoreksi rekomendasi yang tidak sesuai dengan fakta.
Transparansi juga tidak cukup hanya dengan memberi tahu wajib pajak bahwa AI digunakan. Penjelasan yang bermanfaat perlu membantu pihak terkait memahami dasar penilaian, mengetahui kemungkinan kesalahan, dan memperoleh kesempatan untuk mengajukan klarifikasi.
Keadilan dan Kepercayaan Mendorong Kepatuhan Etis
Penelitian Wibowo menemukan bahwa persepsi keadilan prosedural berkaitan erat dengan kepercayaan kepada otoritas pajak. Koefisien hubungan keduanya mencapai 0,55 dan signifikan secara statistik. Sementara itu, kepercayaan kepada otoritas pajak memiliki koefisien 0,47 terhadap kesadaran kepatuhan etis.
Keadilan prosedural juga menunjukkan hubungan langsung dengan kesadaran kepatuhan etis, dengan koefisien 0,24.
Hasil tersebut memperlihatkan bahwa wajib pajak tidak hanya mempertimbangkan kemampuan pemerintah mendeteksi pelanggaran. Cara pemeriksaan dilakukan, kesempatan memberikan penjelasan, dan keyakinan bahwa keputusan diambil secara adil juga berkaitan dengan kesediaan untuk memenuhi kewajiban pajak.
Hal yang menarik adalah penggunaan AI secara dominan tidak menunjukkan hubungan langsung yang signifikan secara statistik dengan kesadaran kepatuhan etis. Koefisiennya sebesar 0,08 dengan nilai p sebesar 0,190.
Dengan kata lain, semakin banyak penggunaan AI tidak serta-merta berarti semakin kuat kesadaran moral wajib pajak untuk membayar pajak. Pengaruh teknologi dalam model penelitian ini lebih terlihat melalui rangkaian hubungan dengan rekonstruksi realitas fiskal, keadilan prosedural, dan kepercayaan kepada otoritas pajak.
Analisis lanjutan mendukung pola tersebut. Pengawasan manusia menunjukkan hubungan tidak langsung berantai sebesar 0,098 dengan kesadaran kepatuhan etis melalui keadilan prosedural dan kepercayaan. Transparansi algoritma memiliki koefisien hubungan tidak langsung sebesar 0,080. Keduanya dilaporkan signifikan secara statistik.
Temuan ini membedakan kepatuhan yang muncul karena rasa takut terhadap pemeriksaan dari kepatuhan yang tumbuh karena wajib pajak memandang sistem perpajakan sebagai proses yang adil dan dapat dipercaya.
Implikasi bagi Digitalisasi Perpajakan Indonesia
Hasil penelitian memberikan sejumlah arahan praktis bagi pengelolaan audit pajak berbasis AI. Pertama, otoritas pajak perlu menyediakan penjelasan yang memadai mengenai alasan suatu transaksi atau pelaporan masuk dalam kategori risiko. Informasi tersebut harus membantu wajib pajak memahami proses pemeriksaan tanpa mengabaikan perlindungan data dan kerahasiaan informasi perpajakan.
Kedua, pengawasan manusia harus memiliki fungsi nyata. Auditor perlu mendapatkan informasi yang cukup, kompetensi yang sesuai, serta kewenangan untuk meninjau dan mengoreksi rekomendasi sistem. Persetujuan manusia yang hanya bersifat formal tidak memadai untuk memastikan akuntabilitas.
Ketiga, wajib pajak perlu memiliki mekanisme yang mudah diakses untuk memperbaiki data yang keliru, memberikan penjelasan, dan meminta peninjauan atas keputusan yang dianggap tidak tepat. Prosedur tersebut dapat membantu mengurangi risiko bahwa kesalahan data atau klasifikasi algoritmik menghasilkan pemeriksaan yang tidak adil.
Keempat, evaluasi keberhasilan AI sebaiknya tidak hanya berfokus pada kecepatan pemeriksaan, jumlah risiko yang terdeteksi, atau penerimaan pajak. Pemerintah juga perlu memperhatikan kualitas penjelasan, konsistensi prosedur, kemampuan mengoreksi kesalahan, perlindungan data, dan kepercayaan masyarakat.
Meski demikian, temuan ini perlu dibaca sesuai cakupannya. Penelitian melibatkan 15 informan dan 200 responden di dua kecamatan di Surabaya dengan teknik pengambilan sampel nonprobabilitas. Hasilnya belum tentu mewakili seluruh wajib pajak Indonesia. Penelitian lanjutan dengan cakupan wilayah lebih luas dan data kepatuhan aktual dapat membantu menguji apakah pola yang sama berlaku dalam praktik.
Profil Penulis
Danny Wibowo merupakan penulis penelitian yang berafiliasi dengan Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia Surabaya (STIESIA), Surabaya, Indonesia. Artikel ini membahas bidang perpajakan, administrasi pajak digital, tata kelola kecerdasan buatan, keadilan prosedural, dan kepatuhan pajak etis. Informasi gelar akademik dan jabatan profesional penulis tidak dicantumkan dalam materi artikel yang tersedia.
Sumber Penelitian
Judul artikel: Fiscal Reality Reconstruction in Artificial Intelligence Dominated Tax Audit Ecosystems and Its Consequences for Human Ethical Compliance Consciousness
Penulis: Danny Wibowo
Afiliasi: Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia Surabaya (STIESIA), Indonesia
Jurnal: International Journal of Management and Business Intelligence (IJMBI)
Tahun publikasi: 2026
DOI: https://doi.org/10.59890/ijmbi.v4i5.43
Situs jurnal: https://journalijmbi.my.id/index.php/ijmbi
0 Komentar