OLEH REDAKSI FISKUSMAGNEWS.COM
JAKARTA – Pernyataan Menteri Keuangan Purbaya Yudhi Sadewa yang meragukan estimasi shadow economy (ekonomi bayangan) di Indonesia bukan sekadar sanggahan data, melainkan sebuah tantangan filosofis terhadap sistem administrasi pajak. Menurut Purbaya, shadow economy tidak dapat dihitung karena sifatnya yang ‘tidak terlihat’ (underground); jika terdeteksi, ia bukan lagi ‘bayangan’.
Sikap skeptis ini, meskipun benar secara filosofis, justru menggarisbawahi urgensi bagi Direktorat Jenderal Pajak (DJP) untuk mengadopsi instrumen yang sama sekali baru: Artificial Intelligence Compliance Ecosystem (AICE). AICE bukan hanya perbaikan sistem, melainkan strategi kognitif untuk mengatasi apa yang dianggap mustahil.
Ancaman Nyata di Balik ‘Bayangan’
Pemerintah sendiri mengakui bahwa shadow economy merupakan ancaman nyata yang berpotensi menggerus basis penerimaan pajak, sebagaimana tertuang dalam Nota Keuangan RAPBN 2026. Empat sektor utama yang menjadi perhatian serius karena tingginya aktivitas bayangan adalah perdagangan eceran, makanan dan minuman, perdagangan emas, dan perikanan.
Taktik tradisional, seperti pemeriksaan acak atau canvassing manual, terbukti lambat dan mahal untuk sektor-sektor ini. Tantangan mendasarnya adalah bagaimana mengkuantifikasi risiko kepatuhan dari entitas yang sengaja tidak meninggalkan jejak digital atau memecah bisnisnya di bawah omzet minimum pajak.
Infrastruktur Baru: Fondasi AICE
Langkah-langkah mitigasi yang saat ini sedang diimplementasikan pemerintah menjadi fondasi vital bagi penerapan AICE:
* Integrasi NIK-NPWP: Langkah ini secara efektif menciptakan satu identitas digital bagi Wajib Pajak. Ini adalah prasyarat utama agar AI dapat melakukan profiling kekayaan dan aktivitas bisnis secara komprehensif, melintasi batas-batas entitas formal yang selama ini mudah dimanipulasi.
* Implementasi Coretax Administration System: Sistem inti yang baru ini akan menstandarisasi dan memusatkan data perpajakan. Coretax menyediakan input data yang bersih dan berkualitas tinggi yang esensial untuk melatih algoritma AI.
* Analisis Intelijen Berbasis Data: Inilah jembatan yang menghubungkan Purbaya’s challenge dengan solusi digital. Upaya melakukan analisis intelijen ini menuntut kemampuan pemrosesan data yang mustahil dilakukan manusia.
AI: Mengubah Unseen Menjadi Predictive
AICE bekerja dengan prinsip yang berbeda dari administrasi pajak konvensional. Alih-alih mencari bukti pelanggaran setelah terjadi, AI menggunakan model pembelajaran mesin (Machine Learning) dan analisis prediktif untuk mendeteksi anomali dan pola yang merupakan indikasi adanya shadow economy.
* Identifikasi Pola Anomali: AI menganalisis data eksternal (data perbankan, data kepabeanan, data lisensi, bahkan data geospasial seperti foot traffic toko) dan membandingkannya dengan data internal (laporan SPT/Coretax). Jika omzet yang dilaporkan jauh di bawah rata-rata yang diprediksi AI untuk lokasi dan jenis bisnis yang sama, toko tersebut akan secara otomatis ditandai sebagai berisiko tinggi.
* Analisis Jaringan: AI mampu memetakan hubungan kepemilikan dan transaksi antara berbagai entitas untuk mengungkap jaringan ekonomi bayangan yang menggunakan banyak NPWP untuk memecah omzet (misalnya, untuk menghindari tarif progresif).
Melalui AICE, DJP dapat bergerak dari pendekatan ‘mencari jarum di tumpukan jerami’ menuju pendekatan ‘secara otomatis menargetkan lokasi jarum’. Ini adalah cara strategis untuk mengukur dan memetakan shadow economy, bukan dengan hitungan kasar yang diragukan Purbaya, melainkan dengan probabilitas risiko dan bukti digital yang kuat untuk keperluan pemeriksaan.
Kesimpulan: Tantangan Purbaya terhadap estimasi shadow economy adalah sebuah wake-up call. Solusinya tidak terletak pada metode perhitungan lama, melainkan pada pembangunan Artificial Intelligence Compliance Ecosystem yang dapat “melihat” pola yang tidak terlihat oleh mata manusia, sehingga akhirnya mampu mengoptimalkan potensi pajak di sektor-sektor paling sulit dijangkau.
Reporter: Marshanda Gita – Pertapsi Muda
