Sri Mulyani mengatakan pengolahan data untuk optimalisasi penerimaan pajak telah dimulai sejak awal kemerdekaan. Menurutnya, kebutuhan analisis data sudah makin mendesak seiring dengan berkembangnya teknologi digital dan tercapainya kesepakatan saling bertukar data antarnegara.
Pengolahan data untuk optimalisasi penerimaan pajak telah dimulai sejak awal kemerdekaan dimana kebutuhan analisis data makin mendesak seiring dengan berkembangnya teknologi digital dan tercapainya kesepakatan saling bertukar data antarnegara. Yang menjadi faktor penting dalam pengolahan data ini adalah negara harus membangun institusi yang dapat mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menggunakan data tersebut untuk meningkatkan penerimaan. Proses penataan sistem data pada DJP akan terus berjalan karena saat ini juga ada upaya penguatan proses bisnis secara digital dengan pembaruan sistem inti administrasi perpajakan atau core tax administration system.
Jika dilihat dari segi sosial dan ekonomi terlihat bahwa kemampuan DJP untuk melakukan analisis dan membangun sebuah ekosistem big data perpajakan juga menjadi sangat penting. Selain itu, diperlukan adanya komitmen pemerintah untuk mendukung peningkatan sumber daya manusia (SDM) di bidang perpajakan agar memiliki kemampuan untuk menganalisis data. Proses penggalian potensi pajak yang dilakukan adalah menggunakan pendekatan makro dan pendekatan mikro serta juga menggunakan modelling tax gap, yang dalam konteks ini, data instansi, lembaga, asosiasi, dan pihak ketiga lainnya (ILAP) digunakan untuk menjembatani antara pendekatan makro dan pendekatan mikro. kedua pendekatan tidak selamanya berkesinambungan. Terkait sektor ekonomi yang masih memiliki tax gap tinggi, besarnya kontribusi suatu sektor ekonomi terhadap penerimaan negara tidak menjadi jaminan tidak adanya tax gap. Pasalnya, dari suatu sektor ekonomi, ada berbagai macam subsektor.
Sri Mulyani juga mengatakan data dan informasi yang didapat dimanfaatkan Ditjen Pajak untuk menggali potensi penerimaan, memperkaya dan membangun basis data perpajakan, dan tentu dalam rangka melakukan analisis potensi maupun risiko. Kemampuan pegawai DJP untuk melakukan analisis dan membangun sebuah ekosistem big data perpajakan juga menjadi sangat penting. Beliau pun menegaskan komitmen pemerintah untuk mendukung peningkatan sumber daya manusia (SDM) di bidang perpajakan agar memiliki kemampuan untuk menganalisis data.
Dari segi Hukum dan Perundang-undangan, untuk menyelesaikan berbagai tantangan terkait potensi pajak dapat dilakukan melalui program reformasi perpajakan. Sejak penerbitan Peraturan Pemerintah (PP) No. 31/2012, Menteri Keuangan Sri Mulyani menyebut cakupan informasi yang dikumpulkan DJP sudah makin komprehensif. Melalui langkah atau cara tersebut, pemerintah memberikan kewenangan kepada DJP untuk mendapatkan data dan informasi dari instansi, lembaga, asosiasi, pihak lainnya (ILAP) demi kepentingan penggalian potensi pajak.
Kemudian mengenai jenis data yang harus diberikan telah tercantum dalam pasal 2 ayat tiga yang pokoknya mengatakan, data yang berkaitan dengan kekayaan pribadi/badan, utang yang dimiliki oleh pribadi/badan, penghasilan yang diperoleh pribadi/badan, biaya yang dikeluarkan oleh pribadi/badan, mengenai transaksi keuangan, serta mengenai kegiatan ekonomi pribadi/badan. Lalu pada pasal 8 PP No. 31 tahun 2012 ini pihak yang berwenang mengelola adanya data dan informasi adalah pejabat DJP, serta wajib merahasiakan data dan informasi yang diterima kecuali untuk pelaksanaan ketentuan perundang-undangan mengenai perpajakan.
Melalui Peraturan Pemerintah Nomor 31 Tahun 2012, Direktorat Jenderal Pajak (DJP) memiliki kewenangan untuk mendapatkan data dan informasi dari instansi, lembaga, asosiasi, dan pihak lainnya (ILAP). Total 80 negara, 69 instansi, dengan 337 jenis data yang meliputi data transaksi, data identitas, data perijinan, dan data yang sifatnya nontransaksional diperoleh dan digunakan DJP untuk menggali potensi perpajakan, membangun basis data, dan analisa potensi dan risiko. Namun, dalam penggunaan data-data tersebut, DJP masih menghadapi tantangan khususnya saat melakukan data yang cocok/sebanding.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar