Page 27 - Working Paper (Metode dan Teknik Proyeksi Penerimaan Pajak: Panduan dan Aplikasi)
P. 27
Oleh karena pendekatannya yang sederhana, metode ini biasanya hanya digunakan untuk tujuan yang
69
terbatas dan jarang ditujukan untuk melakukan proyeksi penerimaan. Dalam praktiknya, metode
tersebut hanya menggunakan dua faktor, yaitu penerimaan pajak dan produktivitas perekonomian.
Dengan kata lain, faktor-faktor lainnya dianggap konstan.
Oleh karena itu, metode yang paling umum digunakan dalam memproyeksi penerimaan PPh Badan
adalah pendekatan berbasis elastisitas. Pendekatan ini menggunakan formula logaritma ganda
(double log) yang mengaitkan penerimaan PPh Badan dengan berbagai indikator penghasilan
perusahaan.
Dalam simulasi proyeksi penerimaan PPh Badan, akurasi sangat ditentukan oleh bagaimana model
memperhitungkan perubahan ekonomi domestik dan global. Hal ini dikarenakan pergerakan PPh
Badan sangat sensitif terhadap kondisi tersebut. Lebih lanjut, berbagai perusahaan dapat merespons
perubahan ekonomi secara berbeda, mengingat laba perusahaan memiliki karakteristik
kebergantungan terhadap faktor-faktor tertentu.
Oleh karena itu, Creedy dan Gemmell menyarankan simulasi perhitungan dilakukan dengan
menggunakan random effects sehingga memperhitungkan keunikan karakteristik perusahaan yang
70
menjadi observasi.
F.3. Proyeksi Berbasis Data Mikro untuk Pajak Pertambahan Nilai
Selain data dari internal berupa SPT maupun Faktur Pajak, estimasi penerimaan Pajak Pertambahan
Nilai (PPN) dapat dilakukan dengan menggunakan Tabel Input-Output (I-O). Namun demikian,
metode ini lebih umum digunakan untuk mengestimasi basis PPN, baik dengan menggunakan basis
71
produksi maupun basis konsumsi. Pada pendekatan produksi, basis PPN dihitung dari sisi
penawaran sedangkan pada pendekatan konsumsi basis PPN dihitung dari sisi permintaan antara dan
akhir.
Proyeksi penerimaan PPN dengan menggunakan Tabel I-O sangat bergantung pada pemahaman
struktur dan perlakuan PPN yang berlaku di negara tersebut, termasuk jenis fasilitas yang diberikan.
Dengan demikian, proyeksi juga perlu mempertimbangkan dampak berbagai perlakuan tersebut pada
penerimaan PPN di suatu negara, terutama untuk kasus pembebasan PPN dan PPN tarif 0%. Hal ini
dikarenakan dua jenis perlakuan spesifik untuk PPN ini memiliki dampak yang berbeda pada PPN
terutang tidak hanya pada tahap akhir namun juga untuk tingkat konsumsi atau input antara per
72
sektor.
Lebih lanjut, proyeksi penerimaan PPN dengan menggunakan Tabel I-O juga perlu
mempertimbangkan penerimaan yang hilang dikarenakan adanya batasan tertentu untuk menjadi
73
pengusaha kena pajak (PKP) yang wajib membayar PPN serta tingkat ketidakkepatuhan per sektor.
Dengan demikian, apabila data tersebut tidak tersedia maka Tabel I-O kemudian lebih tepat
digunakan untuk permodelan basis PPN untuk mengestimasi tingkat kepatuhan PPN maupun potensi
PPN. Beberapa penelitian mengenai hal ini yang pernah diterapkan di Indonesia ialah hasil studi
Marks (2003) serta Sugara dan Hidayat (2014)
69 Ana M.S.J. Gamboa, “Development of Tax Forecasting Models: Corporate and Individual Income Taxes”,
Discussion Paper Series No. 2002-06 (2002): 9.
70 John Creedy dan Normal Gemmell, Modelling Corporation Tax Revenue (Cheltenham: Edward Elgar Publishing,
2010). 157.
71 Anthony J. Pellechio dan Catharine B. Hill, “Equivalence of the Production and Consumption Methods of
Calculating the Value-Added Tax Base: Application in Zambia,” IMF Working Paper Vol. 96 No. 67 (1996): 10-
14.
72 Penjelasan mengenai hal ini dapat dilihat dalam Tuan Minh Le, “Value Added Taxation: Mechanism, Design, and
Policy Issues,” Practical Issues of Tax Policy in Developing Countries (2003): 14 – 19.
73 Anthony J. Pellechio dan Catharine B. Hill, Op. Cit, 9 – 12.
25