Di tengah kebutuhan pembiayaan pembangunan yang terus meningkat, potensi penerimaan pajak dari kelompok orang kaya di Indonesia masih belum tergali secara optimal. Penelitian Hutasoit dkk. (2024) menunjukkan bahwa pada tahun 2022 penerimaan Pajak Penghasilan (PPh) Orang Pribadi hanya menyumbang sekitar 0,68% dari total penerimaan pajak neto nasional, padahal kelompok berpenghasilan tinggi memiliki peran yang signifikan dalam perekonomian Indonesia. Temuan tersebut mengindikasikan bahwa pengawasan terhadap wajib pajak orang kaya masih menghadapi berbagai tantangan, seperti perencanaan pajak yang agresif (aggressive tax planning) dan kurang optimalnya identifikasi kepemilikan aset, sehingga potensi penerimaan negara belum dapat dimanfaatkan secara maksimal. Sementara itu, di berbagai negara maju anggota OECD, pajak penghasilan orang pribadi menjadi salah satu sumber utama penerimaan negara karena didukung oleh sistem administrasi perpajakan yang terintegrasi, pertukaran informasi keuangan lintas negara, serta pengawasan yang lebih efektif terhadap kelompok berpenghasilan tinggi. Kondisi tersebut memungkinkan negara-negara maju memiliki kapasitas fiskal yang lebih kuat untuk membiayai sektor pendidikan, kesehatan, dan perlindungan sosial. Sebaliknya, rendahnya kontribusi pajak dari kelompok kaya di Indonesia turut menjadi salah satu faktor yang menyebabkan rasio pajak nasional masih relatif rendah dibandingkan dengan negara-negara maju. Oleh karena itu, optimalisasi pemajakan terhadap kelompok orang kaya tidak hanya penting untuk meningkatkan penerimaan negara, tetapi juga merupakan langkah strategis dalam memperkuat ketahanan fiskal nasional serta mewujudkan prinsip keadilan fiskal, yaitu bahwa individu yang memiliki kemampuan ekonomi lebih besar perlu memberikan kontribusi yang lebih proporsional bagi pembangunan nasional.
Belum optimalnya penerimaan pajak dari kelompok orang kaya di Indonesia dipengaruhi oleh kombinasi faktor struktural, administratif, dan kepatuhan pajak yang masih lemah. Berbagai penelitian menunjukkan bahwa struktur penerimaan pajak Indonesia masih sangat bergantung pada pajak badan dan pajak konsumsi, sementara kontribusi Pajak Penghasilan Orang Pribadi sangat kecil; Hutasoit dkk. (2022) mencatat bahwa kontribusi pajak dari wajib pajak orang pribadi hanya sekitar 0,68% dari total penerimaan pajak nasional, yang mengindikasikan rendahnya optimalisasi pajak pada kelompok individu berpenghasilan tinggi. Salah satu penyebab utamanya adalah masih besarnya sektor informal dan rendahnya keterbukaan data kekayaan, sehingga banyak aset dan penghasilan tidak terlaporkan secara penuh dalam sistem perpajakan. Selain itu, penelitian lain dalam literatur perpajakan Indonesia menunjukkan bahwa praktik tax planning yang agresif, penggunaan skema penghindaran pajak (tax avoidance), serta kompleksitas administrasi perpajakan turut menurunkan efektivitas pemungutan pajak pada kelompok kaya dan HNWI. OECD (2024) juga menegaskan bahwa tingkat kepatuhan pajak di Indonesia masih menjadi tantangan utama, terutama karena keterbatasan integrasi data keuangan dan tingginya porsi ekonomi informal, yang membuat basis pajak tidak sepenuhnya terjangkau oleh otoritas fiskal. Kondisi ini berbeda dengan negara-negara maju anggota OECD yang telah menerapkan sistem pelaporan kekayaan yang terintegrasi, pertukaran informasi keuangan lintas negara, serta pengawasan berbasis risiko yang lebih ketat, sehingga kontribusi pajak orang kaya di negara tersebut jauh lebih besar dan stabil. Dengan demikian, kombinasi rendahnya kepatuhan, terbatasnya data kekayaan, serta kelemahan administrasi pajak menjadi faktor utama mengapa potensi pajak orang kaya di Indonesia belum dapat dioptimalkan secara maksimal.
Solusi untuk mengoptimalkan penerimaan pajak dari kelompok berpenghasilan tinggi di Indonesia dapat diarahkan pada transformasi sistem administrasi perpajakan berbasis kecerdasan artifisial (artificial intelligence/AI) dan integrasi big data analytics dalam ekosistem kepatuhan pajak. Implementasi AI dapat digunakan untuk memperkuat risk-based taxation system melalui pemodelan prediktif yang mampu mengidentifikasi anomali pelaporan pajak, ketidaksesuaian antara gaya hidup dan laporan pendapatan (lifestyle–income inconsistency detection), serta pola tax avoidance yang kompleks pada wajib pajak berpenghasilan tinggi. Pendekatan ini telah diadopsi secara progresif oleh berbagai yurisdiksi maju, seperti Australia melalui Australian Taxation Office (ATO) yang menggunakan data matching system berbasis AI untuk mengintegrasikan data perbankan, properti, dan transaksi digital, serta Inggris melalui HM Revenue & Customs (HMRC) yang menerapkan Connect System, yaitu platform analitik data skala besar yang mampu menghubungkan jutaan titik data untuk mendeteksi risiko ketidakpatuhan secara real time. Dengan mengadopsi pendekatan serupa, Direktorat Jenderal Pajak (DJP) dapat meningkatkan akurasi pengawasan, mempersempit tax gap, serta mengoptimalkan basis pajak tanpa harus meningkatkan tarif secara signifikan.
Selain itu, strategi lanjutan yang relevan adalah penguatan digital tax ecosystem melalui integrasi lintas lembaga dan perluasan pertukaran data otomatis (automatic exchange of information/AEOI) yang didukung teknologi machine learning dan natural language processing untuk analisis laporan keuangan tidak terstruktur. Negara-negara anggota OECD telah menerapkan standar Base Erosion and Profit Shifting (BEPS) Action Plan yang mengintegrasikan pelaporan global perusahaan multinasional serta pertukaran data keuangan lintas negara guna menekan praktik penghindaran pajak oleh kelompok kaya dan korporasi besar. Singapura dan Korea Selatan juga menunjukkan efektivitas pendekatan real-time tax compliance monitoring dengan sistem digital yang menggabungkan data transaksi elektronik, kepemilikan aset, dan pelaporan pajak individu secara terpusat. Indonesia dapat mengadopsi model ini dengan membangun fiscal intelligence platform berbasis AI yang mengonsolidasikan data dari perbankan, otoritas pasar modal, pertanahan, dan transaksi digital ekonomi, sehingga memungkinkan deteksi dini terhadap underreporting income serta peningkatan kepatuhan sukarela (voluntary compliance). Dengan demikian, modernisasi sistem perpajakan berbasis AI tidak hanya berfungsi sebagai alat pengawasan, tetapi juga sebagai instrumen strategis untuk memperluas basis pajak secara berkelanjutan dan memperkuat ketahanan fiskal nasional.
Dengan pemanfaatan teknologi kecerdasan artifisial (artificial intelligence/AI), big data analytics, serta integrasi sistem perpajakan digital yang terhubung lintas lembaga, kepatuhan pajak kelompok berpenghasilan tinggi di Indonesia dapat ditingkatkan secara signifikan melalui mekanisme yang lebih presisi, adaptif, dan berbasis data. Sistem ini memungkinkan otoritas pajak untuk membangun ekosistem pengawasan yang tidak hanya bersifat represif, tetapi juga preventif melalui deteksi dini ketidaksesuaian pelaporan, penguatan risk profiling, serta otomatisasi validasi data kekayaan dan pendapatan. Dalam kerangka tersebut, wajib pajak, termasuk kelompok berpenghasilan tinggi, akan “terbawa” oleh sistem yang semakin transparan dan terintegrasi untuk berperilaku patuh, karena setiap aktivitas ekonomi tercatat, terhubung, dan dianalisis secara real time dalam ekosistem digital yang akurat. Dengan demikian, kepatuhan pajak tidak lagi semata-mata bergantung pada pengawasan manual, tetapi menjadi bagian dari sistem yang secara alami mendorong voluntary compliance melalui transparansi dan akuntabilitas yang tinggi. Pendekatan ini pada akhirnya menciptakan lingkungan perpajakan yang lebih adil, modern, dan efisien, di mana kontribusi kelompok berpenghasilan tinggi dapat teroptimalkan secara berkelanjutan, sekaligus memperkuat kesadaran kolektif bahwa kepatuhan pajak merupakan bentuk tanggung jawab positif dalam membangun ketahanan fiskal dan kemajuan bangsa.
Penulis : Yusron Ardi Darmawan,M.Pd
Guru Kewirausahaan & Ekonomi SMA Muhammadiyah 1 Yogyakarta