Jakarta | Pemerintah Indonesia menyatakan telah memiliki sistem pengawasan perpajakan yang mampu mendeteksi transaksi bisnis sektor minyak mentah kelapa sawit atau crude palm oil (CPO) secara otomatis dan terperinci. Sistem tersebut digunakan untuk memantau kegiatan usaha sawit, termasuk pergerakan transaksi yang berkaitan dengan produksi serta perdagangan komoditas tersebut. Kemampuan ini menjadi bagian dari penguatan pengawasan administrasi perpajakan di sektor industri sawit Indonesia.
Pernyataan itu disampaikan Wakil Menteri Keuangan Nurkholisoh Ibnu Aman dalam acara Belt and Road Initiative Tax Administration Cooperation Forum (BRITACOF) ke-7 yang berlangsung di Jakarta pada Selasa, 13 Oktober 2026. Dalam forum tersebut, ia memaparkan kapasitas sistem perpajakan Indonesia dalam mengikuti aktivitas ekonomi melalui pemanfaatan data dan teknologi. Pemantauan transaksi CPO disebut dapat dilakukan dengan tingkat perincian yang mendukung identifikasi kegiatan usaha secara lebih terstruktur.
Pengawasan otomatis tersebut berfokus pada transaksi bisnis yang berlangsung dalam rantai kegiatan industri sawit. Informasi yang terhimpun melalui sistem memungkinkan otoritas pajak menelusuri data transaksi secara lebih sistematis, mulai dari aktivitas produksi hingga hubungan perdagangan antarpelaku usaha. Pemerintah menempatkan mekanisme ini sebagai instrumen untuk mengawasi pelaksanaan kewajiban perpajakan pada sektor CPO, yang memiliki peran penting dalam kegiatan industri dan perdagangan Indonesia.
Sistem berbasis kecerdasan buatan tersebut dirancang untuk mengolah data transaksi industri sawit secara lebih cepat dan terstruktur. Teknologi ini memadukan kecerdasan buatan, big data, dan machine learning untuk membaca informasi yang terdapat dalam faktur-faktur transaksi. Dokumen yang sebelumnya perlu diperiksa secara manual dapat diproses oleh sistem sehingga data penting di dalamnya lebih mudah dikumpulkan, dibandingkan, dan dianalisis.
Menurut Nurkholisoh, sistem itu mampu mengenali berbagai detail dalam faktur, termasuk jenis barang yang dijual, jumlah atau volume barang, serta harga transaksi. Kemampuan tersebut membuat sistem tidak hanya berfungsi sebagai alat pemindai dokumen, tetapi juga sebagai sarana untuk memahami pola perdagangan yang berlangsung. Informasi dari banyak faktur dapat dihimpun dalam satu basis data, kemudian digunakan untuk melihat hubungan ant transaksi dan mengidentifikasi pergerakan nilai dalam rantai pasok.
Penerapan machine learning menjadi bagian penting dalam proses tersebut. Sistem dilatih untuk mengenali pola dan informasi transaksi secara akurat, dengan tetap mempertahankan makna data yang tercantum dalam dokumen. Penggunaan teknologi ini tidak dimaksudkan untuk mengubah isi faktur atau menambahkan informasi baru, melainkan membantu membaca dan mengolah data yang telah tersedia secara konsisten. Dengan demikian, hasil analisis dapat menjadi dasar pemantauan yang lebih dapat diandalkan.
Pengolahan data juga tidak berhenti pada pembacaan faktur pajak. Sistem digunakan untuk melacak pergerakan buah sawit dari satu tahap transaksi ke tahap berikutnya. Penelusuran tersebut membantu menggambarkan rangkaian transaksi bisnis crude palm oil (CPO), mulai dari perpindahan komoditas hingga pencatatan nilai jualnya. Melalui integrasi data dalam skala besar, pemerintah dan pemangku kepentingan dapat memperoleh gambaran yang lebih menyeluruh mengenai arus perdagangan sawit, sekaligus mendukung pengawasan produksi dan transaksi industri secara lebih transparan.
Sistem berbasis kecerdasan artifisial dapat membantu otoritas pajak memperoleh gambaran yang lebih rinci mengenai kegiatan produksi setiap perusahaan sawit di Indonesia. Informasi tersebut tidak hanya bersumber dari laporan yang disampaikan secara berkala, tetapi juga dari jejak transaksi yang berkaitan dengan pembelian bahan baku. Dengan menghubungkan data transaksi dan aktivitas produksi, otoritas dapat memantau kesesuaian skala pengadaan buah dan hasil pengolahan yang seharusnya.
Nurkholisoh memberikan contoh bahwa data dapat menunjukkan berapa banyak buah yang dibeli oleh sebuah pabrik. Informasi mengenai pembelian itu kemudian menjadi dasar untuk memperkirakan berapa banyak minyak yang semestinya dihasilkan dari bahan baku tersebut. Perbandingan ini membantu membentuk pemahaman mengenai kapasitas produksi pabrik tanpa harus bergantung sepenuhnya pada pengakuan atau pelaporan perusahaan.
Hubungan jumlah buah yang dibeli dan perkiraan hasil minyak menjadi unsur penting dalam pemantauan. Ketika data pembelian tersedia secara terstruktur, sistem dapat membantu otoritas melihat apakah gambaran produksi yang dilaporkan selaras dengan bahan baku yang masuk. Apabila terdapat perbedaan, informasi tersebut dapat menjadi dasar untuk pemeriksaan lebih lanjut, bukan kesimpulan otomatis mengenai adanya pelanggaran.
Pendekatan ini juga memungkinkan pemantauan dilakukan dengan cakupan yang lebih luas dan konsisten. Otoritas pajak dapat menilai aktivitas masing-masing perusahaan berdasarkan data transaksi yang relevan, kemudian mengidentifikasi pola yang memerlukan perhatian. Dengan demikian, data pembelian buah berfungsi sebagai titik awal untuk memahami potensi produksi minyak, sedangkan data hasil produksi membantu melengkapi gambaran kegiatan usaha.
Informasi yang tersedia belum menjelaskan metode perhitungan secara khusus, termasuk angka produksi maupun identitas perusahaan tertentu. Karena itu, fungsi sistem tersebut dapat dipahami sebagai sarana analisis dan pemantauan berbasis keterkaitan data. Sistem membantu memperjelas hubungan bahan baku yang dibeli dan hasil minyak yang diperkirakan, sehingga otoritas memiliki dasar informasi yang lebih kuat dalam mengawasi kegiatan industri sawit.
Tahap berikutnya dalam pengawasan dilakukan dengan membandingkan data yang dihimpun oleh sistem berbasis AI dengan laporan penjualan yang disampaikan pabrik. Sistem mengolah informasi transaksi dan produksi secara terstruktur, sehingga data tersebut dapat dipadankan dengan catatan yang menjadi dasar pelaporan perusahaan. Perbandingan ini membantu fiskus Direktorat Jenderal Pajak melihat kesesuaian informasi dari dua sumber yang berbeda, tanpa hanya bergantung pada satu jenis laporan.
Apabila terdapat perbedaan data sistem dan laporan penjualan pabrik, selisih tersebut menjadi petunjuk bagi otoritas pajak untuk menentukan area yang memerlukan perhatian lebih lanjut. Perbedaan data tidak secara otomatis menunjukkan adanya pelanggaran, tetapi dapat digunakan sebagai dasar untuk memahami pola transaksi, menilai konsistensi pelaporan, serta menyusun prioritas pengawasan. Dengan pendekatan berbasis data, pengawasan dapat diarahkan secara lebih tepat sasaran dan proporsional.
Penggunaan informasi yang terintegrasi juga memungkinkan fiskus melakukan analisis secara lebih sistematis. Data mengenai volume produksi, transaksi penjualan, serta waktu pelaporan dapat dibaca sebagai rangkaian informasi yang saling melengkapi. Dari proses tersebut, otoritas pajak memperoleh gambaran yang lebih menyeluruh mengenai aktivitas usaha dan dapat menentukan kebutuhan klarifikasi atau pemantauan sesuai dengan konteks data yang tersedia.
Pendekatan ini terus dikembangkan seiring peningkatan kemampuan teknologi, kualitas data, dan mekanisme pertukaran informasi antarinstansi. Penerapannya tidak terbatas pada industri sawit, melainkan mulai diarahkan untuk mendukung pengawasan kepatuhan pajak di sektor-sektor lain. Perluasan tersebut mencerminkan upaya membangun pengawasan yang lebih konsisten, berbasis bukti, dan mampu menyesuaikan karakteristik transaksi pada setiap bidang usaha.
Baca juga: FFPM 2026 Konsolidasikan Strategi Penguatan Fasilitas Produksi Migas
