KETIDAKPATUHAN PAJAK PADA USAHA MIKRO, KECIL DAN MENENGAH
Notice bibliographique
Résumé
Organisation for Economic Co-operation and Development-OECD (2012) menyatakan bahwa dari semua segmen Wajib Pajak, Wajib Pajak Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) memiliki ketidakpatuhan yang paling tinggi dari semua segmen Wajib Pajak di beberapa negara. Di Indonesia sendiri jika dilihat dari segi jumlahnya, UMKM memiliki jumlah yang begitu besar. Bahkan hampir sekitar 99 Persen dari total pelaku usaha nasional merupakan UMKM. Penelitian ini menguji pengaruh Penalty Rate, Likuiditas Keuangan, dan Ukuran Perusahaan terhadap ketidakpatuhan pajak. Sampel yang digunakan adalah wajib pajak badan UMKM berdasarkan Surat Ketetapan Pajak Kurang Bayar (SKPKB) dan data Surat Pemberitahuan (SPT) Tahunan yang diperoleh dari Direktorat Jenderal Pajak tahun 2013. Dengan menggunakan pusposive sampling, sample UMKM yang terpilih berjumlah 155. Metode pengujian dalam penelitian ini dengan menggunakan analisis regresi berganda dengan menggunakan data cross sectional. Hasil Pengujian menunjukkan bahwa penalty rate tidak berpengaruh signifikan terhadap ketidakpatuhan Wajib Pajak UMKM di Indonesia. Hasil tersebut diduga karena tingkat sanksi yang dikenakan terhadap Wajib Pajak yang tidak patuh masih cukup rendah di Indonesia. Sementara itu, likuiditas keuangan tidak berpengaruh signifikan terhadap ketidakpatuhan Wajib Pajak UMKM di Indonesia. Selanjutnya, ukuran Perusahaan berpengaruh negatif signifikan terhadap ketidakpatuhan Wajib Pajak UMKM di Indonesia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».