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Enregistrement W4401760580 · doi:10.35965/jbm.v6i2.4416

ANALISIS STRATEGI PENINGKATAN PENDAPATAN PAJAK KENDARAAN BERMOTOR PADA KANTOR UPT PENDAPATAN WILAYAH TANA TORAJA

2024· article· id· W4401760580 sur OpenAlexaff
Cindy Adam, Miah Said, Chahyono Chahyono

Notice bibliographique

RevueIndonesian Journal of Business and Management · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tujuan penelitin ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis faktor-faktor apa yang mempengaruhi kepatuhan wajib pajak kendaraan bermotor pada Kantor UPT Pendapatan Wilayah Tana Toraja dan mengetahui dan menganalisis bagaimana strategi pemerintah untuk meningkatkan pendapatan pajak kendaraan bermotor pada Kantor UPT Pendapatan Wilayah Tana Toraja. Jenis penelitian yang digunakan adalah kuantitatif. Menggunakan analisis SWOT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: 1) Faktor-faktor yang mempengaruhi kepatuhan wajib pajak kendaraan bermotor adalah tingkat pengetahuan wajib pajak tentang perpajakan, rendahnya pemahaman wajib pajak mengenai pajak kendaraan bermotor, dan kurangnya sosialisasi kepada wajib pajak mengenai pajak kendaraan bermotor. 2) Strategi pemerintah untuk meningkatkan pendapatan pajak kendaraan bermotor yaitu mengoptimalkan strategi intensifikasi dan ekstensifikasi, melakukan kerja sama dengan instansi lain kemudian meningkatkan sosialisasi peningkatan pendapatan pajak kendaraan bermotor kepada wajib pajak, sosialisasi dilakukan agar masyarakat lebih memahami tentang persyaratan pembayaran pajak kendaraan bermotor dan juga meningkatkan kesadaran wajib pajak akan pentingnya membayar pajak kendaraan bermotor dan juga mewujudkan program pembayaran pajak kendaraan bermotor melalui pelaksanaan program layanan terpadu bagi masyarakat sehingga melalui pelayanan tersebut diharapkan mampu menjangkau daerah terpencil sehingga masyarakat akan lebih mudah dalam membayar pajak kendaraan bermotor. The objectives of this research are: 1) To determine and analyze what factors influence the compliance of motor vehicle taxpayers at the Regional Revenue UPT Office of Tana Toraja. 2) To determine and analyze how the government strategy to increase motor vehicle tax revenue at the Regional Revenue UPT Office of Tana Toraja. The type of research used is quantitative. Using SWOT analysis. The results of this study show that: 1) Factors affecting motor vehicle taxpayer compliance are the level of taxpayer knowledge about taxation, the low understanding of taxpayers regarding motor vehicle taxes, and the lack of socialization to taxpayers regarding motor vehicle taxes. 2) The government's strategy to increase motor vehicle tax revenue is to optimize intensification and extensification strategies, collaborate with other agencies and then increase the socialization of increasing motor vehicle tax revenue to taxpayers, socialization is carried out so that people understand more about the requirements for paying motor vehicle taxes and also increase taxpayer awareness of the importance of paying motor vehicle taxes and also realize motor vehicle tax payment programs through the implementation of integrated service programs for the community so that through these services it is expected to be able to reach remote areas so that people will find it easier to pay motor vehicle taxes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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