ANALISIS STRATEGI PENINGKATAN PENDAPATAN PAJAK KENDARAAN BERMOTOR PADA KANTOR UPT PENDAPATAN WILAYAH TANA TORAJA
Notice bibliographique
Résumé
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».