KETIDAKPATUHAN PAJAK PADA USAHA MIKRO, KECIL DAN MENENGAH
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.018 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".