Cara Matasigma Atasi Kesalahan di Microsoft Excel dengan AI dalam Proses Pembukuan dan Pelaporan Pajak

Apabila anda bekerja di bidang keuangan atau pajak, pasti tahu betapa seringnya spreadsheet seperti Excel masih jadi andalan. Di Indonesia, banyak perusahaan masih mengandalkan file Excel untuk mengelola data pembukuan, menghitung PPN, atau bahkan menyusun laporan pajak. Tapi, di balik fleksibilitasnya, spreadsheet juga punya risiko besar: kesalahan yang bisa merugikan jutaan rupiah.

Nah, di sinilah Matasigma hadir dengan solusi inovatif. Kami memanfaatkan teknologi Large Language Models (LLMs)—seperti GPT-4o dan Claude 3.7 Sonnet—untuk membantu bisnis mengotomatisasi proses pembukuan dan pajak, sekaligus mengurangi risiko kesalahan manusia (human error). Tapi, bagaimana caranya? Yuk, simak penjelasannya!

Mengapa Spreadsheet Masih Jadi Andalan (dan Masalah) di Indonesia?

Di banyak perusahaan, spreadsheet masih menjadi alat utama karena:

• Mudah digunakan: Tidak perlu pelatihan khusus untuk membuat tabel atau formula sederhana.
• Fleksibel: Bisa disesuaikan untuk berbagai kebutuhan, dari rekonsiliasi data hingga perhitungan pajak.
• Terintegrasi: Banyak sistem ERP (seperti Accurate, Jurnal.id, atau Mekari) memungkinkan ekspor data ke Excel.

Tapi, ada masalah besar: 94% spreadsheet mengandung kesalahan. Ini bukan sekadar typo, tapi bisa berupa formula yang salah, data yang tidak sinkron, atau bahkan pelaporan pajak yang tidak sesuai regulasi. Di Matasigma, kami percaya bahwa teknologi LLM bisa menjadi solusi untuk mengatasi tantangan ini.

Cara LLM Bekerja dengan Spreadsheet: Dua Pendekatan Berbeda

Matasigma menggunakan dua jenis LLM yang punya keunggulan masing-masing:

1. GPT-4o: Ahli Manipulasi Data Kompleks

• Kapasitas: Bisa menangani hingga 128.000 token (sekitar 96.000 karakter).
• Cara kerja: Saat penggun unggah (upload) file Excel, GPT-4o tidak langsung membaca data, tapi menggunakan lingkungan Python untuk menulis kode analisis. Contoh:
  • "Tulis formula Excel untuk mengekstrak nama klien dari Sheet2 jika NPWP cocok dengan Sheet1."
    GPT-4o akan menghasilkan formula VLOOKUP atau kode Python yang bisa dijalankan di Jupyter Notebook.
• Keunggulan: Cocok untuk tugas yang melibatkan visualisasi grafik, perhitungan kompleks, atau otomatisasi tugas berulang.

2. Claude 3.7 Sonnet: Analisis Data Skala Besar

• Kapasitas: Bisa menangani hingga 200.000 token, ideal untuk spreadsheet besar.
• Cara kerja: Membaca spreadsheet sebagai teks terstruktur tanpa eksekusi kode. Misalnya, Matasigma menggunakan Claude untuk:
  • Mengidentifikasi pola dalam data klaim PPN yang tidak valid.
  • Merangkum laporan keuangan bulanan dengan penjelasan naratif.
• Keunggulan: Cocok untuk analisis awal atau deteksi anomali dalam dataset besar.

Contoh Kasus
Salah satu klien Matasigma perlu merekonsiliasi data penjualan dengan laporan PPN masukan. Tim kami menggunakan GPT-4o untuk menulis skrip Python yang membandingkan data dari Accurate dengan file Excel, menghasilkan laporan otomatis yang mengurangi waktu kerja dari 8 jam menjadi 30 menit.

Salah satu keunggulan Matasigma adalah kemampuan untuk menarik data langsung dari aplikasi yang perusahaan atau klien gunakan sekarang ini, seperti:

• Accurate (software akuntansi populer di Indonesia).
• Jurnal.id atau Mekari (platform bisnis all-in-one).
• ERP internal atau sistem lain yang digunakan perusahaan.

Dengan LLM, Matasigma dapat membantu untuk melakukan:

1. Ekstrak data dari aplikasi tersebut ke format yang mudah dianalisis.
2. Validasi data secara otomatis (misalnya, memastikan NPWP di faktur elektronik valid).
3. Buat laporan pajak yang siap diajukan ke Ditjen Pajak.

Batasan LLM dan Cara Matasigma Mengatasinya

Meski LLM canggih, ada beberapa hal yang perlu diwaspadai:

1. Batasan Token dan "Lupa" Data

• Masalah: Spreadsheet besar (misalnya, 10 kolom × 100.000 baris) membutuhkan 3 juta token, jauh di atas kapasitas GPT-4o (128.000 token).
• Solusi Matasigma:
  • Membagi data menjadi bagian-bagian kecil (chunking) dan menganalisisnya secara terpisah.
  • Menggunakan alat eksperimental seperti SheetCompressor untuk mengompresi data hingga 90% sebelum diproses LLM.

2. Ketidakpahaman Struktur Spreadsheet

• Masalah: LLM tidak otomatis mengenali formula seperti =SUM(A20:C20) atau hubungan antar-sheet.
• Solusi Matasigma:
  • Memberikan prompt detail yang menjelaskan struktur spreadsheet. Contoh:
    "Sheet1 berisi data penjualan, Sheet2 berisi klaim PPN. Temukan baris di Sheet2 yang tidak memiliki NPWP di Sheet1."
  • Mengintegrasikan LLM dengan alat seperti Excel Power Query untuk validasi otomatis.

3. Keterbatasan Pemahaman Hukum Pajak Indonesia

• Masalah: LLM mungkin salah mengklasifikasikan biaya hiburan sebagai PPN masukan yang valid, padahal di Indonesia biaya ini tidak dapat diklaim.
• Solusi Matasigma:
  • Menambahkan database aturan pajak lokal (seperti PMK No. 11/PMK.03/2022 tentang PPN) ke dalam prompt.
  • Melibatkan konsultan pajak untuk review hasil LLM sebelum pelaporan.

Strategi Efektif Menggunakan LLM di Matasigma

Untuk memaksimalkan manfaat LLM, Matasigma mengadopsi pendekatan berikut:

1. Integrasi dengan Platform Data

• Menggunakan plugin Excel atau Jupyter Notebook untuk menjalankan kode yang dihasilkan LLM.
• Contoh: Membuat dashboard interaktif dengan Power BI yang terhubung ke skrip Python dari GPT-4o.

2. Automasi Tugas Berulang

• LLM digunakan untuk menulis skrip otomatis, seperti:
  • Ekstraksi data dari PDF faktur elektronik ke Excel.
  • Validasi NPWP menggunakan API Ditjen Pajak.

3. Analisis Prediktif

• Menggunakan LLM untuk memprediksi risiko audit pajak berdasarkan pola historis. Contoh:
  "Analisis data 3 tahun terakhir dan identifikasi transaksi dengan risiko tinggi tidak sesuai dengan PMK No. 24/PMK.03/2022."

Masa Depan Spreadsheet: Lebih Cerdas dengan AI

Di Matasigma, kami percaya spreadsheet tidak akan digantikan, tetapi akan berevolusi menjadi alat yang lebih cerdas. Beberapa inovasi yang sedang diuji meliputi:

• TableLLM: Model khusus yang memahami struktur tabel dua dimensi, meminimalkan kesalahan interpretasi.
• SheetMind & SheetAgent: Alat eksperimental yang memungkinkan pengeditan spreadsheet via chatbot atau menjalankan operasi multi-langkah otomatis.

Kami juga mengeksplorasi integrasi LLM dengan platform yang disediakan oleh Kementrian Keuangan dan Dirjen Pajak seperti e-Faktur, e-Bupot, dan DJPU (DJP Online) untuk mempercepat pelaporan pajak sesuai regulasi terbaru.

Penutup

LLM bukan pengganti manusia, tetapi alat yang memperkuat kapasitas tim Matasigma dalam menghadapi tantangan pembukuan dan pajak. Dengan menggabungkan teknologi AI, keahlian pajak lokal, dan strategi manajemen data yang solid, Matasigma membantu klien mengurangi risiko kesalahan, mempercepat proses, dan fokus pada pengambilan keputusan strategis.

Langkah Selanjutnya:
Jika Anda ingin mengeksplorasi bagaimana Matasigma dapat membantu bisnis Anda mengadopsi LLM untuk pajak dan pembukuan, hubungi tim kami hari ini. Kami siap memberikan demo alat AI yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda!

Apakah artikel ini bermanfaat? Bagikan pendapat Anda di kolom komentar!