Cara Matasigma Mempercepat Pekerjaan 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.

Namun, ada masalah besar: 94% dari spreadsheet ditemukan mengandung kesalahan. Ini bukan sekadar kesalahan ketik, melainkan bisa berupa formula yang salah, data yang tidak sinkron, atau bahkan pencatatan yang tidak sesuai regulasi. Di Matasigma, kami meyakini bahwa teknologi LLM dapat 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 secara Presisi

Kapasitas: GPT-4o dirancang untuk menangani hingga 128.000 token, yang setara dengan sekitar 96.000 karakter teks. Kapasitas ini memungkinkan GPT-4o memproses dan menganalisis dataset yang signifikan, menjadikannya sangat efektif untuk tugas-tugas yang memerlukan manipulasi data yang detail dan kompleks dalam spreadsheet berukuran besar namun masih dalam batas yang terkelola. Artinya, GPT-4o mampu menangani sebagian besar file Excel yang umum digunakan dalam operasional keuangan dan pajak sehari-hari.

Cara Kerja: Pendekatan GPT-4o sangat unik dan berorientasi pada tindakan. Ketika pengguna mengunggah file Excel, GPT-4o tidak sekadar membaca data sebagai teks. Sebaliknya, model ini beroperasi dalam lingkungan Python virtual, di mana GPT-4o dapat menulis dan mengeksekusi kode analisis. Ini adalah keunggulan krusial yang memungkinkan GPT-4o untuk:

• Menerjemahkan permintaan ke dalam kode: Misalnya, jika Anda meminta, "Tulis formula Excel untuk mengekstrak nama klien dari Sheet2 jika NPWP cocok dengan Sheet1," GPT-4o akan menganalisis struktur data yang mungkin ada dan menghasilkan formula Excel yang presisi, seperti VLOOKUP atau INDEX-MATCH, atau bahkan skrip Python yang lebih canggih.
• Melakukan operasi data yang kompleks: Kode yang dihasilkan dapat berupa skrip Python yang dapat dijalankan di lingkungan seperti Jupyter Notebook. Kemampuan ini membuka pintu bagi otomatisasi tugas-tugas yang sangat spesifik, seperti membersihkan data, menggabungkan beberapa sumber data, atau melakukan transformasi data yang rumit yang sulit dilakukan hanya dengan formula Excel biasa.

Keunggulan: Kemampuan GPT-4o dalam menghasilkan dan bekerja dengan kode menjadikannya sangat ideal untuk tugas-tugas yang menuntut tingkat presisi dan fleksibilitas tinggi, antara lain:

• Visualisasi Grafik yang Dinamis: Dengan kemampuannya menulis kode, GPT-4o dapat membantu menciptakan skrip untuk menghasilkan grafik dan dashboard interaktif yang kompleks, memungkinkan analisis tren keuangan atau kinerja pajak secara visual dan mendalam.
• Perhitungan Keuangan dan Pajak yang Kompleks: Dari simulasi skenario pajak, perhitungan amortisasi aset, hingga analisis nilai sekarang bersih (NPV) untuk investasi, GPT-4o dapat menghasilkan kode yang melakukan perhitungan ini dengan akurasi tinggi, mengurangi risiko kesalahan manual.
• Otomatisasi Tugas Berulang: Ini adalah salah satu kekuatan terbesar GPT-4o. Model ini mampu menulis skrip untuk mengotomatisasi tugas-tugas rutin seperti rekonsiliasi data bulanan, validasi faktur, atau pembuatan laporan keuangan periodik, secara signifikan mengurangi waktu dan upaya yang dibutuhkan tim keuangan dan pajak.

2. Claude 3.7 Sonnet: Analisis Data Skala Besar dengan Pemahaman Kontekstual

Kapasitas: Claude 3.7 Sonnet memiliki kapasitas pemrosesan hingga 200.000 token, menjadikannya pilihan ideal untuk menangani spreadsheet yang sangat besar atau kumpulan data ekstensif. Kapasitas luar biasa ini memungkinkan Claude untuk memproses seluruh dataset dalam satu waktu, menjaga konteks dan integritas analisis secara menyeluruh tanpa perlu memecahnya menjadi bagian-bagian kecil. Ini krusial untuk identifikasi pola yang melintasi seluruh data, bukan hanya segmen-segmen terpisah.

Cara Kerja: Berbeda dengan pendekatan GPT-4o yang berfokus pada eksekusi kode untuk manipulasi data, Claude membaca dan menafsirkan spreadsheet sebagai teks terstruktur. Ini berarti model ini menganalisis data secara langsung, mengidentifikasi pola, hubungan, dan anomali secara kontekstual dari informasi yang disajikan. Matasigma memanfaatkan kemampuan unik ini untuk tugas-tugas yang memerlukan pemahaman naratif dan deteksi anomali pada skala besar, seperti:

• Mengidentifikasi pola dalam data klaim PPN yang tidak valid: Claude dapat dengan cepat memindai ribuan baris data untuk mendeteksi inkonsistensi, duplikasi, atau format yang tidak sesuai dengan regulasi pajak. Misalnya, ia bisa menemukan pola di mana NPWP tidak cocok dengan nama wajib pajak, atau faktur pajak yang diinput ganda, krusial untuk memastikan kepatuhan dan mencegah kesalahan pelaporan.
• Merangkum laporan keuangan bulanan dengan penjelasan naratif: Alih-alih hanya menyajikan angka-angka mentah, Claude dapat menghasilkan ringkasan yang komprehensif. Ini termasuk menyoroti tren penting (misalnya, pertumbuhan pendapatan di segmen tertentu), fluktuasi signifikan (peningkatan biaya operasional yang tidak terduga), serta memberikan interpretasi naratif yang mudah dipahami bagi para pengambil keputusan, mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Keunggulan: Pendekatan Claude yang berfokus pada pemahaman teks menjadikan model ini sangat cocok untuk analisis awal, deteksi anomali, dan sintesis informasi dari dataset besar. Kemampuan Claude untuk membaca dan menafsirkan data secara holistik memungkinkan identifikasi cepat terhadap potensi masalah atau peluang yang mungkin terlewatkan oleh analisis manual atau alat yang hanya berfokus pada perhitungan.

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: Salah satu tantangan utama dalam mengolah spreadsheet berukuran sangat besar dengan Model Bahasa Besar (LLM) adalah batasan token. Sebagai contoh, sebuah spreadsheet dengan 10 kolom dan 100.000 baris dapat menghasilkan hingga 3 juta token, jauh melampaui kapasitas model seperti GPT-4o yang hanya mampu menangani sekitar 128.000 token. Keterbatasan ini dapat menyebabkan LLM "melupakan" sebagian data atau tidak dapat memproses seluruh konteks spreadsheet secara utuh, berpotensi mengurangi akurasi analisis.
• Solusi Matasigma: Untuk mengatasi batasan kapasitas ini dan memastikan semua data dapat dianalisis secara efektif, Matasigma menerapkan strategi berlapis:
  • Pembagian Data (Chunking): Kami membagi spreadsheet besar menjadi bagian-bagian yang lebih kecil atau "chunk" yang sesuai dengan kapasitas token LLM. Setiap bagian kemudian dianalisis secara terpisah, dan hasilnya diintegrasikan kembali untuk membentuk gambaran analisis yang lengkap. Pendekatan ini memastikan bahwa setiap segmen data diproses dengan detail tanpa melebihi batas token.
  • Optimasi Representasi Data: Matasigma juga memanfaatkan pendekatan inovatif untuk mengoptimalkan representasi data spreadsheet sebelum diproses oleh LLM. Ini termasuk penggunaan teknik kompresi data canggih yang dirancang khusus untuk struktur tabel, seperti prinsip-prinsip yang dikembangkan dalam riset SheetCompressor. Metode ini memungkinkan kami mengompresi data hingga 90% tanpa kehilangan informasi krusial, sehingga spreadsheet yang tadinya terlalu besar dapat diproses secara efisien oleh LLM.

2. Ketidakpahaman Struktur Spreadsheet

• Masalah: Model bahasa besar (LLM) belum secara inheren memahami struktur kompleks spreadsheet, seperti formula internal (=SUM(A20:C20)) atau hubungan logis antar-sheet. Keterbatasan ini dapat menghambat analisis mendalam jika LLM tidak diberikan konteks yang memadai, berpotensi menyebabkan interpretasi data yang tidak akurat.
• Solusi Matasigma: Untuk mengatasi tantangan ini dan memastikan akurasi analisis, Matasigma menerapkan beberapa strategi terintegrasi:
  • Pemberian Instruksi (Prompt) Detail: Kami memberikan instruksi yang sangat spesifik dan detail kepada LLM mengenai struktur spreadsheet. Contohnya: "Sheet1 berisi data penjualan, sedangkan Sheet2 berisi klaim PPN. Temukan baris di Sheet2 yang tidak memiliki NPWP yang cocok di Sheet1." Dengan panduan eksplisit ini, LLM dapat memfokuskan analisisnya pada hubungan data yang relevan dan memahami konteks fungsional dari setiap bagian spreadsheet.
  • Integrasi dengan Modul Validasi Data Otomatis: Matasigma mengintegrasikan LLM dengan modul atau skrip validasi data khusus yang terotomatisasi (misalnya, yang dibangun menggunakan Python atau platform integrasi data fleksibel lainnya). Modul ini berfungsi untuk memverifikasi konsistensi dan akurasi data secara otomatis setelah diproses oleh LLM. Pendekatan ini memastikan bahwa hasil analisis tidak hanya cerdas secara kontekstual tetapi juga sesuai dengan kaidah struktural spreadsheet dan aturan bisnis yang berlaku, mengurangi risiko kesalahan interpretasi.

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 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!