Integrasi Large Language Model dan Retrieval-Augmented Generation pada Kalkulator Pajak Web

Andre Wijaya; Herwis Gultom; Lukmanul Hakim

doi:10.69693/jesa.v3i2.102

Authors

Andre Wijaya Universitas Pamulang
Herwis Gultom Universitas Pamulang
Lukmanul Hakim Universitas Pamulang

DOI:

https://doi.org/10.69693/jesa.v3i2.102

Keywords:

Large Language Model, Retrieval-Augmented Generation, Kalkulator Pajak, Tarif Efektif Rata-Rata, Vertex AI Search, Mitigasi Halusinasi, Mesin Deterministik

Abstract

Pembaruan regulasi perpajakan nasional, khususnya penerapan skema Tarif Efektif Rata-Rata (TER) PPh 21 berdasarkan PP Nomor 58 Tahun 2023 dan PMK Nomor 168 Tahun 2023, serta penyesuaian tarif progresif Pasal 17 UU Nomor 7 Tahun 2021 (UU HPP), menuntut ketelitian tinggi dari praktisi dan mahasiswa akuntansi. Media hitung konvensional berbasis formulir statis menyulitkan pengguna dalam memproses narasi studi kasus riil karena kaku serta tidak menyediakan rujukan dasar hukum. Di sisi lain, pemanfaatan Large Language Model (LLM) publik rentan terhadap halusinasi kesalahan komputasi angka dan sitasi regulasi fiktif. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan arsitektur hybrid neuro-symbolic yang memisahkan pemahaman bahasa alami dari operasi aritmetika pada aplikasi web kalkulator pajak 'Tanya Pajak AI'. Modul Retrieval-Augmented Generation (RAG) berbasis Google Cloud Vertex AI Search mengintegrasikan 40 naskah regulasi resmi untuk menyajikan rujukan hukum sahih, sementara Gemini 2.5 Pro mengekstrak variabel kasus ke skema JSON terstruktur untuk dieksekusi oleh mesin kalkulator deterministik TypeScript. Sistem juga dilengkapi fitur adaptive follow-up questions guna menyelesaikan parameter kasus yang belum lengkap. Evaluasi empiris terhadap 10 skenario tolak ukur resmi Direktorat Jenderal Pajak (DJP) membuktikan akurasi komputasi 100% tanpa selisih (Rp 0). Pengujian kualitas teks luaran regulasi terhadap gold standard resmi menghasilkan skor ROUGE-1 F1 sebesar 73,20%, ROUGE-2 F1 sebesar 50,73%, dan ROUGE-L F1 sebesar 67,92%. Validasi kualitatif pakar perpajakan memperoleh skor 4,92 dari 5,00 (98,4% - Sangat Baik), serta User Acceptance Testing (UAT) terhadap 25 responden mencapai 86,64%. Arsitektur hybrid ini terbukti andal mengeliminasi halusinasi angka sekaligus menyediakan rujukan yuridis yang transparan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] P. Lewis, E. Perez, A. Piktus, F. Petroni, V. Karpukhin, N. Goyal, H. Küttler, M. Lewis, W. Yih, T. Rocktäschel, S. Riedel, and D. Kiela, "Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks," in Proc. Adv. Neural Inf. Process. Syst. (NeurIPS), vol. 33, pp. 9459–9474, 2020.

[2] M. Dahl, V. Magesh, M. Suzgun, and D. E. Ho, "Large language models fail on legal reasoning without domain-specific grounding," Stanford Computational Law Working Paper, pp. 1–28, 2024.

[3] G. D. Albert dan A. Voutama, "Pengembangan Chatbot Berbasis PDF Menggunakan Local Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan Ollama," JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan), vol. 13, no. 2, hal. 937–946, 2025, doi: 10.23960/jitet.v13i2.6361.

[4] X. Chen, C. Gao, H. Lin, and J. Sun, "LawRAG: Improving legal retrieval-augmented generation through multi-level knowledge filtering," in Proc. IEEE/ACM Int. Conf. Automated Software Eng. (ASE), pp. 1–12, 2024.

[5] S. N. C. T. Astuti, A. Mubarokah, dan M. Wasono, "Pembuatan Sistem Informasi Laboratorium Berbasis Google Sites dengan Integrasi Search Vertex AI," J. Pelastek, vol. 5, no. 2, hal. 123–130, 2025, doi: 10.33369/pelastek.v5i2.44321.

[6] S. Anggai dan A. A. Waskita, "Optimasi Akurasi Jawaban Aplikasi Chatbot Layanan Pelanggan dengan Metode RAG Retrieval-Augmented Generation," JOSH (Journal of Information System Research), vol. 6, no. 4, hal. 2120–2128, 2025, doi: 10.47065/josh.v6i4.8048.

[7] E. Melvyn, R. Lahai, B. N. Yeroham, C. L. Victory, R. Geraldyn, A. Gabeler, dan B. Erlangga, "Implementasi Penghitungan PPh 21 Secara Otomatis Berdasarkan Skema Gaji Tahunan di Indonesia," JISEM J. Program Studi Inform. Univ. Katolik Widya Mandala Surabaya, vol. 1, no. 1, hal. 20–25, 2025, doi: 10.33508/jisem.v1i01.728520.

[8] C. Y. Lin, "ROUGE: A package for automatic evaluation of summaries," in Text Summarization Branches Out, Barcelona, Spain: Assoc. Comput. Linguist., pp. 74–81, 2004.

[9] Republik Indonesia, Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 7 Tahun 2021 tentang Harmonisasi Peraturan Perpajakan (UU HPP). Jakarta: Lembaran Negara Republik Indonesia, 2021.

[10] Pemerintah Republik Indonesia, Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 58 Tahun 2023 tentang Tarif Pemotongan Pajak Penghasilan Pasal 21 atas Penghasilan Sehubungan dengan Pekerjaan, Jasa, atau Kegiatan Wajib Pajak Orang Pribadi. Jakarta, 2023.

[11] Kementerian Keuangan Republik Indonesia, Peraturan Menteri Keuangan Nomor 168 Tahun 2023 tentang Petunjuk Pelaksanaan Pemotongan Pajak atas Penghasilan Sehubungan dengan Pekerjaan, Jasa, atau Kegiatan Orang Pribadi. Jakarta, 2023.

[12] H. Touvron, L. Martin, K. Stone, P. Albert, A. Almahairi, and Y. Babaei, "Llama 2: Open foundation and fine-tuned chat models," arXiv preprint arXiv:2307.09288, pp. 1–77, 2023.

[13] Gemini Team Google, "Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context," arXiv preprint arXiv:2403.05530, pp. 1–45, 2024.

[14] Z. Ji, N. Lee, R. Frieske, T. Yu, D. Su, Y. Xu, E. Ishii, Y. J. Bang, A. Madotto, and P. Fung, "Survey of hallucination in natural language generation," ACM Comput. Surv., vol. 55, no. 12, pp. 1–38, 2023, doi: 10.1145/3571730.

[15] A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, L. Kaiser, and I. Polosukhin, "Attention is all you need," in Proc. Adv. Neural Inf. Process. Syst. (NeurIPS), vol. 30, pp. 5998–6008, 2017.

[16] M. Fithroh, E. Y. Nengsih, I. T. Mulyani, B. A. Saputra, R. Hakiki, dan S. F. WN, "Kajian komprehensif tentang subjek, objek, dan tarif PPH dan PPN bagi wajib pajak di Indonesia," J. Ilmu Multidisiplin, vol. 4, no. 1, hal. 110–120, 2026.

[17] N. S. O. Putri dan U. P. W. Widodo, "Analisis kesiapan sistem administrasi perpajakan digital dalam mengakomodasi perubahan tarif PPN tahun 2025," J. Akuntansi Barelang, vol. 10, no. 1, hal. 229–238, 2025.

[18] M. D. Akbar, J. F. Sihotang, R. Purnama, dan T. Hasna, "Pemanfaatan dan permasalahan Artificial Intelligence dalam kehidupan manusia serta pengaturannya secara hukum," Media Huk. Indones., vol. 2, no. 2, hal. 538–542, 2024.

[19] A. A. Alim dan M. Indriasari, "Retrieval-Augmented Generation (RAG) pada Chatbot WhatsApp untuk Layanan Informasi Akademik," in Proc. TECHNOPEX-2025, hal. 866–872, 2025.

[20] M. Dzulhi Raihan, B. Irmawati, dan A. Yudo Husodo, "Pengembangan Sistem Rekomendasi Diet dalam Bentuk Chatbot Berbasis Retrieval Augmented Generation (RAG) Menggunakan Lokal LLM," J. Inform. dan Rekayasa Elektron., vol. 8, no. 1, hal. 1–10, 2025.

[21] K. R. P. Nugroho, C. J. M. T. Sihombing, dan F. I. H. Husodo, "Meninjau perkembangan teknologi NLP dan LLM dalam meningkatkan kualitas percakapan serta pemahaman konteks oleh chatbot," J. Profesi Insinyur Univ. Lampung (JPI), vol. 6, no. 2, hal. 405–415, 2025, doi: 10.23960/jpi.v6n2.274.

[22] L. Swastiko dan A. Fauzi, "Implementasi teknologi chatbot pada contact center Kring Pajak 1500200: dampak terhadap kapasitas layanan," J. JAMAN, vol. 3, no. 1, hal. 111–120, 2023.

[23] R. B. Pasena dan G. Gunadi, "Implementasi Chatbot Berbasis Artificial Intelligence Markup Language untuk Informasi Layanan Administratif Kelurahan Negeri Agung," J. Disprotek, vol. 16, no. 1, hal. 33–45, 2025, doi: 10.34001/jdpt.

[24] A. S. Setiabudhi, E. D. Wahyuni, dan N. C. Wibowo, "Frontend design and development of thesis management application using NextJS in Physics study program UPN Veteran Jatim," J. Teknol. dan Open Source, vol. 8, no. 1, hal. 142–152, 2025, doi: 10.36378/jtos.v8i1.4385.

[25] A. Sultansyah, A. S. Rahayu, I. Yudiana, P. Fauzi, dan E. N. Aripin, "Pengujian Black Box Testing Pada Fitur Permohonan Informasi Publik Melalui Website Pemerintah Jawa Barat," J. Ris. Komput., vol. 3, no. 4, hal. 5912–5919, 2025.

[26] P. Rahayu dan I. Suaidah, "Pengaruh keadilan, perilaku, persepsi penerapan Undang-Undang Harmonisasi Peraturan Perpajakan terhadap kepatuhan wajib pajak," Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS), vol. 3, no. 4, hal. 939–945, 2022, doi: 10.47065/ekuitas.v3i4.1553.

[27] R. R. Gaddam, "Vertex AI Agent Builder for Regulated Environments," Am. Int. J. Comput. Sci. Technol. (AIJCST), vol. 6, no. 2, pp. 50–62, 2024, doi: 10.63282/3117-5481/AIJCST-V6I2P106.

[28] Nurrahman, "Aplikasi Mini Kalkulator PPN & PPh Berbasis Microsoft Excel Dalam Mendukung Proses Administrasi Keuangan Di Bank XXX," J. Sist. Inf. Kaputama (JSIK), vol. 10, no. 1, hal. 44–51, 2026.