Dashboard: Membuat dashboard interaktif menggunakan library seperti Plotly atau Dash untuk memvisualisasikan data secara jelas dan mudah dipahami.
Grafik dan Chart: Membuat berbagai jenis grafik seperti bar chart, line chart, atau pie chart untuk menyajikan data secara visual.
Prediksi dan Simulasi
Prediksi Pajak: Membangun model prediksi untuk memperkirakan jumlah pajak yang seharusnya dibayar berdasarkan faktor-faktor tertentu.
Simulasi Pajak: Melakukan simulasi dengan mengubah berbagai asumsi untuk melihat dampaknya terhadap hasil perhitungan pajak.
Bagaimanakah Penggunaan Aplikasi  Python Programming dalam Proses Audit Pajak Sektor Usaha Jasa Konstruksi ?
Python, dengan kemampuannya dalam mengolah data dan melakukan analisis yang canggih, telah menjadi alat yang sangat berharga dalam dunia audit, termasuk dalam sektor jasa konstruksi. Berikut beberapa penerapan spesifik Python dalam audit pajak sektor konstruksi:
Pengolahan Data Kontrak dan Transaksi
Ekstraksi Data: Python dapat digunakan untuk mengekstrak data dari berbagai format dokumen seperti PDF, Excel, atau database, termasuk data kontrak, faktur, dan bukti pembayaran.
Pembersihan Data: Data yang diekstrak seringkali tidak konsisten atau memiliki format yang berbeda. Python dapat digunakan untuk membersihkan data, seperti menghilangkan duplikat, mengubah format tanggal, atau mengisi data yang hilang.
Analisis Data: Setelah data dibersihkan, Python dapat digunakan untuk melakukan analisis mendalam, seperti menghitung total nilai kontrak, membandingkan nilai kontrak dengan pembayaran yang sudah dilakukan, atau mengidentifikasi proyek-proyek dengan margin keuntungan yang tidak wajar.
Perhitungan Pajak
Otomatisasi Perhitungan: Python dapat digunakan untuk membuat script yang secara otomatis menghitung pajak berdasarkan tarif yang berlaku dan data transaksi.
Simulasi Pajak: Dengan mengubah beberapa variabel dalam script, auditor dapat melakukan simulasi untuk melihat dampak perubahan tarif pajak atau kebijakan perpajakan lainnya terhadap hasil perhitungan pajak.
Deteksi Transaksi yang Tidak Biasa
Anomaly Detection: Python dapat digunakan untuk mengidentifikasi transaksi yang menyimpang dari pola normal. Misalnya, transaksi dengan nilai yang sangat besar atau tidak sesuai dengan profil perusahaan.
