SAPA Kotamobagu: Agentic AI yang Menuntaskan Urusan Pajak Daerah dari Cek Tagihan sampai Lunas

Kotamobagu - Selama bertahun-tahun, membayar Pajak Bumi dan Bangunan di kota mana pun di Indonesia mengikuti pola yang sama: warga datang ke loket, mengantre, menanyakan tagihan, lalu membayar pada hari dan jam kerja. Rata-rata memakan waktu sekitar 50 menit sekali kunjungan, belum termasuk ongkos jalan.

Sejak Januari 2026, Badan Pengelolaan Keuangan Daerah (BPKD) Kota Kotamobagu memutuskan memindahkan seluruh alur itu ke tempat yang sudah ada di saku setiap orang: aplikasi WhatsApp. Layanan itu diberi nama SAPA - Sahabat Pajak Kotamobagu, dan kini rata-rata menuntaskan satu urusan pajak dalam 1 menit 40 detik.

Masalah yang sebenarnya bukan soal tarif

Persoalan yang hendak dijawab SAPA bukan khas Kotamobagu. Secara nasional, local tax ratio - rasio penerimaan pajak dan retribusi daerah terhadap PDRB - hanya bergerak dari 1,21 persen pada 2020 menjadi 1,41 persen pada 2024. Empat tahun, naik 0,20 poin persentase.

PBB-P2 adalah jenis pajak dengan wajib pajak terbanyak sekaligus kepatuhan terendah. Di Kota Singkawang, realisasi PBB-P2 tercatat baru 38 persen dengan tingkat kepatuhan di bawah 50 persen. Di Kota Kupang, tunggakan PBB periode 2021–2024 menembus Rp2,3 miliar, dengan proporsi wajib pajak yang tidak membayar di sejumlah kelurahan mencapai 72–75 persen.

Sebuah penelitian di Kecamatan Telaga, Kabupaten Gorontalo, menunjuk akar masalahnya: rendahnya kesadaran dan pemahaman masyarakat, sosialisasi yang kurang, dan pola penagihan yang masih pasif. Artinya, ini bukan semata soal kemampuan ekonomi warga - ini soal desain layanan. Warga tidak tahu berapa tagihannya, tidak tahu cara membayarnya, dan pemerintah menunggu untuk didatangi.

Masalah desain layanan bisa diperbaiki dengan inovasi pelayanan publik. Itulah premis SAPA.

Kenapa Kotamobagu memilih tidak membuat aplikasi Mobile

Respons paling lazim pemerintah daerah terhadap persoalan ini adalah membangun aplikasi mobile. BPKD Kotamobagu justru mengambil jalan sebaliknya, dengan tiga alasan.

Pertama, hambatan instalasi. Untuk layanan yang frekuensinya hanya satu-dua kali setahun, meminta warga mengunduh aplikasi, menyediakan ruang penyimpanan, dan mendaftar akun adalah biaya kognitif yang jauh lebih besar daripada manfaatnya. Kedua, hambatan pemeliharaan: aplikasi native menuntut pengembangan terpisah untuk Android dan iOS, persetujuan app store, dan pembaruan berkala - beban anggaran berulang bagi APBD. Ketiga, hambatan literasi digital.

Faktor ketiga ini menentukan di Kotamobagu. Dari 121.756 penduduk, tercatat 36.001 objek pajak PBB-P2 aktif, dengan profil wajib pajak yang didominasi kelompok usia 35 tahun ke atas - kelompok dengan hambatan adopsi antarmuka baru yang tinggi.

Di sisi lain, kanal alternatifnya sudah terpasang. Laporan Digital 2026: Indonesia dari DataReportal mencatat 230 juta pengguna internet di Indonesia, dan WhatsApp digunakan 90,8 persen di antaranya setiap bulan, dengan durasi rata-rata 1 jam 52 menit per hari. Sembilan dari sepuluh pengguna internet. Membangun layanan di atas WhatsApp berarti biaya akuisisi pengguna mendekati nol.

Bukan chatbot

Yang membedakan SAPA dari puluhan layanan WhatsApp pemerintah daerah lain adalah kemampuannya bertindak (Agentic Ai), bukan sekadar menjawab.

Chatbot konvensional menjawab dari skrip. AI generatif menghasilkan teks jawaban. SAPA dibangun sebagai Agentic AI - sistem yang merencanakan, mengambil keputusan, memanggil perkakas, dan menuntaskan tugas multi-langkah secara otonom. Ia menarik data tagihan real-time dari basis data pajak daerah, menerbitkan e-SPPT, mengeluarkan kode bayar QRIS, dan mencetak bukti lunas - semuanya di dalam satu percakapan, tanpa dialihkan ke petugas.

Ada enam layanan dalam satu nomor tunggal: cek tagihan PBB, cetak e-SPPT, pembayaran via QRIS hasil integrasi dengan Bank SulutGo, cetak bukti lunas, konsultasi pajak daerah, dan pantau realisasi penerimaan pajak. Keenamnya bukan menu terpisah - wajib pajak cukup menyampaikan kebutuhannya dengan bahasa sehari-hari.

Waktunya juga tepat. Gartner memproyeksikan hingga 40 persen aplikasi enterprise akan memuat AI agent spesifik-tugas pada akhir 2026, naik tajam dari kurang dari 5 persen pada 2025. Penerapan Agentic AI transaksional pada layanan pajak daerah menempatkan Kotamobagu pada gelombang awal adopsi teknologi ini - bukan pengikut.

Di balik layar: regulasi sebagai landasan, data tetap di tangan daerah

Kekhawatiran terbesar penggunaan AI di sektor publik adalah jawaban yang melenceng dari regulasi pada domain yang punya konsekuensi hukum. SAPA menjawabnya dengan pelandasan (grounding): model bahasanya dilandaskan pada Perda Kota Kotamobagu Nomor 1 Tahun 2024 tentang Pajak Daerah dan Perwali Nomor 19 Tahun 2024 tentang Tata Cara Pemungutan Pajak Daerah. Setiap jawaban dapat ditelusuri kembali ke pasal yang menjadi dasarnya.

Lapisan orkestrasinya dibangun sendiri dengan Python, dengan perkakas agen berbasis Model Context Protocol (MCP) - protokol terbuka yang menghindarkan ketergantungan pada satu vendor. Integrasi ke basis data pajak, sistem keuangan daerah, dan kanal QRIS berjalan lewat REST API.

Kendali keamanan utamanya adalah injeksi actor_id di sisi server: identitas pemohon ditetapkan oleh sistem, bukan oleh masukan pengguna. Dengan begitu, agen tidak bisa diarahkan mengakses data objek pajak milik orang lain. Seluruh data perpajakan tetap berada pada infrastruktur yang dikendalikan pemerintah daerah - tidak ada penyerahan basis data wajib pajak ke platform pihak ketiga.

Seluruh siklus, dari inisiasi pada Agustus 2025 hingga uji coba pada Oktober 2025, ditempuh dalam tiga bulan. Peluncuran resmi dilakukan Agustus 2026 bersama Bank SulutGo.

Angka-angkanya

Per 4 September 2026, dari 36.001 SPPT yang terbit untuk Tahun Pajak 2026, sebanyak 15.325 SPPT telah terbayar dengan realisasi Rp2.961.193.526 atau 40,64 persen dari target Rp7.286.729.871.

Pola bulanannya memperlihatkan satu titik balik yang tajam. Sepanjang Januari - April 2026 hanya terkumpul Rp52,6 juta dari 225 SPPT - 0,72 persen target, rata-rata Rp974.910 per hari transaksi. Sejak Mei hingga 4 September, terkumpul Rp2,9 miliar dari 15.100 SPPT, dengan rata-rata Rp23.840.561 per hari transaksi, atau sekitar dua puluh empat kali lipat periode sebelumnya. Lonjakan itu berhimpit dengan penerapan penuh inovasi beserta sosialisasi kewilayahan pada 21–29 Mei 2026.

Sebaran per kecamatan bisa dibaca sampai tingkat kelurahan secara terbuka - sesuatu yang sebelumnya mustahil disajikan cepat. Kotamobagu Utara memimpin dengan capaian 48,64 persen, terpaut lebih dari sembilan poin dari Kotamobagu Barat (39,34 persen), meskipun target Barat hampir lima kali lebih besar. Data seperti ini memberi dasar terukur untuk menetapkan prioritas sosialisasi dan penagihan pada sisa tahun anggaran.

Dari sisi pengguna, periode Januari–Juni 2026 mencatat 1.248 pengguna unik dengan 3.517 transaksi layanan, 1.086 di antaranya transaksi pembayaran QRIS. Survei kepuasan terhadap 120 responden menghasilkan Indeks Kepuasan Masyarakat 86,85 - kategori Baik.

Ketersediaan layanan naik dari sekitar 40 jam menjadi 168 jam per minggu. Waktu petugas per layanan turun dari 50 menit menjadi 1 menit karena prosesnya otonom. Dengan asumsi Rp25.000 biaya transportasi dan 50 menit waktu per kunjungan untuk 36.001 wajib pajak, potensi penghematan biaya kepatuhan masyarakat mencapai Rp900.025.000.

Tanpa pungutan, tanpa paksaan

SAPA tidak mengenakan biaya layanan, biaya administrasi, maupun biaya transaksi. Besaran pajak terutang tetap mengacu sepenuhnya pada Perda Nomor 1 Tahun 2024. Kanal ini juga bersifat tambahan - pelayanan tatap muka, loket bank, dan gerai ritel tetap beroperasi seperti biasa, dan wajib pajak yang memilih tidak menggunakan SAPA tidak dikenakan konsekuensi apa pun.

Biaya pengembangan pun tidak membebani APBD dengan pos belanja baru: tidak ada belanja aplikasi native, tidak ada biaya distribusi app store, dan pengelolaannya dijalankan Tim Efektif yang seluruhnya berasal dari pegawai yang ada.

Bisa ditiru daerah lain

Arsitektur SAPA sengaja dibuat modular: lapisan penalaran, orkestrasi, dan perkakas terpisah dari korpus regulasi. Daerah lain yang ingin mereplikasi cukup mengganti korpus regulasi dengan Perda dan Perwali masing-masing serta menyesuaikan integrasi basis data - tanpa membangun ulang arsitektur. Penggunaan protokol terbuka MCP menghindarkan penguncian vendor.