## ANALISIS SPASIAL POTENSI ZAKAT DAN KEMISKINAN DI INDONESIA
Abdul Karim, 1 M Mudhofi, 2 Wawan Arwani 3 12 Universitas Islam Negeri Walisongo, Semarang. 3 Institut Agama Islam Negeri Syekh Nurjati, Cirebon. abdulkarim@walisongo.ac.id

## Abstract
Zakat  is  one  of  the  alternative  instruments  in  reducing poverty  in  the  region  and  also  increasing  the  impact  on neighborhood  area.  These  effects  are  commonly  called spillover  effects.  The  objective  of  this  study  is  to  analysis spatial  dependence  of  zakat  and  poverty  in  Indonesia  both globally  and  locally.  To  find  out  the  spatial  effect  so  that different  regional  characteristics  have  implications  for  the zakat potential and poverty of each region is different. In this study,  spasial  analysis  uses  global  Moran's  I  and  Local Indicator Association (LISA), this study uses secondary data sourced from the National Amil Zakat Agency (Baznas) and the  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  the  Republic  of  Indonesia. Based on the results of spatial dependence, the potential for zakat and poverty in Indonesia is significant and positive, this proves that each region concerned  has both in terms of the potential for zakat and poverty.
Keywords : Zakat, poverty, spatial, spatial dependence

## Abstrak
Zakat  dapat  menjadi  salah  satu  instrumen  alternatif  dalam menurunkan  angka  kemiskinan  di  suatu  wilayah  serta cenderung berdampak pada daerah sekitarnya, pengaruh efek ini biasa disebut efek spillover . Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui dependensi spasial potensi zakat dan kemiskinan di  Indonesia  baik  secara  global  maupun  lokal.  Untuk mengetahui  efek  spasial  dari  perbedaan  karakteristik  wilayah berimplikasi  pada  potensi  zakat  dan  kemiskinan  masing-
p-ISSN: 1979-052X
E-ISSN: 2614-6215 Desember 2020
Ijtimaiyya: Jurnal Pengembangan Masyarakat Islam 13 (2) (2020), 117-130 http://ejournal.radenintan.ac.id/index.php/ijtimaiyya/index
masing wilayah bervariasi  sehingga dilakukan  analisis  spasial. Dalam  penelitian  ini,  analisis  spasial  yang  dilakukan  dengan menguji dependensi spasial menggunakan global Moran’s I dan Local  Indicator  Spasial  Assoiation (LISA),  penelitian  ini menggunakan data sekunder yang bersumber dari Badan Amil Zakat  Nasional  (Baznas)  dan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Republik  Indonesia.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dependensi spasial,  potensi  zakat  dan  kemiskinan  di  Indonesia berpengaruh  signifikan  serta  bertanda  positif,  ini mengindikasikan  bahwa  masing-masing  daerah  yang berdekatan  memiliki  ketergantungan  baik  dalam  hal  potensi zakat dan kemiskinan.
Kata kunci : Zakat, kemiskinan, spasial, dependensi spasial

## A. Pendahuluan
Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  tahun  2019  yang diukur oleh laju pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) lapangan  usaha,  lebih  rendah  dari  tahun  sebelumnya,  yaitu 5,02  persen  (2018  =  5,17  persen).  Bahkan  jika  laju pertumbuhan  ekonomi  dilihat  dari  triwulan  I  tahun  2019 terhadap triwulan I tahun 2020 menunjukkan penurunan yang cukup dalam, yakni -0,52 persen di triwulan I 2019 menjadi - 2,41  di  triwulan  I  2020. 1 Hal  tersebut  cukup  beralasan mengingat kondisi perekonomian relatif terus menurun sejak awal  terjadinya  pandemi  virus  corona  atau  Covid-19  diakhir tahun 2019. Penurunan makro ekonomi tersebut diduga kuat berdampak  pada  data  jumlah  penduduk  kemiskinan  di Indonesia.
2 kemiskinan merupakan fenomena multidimensional  yang  cukup  kompleks,  yang  melibatkan
1 Badan  Pusat  Statistik,  https://bps.go.id/subject/11/produk- domestik-bruto--lapangan-usaha-.html#subjekViewTab3,  diakses  1  Juli 2020
2 Ginting,  A.  M, Pengaruh  Ketimpangan  Pembangunan  Antarwilayah Terhadap Kemiskinan di Indonesia 2004-2013 , Jurnal Kajian 20. 1 (2016), h. 45-58.
Program Pascasarjana UIN Raden Intan Lampung
berbagai  faktor  seperti  ekonomi  dan  social. 3 Dalam  hal mengantisipasi  dampak  perekonomian  makro  tersebut pemerintah  pusat  maupun  pemerintah  daerah  telah memberikan sejumlah paket-paket kebijakan. Oleh karena itu, diperlukan  instrumen  alternatif  dalam  rangka  menekan  data jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia.  Zakat  adalah  salah satu  instrument  alternatif  untuk  mengantisipasi  masalah  di atas.  Zakat  merupakan  salah  satu  kewajiban  yang  harus dilakukan  bagi  setiap  muslim,  berupa  kewajiban  yang  harus dikeluarkan  apabila  telah  memenuhi  syarat-syarat  tertentu. 4 Tujuan  akhir  dari  zakat  dapat  menjadi  salah  satu  instrumen dalam  mengurangi  berbagai  macam  permasalahan  sosial- ekonomi seperti kemiskinan.
Menurut  konsep  ekonomi  Islam,  zakat  dapat dikategorikan  menjadi  konsep  kemasyarakatan  (muamalah) 5 yaitu  seseorang  yang  melakukan  kehidupan  bermasyarakat termasuk  di  dalamnya  bentuk  ekonomi.  Zakat  menurut pemikiran  rasional  ekonomis  diartikan  sebagai  kebijaksanaan ekonomi  yang  dapat  mengurangi  angka  miskin,  sehingga dapat tercapai dampak sosial-ekonomi masyarakat yang lebih sejahtera. 6 Hal  ini  dapat  terwujud  apabila  manajemen
3 Astuti,  Y.,  &  Sunartiningsih,  A, Implementasi  Program  Pagu Wilayah  Kecamatan  Bidang  Ekonomi  untuk  Peningkatan  Kapasitas  Sosial  dan Ekonomi  Masyarakat  di  Kabupaten  Temanggung ,  Journal  of  Social Development Studies, 1.1, (2020), h. 50-62.
4 Nasrullah,  M, Peran  Zakat  Sebagai  Pendorong  Multiplier  Ekonomi , Jurnal Hukum Islam, (2016).
5 Thalib,  P.,  Kurniawan,  F.,  Agustin,  E.,  &  Sabrie,  H.  Y, Enhancing Zakah and Waqf Function: The Application of Islamic Corporate Social Enterpreneurship in Indonesia. In International Conference on Law, Governance and Globalization , . (2017).
6 Syafiq, A, Zakat Ibadah Sosial Untuk Meningkatkan Ketaqwaan dan Kesejahteraan Social ZISWAF, Jurnal Zakat dan Wakaf, 2.2, (2016), h. 380- 400.
pengelolaan  zakat  dilakukan  pendistribusian  zakat  secara berkeadilan. 7
Pengumpulan  zakat  seharusnya  dapat  dioptimalkan, maka  perlu  dilakukan  analisis  potensi  zakat  di  Indonesia. Ayuniyyah 8 telah  mengkaji  zakat  untuk  menurunkan kemiskinan  dan  mengurangi  ketimpangan  penghasilan menggunakan  CHAID  analysis  di  tiga  kota  dan  kabupaten yang berbeda di Provinsi Jawa Barat yaitu, Bogor, Depok dan Sukabumi, kajian ini menunjukkan bahwa program distribusi zakat saat ini dapat secara signifikan mengurangi kemiskinan dan  mengurangi  ketidaksetaraan  pendapatan  di  antara penerima zakat yang diamati.  Halimatusa'diyah 9 menganalisis hubungan  antara  lembaga  amil    zakat  dan  pemerintah, hasilnya  menemukan  adanya  keterkaitan  yang  rendah  antara Lembaga  amil  zakat  dan  pemerintah.  Ali  &  Hatta 10 secara khusus  mengkaji  adanya  peran  dan  efek  zakat  terhadap penurunan  angka  kemiskinan  di  tiga  negara  Muslim  yakni Bangladesh, Malaysia dan Indonesia.
Hasil  kajian-kajian  tersebut  belum  menambahkan aspek  kewilayahan,  sedangkan  Indonesia  terdiri  dari  34 provinsi,  dimana  masing-masing  provinsi  diduga  kuat memiliki  karakteristik  potensi  zakat  yang  berbeda,  adanya perbedaan  karakteristik  atau  struktur  femomena  ekonomi yang  dimiliki  masing-masing  provinsi  dapat  menyebabkan bervariasinya  potensi  zakat  masing-masing  wilayah.  Namun
7 Mukarromah,  O  . Keadilan  Ekonomi  dalam  Pendistribusian  Zakat Oleh  Badan  Amil  Zakat  Nasional  (BAZNAS)  Kabupaten  Serang-Banten ,  Bil Dalil 1.1, (2017), h. 101-120.
8 Ayuniyyah, Q., Pramanik, A. H., Saad, N. M., & Ariffin, M. I, Zakat  for  Poverty  Alleviation  And  Income  Inequality  Reduction .  Journal  of Islamic Monetary Economics and Finance, 4.1 (2018), h. 85-100.
9 Halimatusa'diyah,  I, Zakat  and  social  protection:  the  relationship between  socio-religious  CSOs  and  the  government  in  Indonesia ,  Journal  of  Civil Society, 11. 1 (2015), h. 79-99.
10 Ali,  I.,  &  Hatta,  Z.  A, Zakat  as  a  Poverty  Reduction  Mechanism Among  the  M  uslim  Community:  Case  Study  of  Bangladesh,  Malaysia,  and Indonesia , Asian Social Work and Policy Review , 8.1 (2014), h. 59-70.
Program Pascasarjana UIN Raden Intan Lampung
demikian, tidak berarti masing-masing wilayah ini saling bebas atau  tidak  terpengaruh  satu  dengan  yang  lainnya.  Semua konsekuensi  ini  terjadi  di  wilayah  di  mana  potensi  zakat berada,  tetapi  mungkin  juga  menyebar  ke  daerah-daerah tetangganya,  adanya  kedekatan  secara  geografis  serta kesamaan karakteristik antar wilayah diduga kuat adanya efek spillover (tumpahan).  Sehingga,  diperlukan  analisis  potensi zakat yang melibatkan atribut spasial.

## B. Pembahasan
1. Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder  yang  diperoleh  dari  Badan  Amil  Zakat  Nasional (BAZNAS) 11 dan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Republik Indonesia untuk periode data tahun 2019. Pada penelitian ini yang  dijadikan  unit  observasi  adalah  provinsi  di  Indonesia. Data  yang  digunakan  adalah  potensi  zakat  yang  diukur  dari nilai  penghasilan  Aparatur  Sipil  Negara  (ASN),  nilai penghasilan non-ASN, dan jumlah penduduk miskin, masing- masing  untuk  34  provinsi  di  Indonesia.  Penelitian  ini  ingin menguji dependensi spasial potensi zakat di Indonesia, terdiri dari  pengujian global  Moran’s  I dan Local  Indicator  Spasial Association (LISA) untuk mengukur keterkaitan antar provinsi baik secara global maupun lokal.

## 2. Dependensi Spasial
Dependensi  spasial  merupakan  sebuah  metode  untuk mengukur  korelasi  antara  suatu  variabel  dengan  dirinya sendiri berdasarkan wilayah atau dapat diartikan suatu ukuran kemiripan  dari  objek  di  dalam  suatu  wilayah. 12 Jika  suatu variabel  memiliki  karakteristik  sistematik  di  dalam
11 Badan  Amil  Zakat  Nasional  (BAZNAS)  Republik  Indonesia, Outlook Zakat  Indonesia  2020 ,  (Jakarta,  Pusat  Kajian  Strategis  BAZNAS: 2020) 12 Karim, A, Kajian Efek Spasial Bantuan Operasional Sekolah (Bos) Menggunakan Analisis Spasial , Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 2.1 (2014).
penyebarannya,  maka  terdapat  autokorelasi  spasial. 13
Autokorelasi  spasial  menunjukkan  adanya  nilai  atribut  pada wilayah  tertentu  terkait dengan  nilai  atribut  pada  daerah  lain yang  letaknya  berdekatan  (bertetangga).  Menurut  Lee  & Wong 14 menyarankan  persamaan global  Moran’s  I adalah sebagai berikut, penentuan keputusan Ho ditolak jika nilai p- value lebih kecil dari tingkat kesalahan lima persen.
   = = = = = − − − = n 1 i 2 i n 1 i n 1 j j i ij n 1 i n 1 j ij M ) ( ) )( ( n I x x x x x x w w ( ) 1 n 1 I I E M − − = = o 2 2 2 1 2 M ) 1 n )( 1 n ( 2 ) 1 n ( n ) 1 n ( n ) I var( o o S S S S − + − − − − =   + = n j i 2 ij ij 1 ) ( 2 1 w w S  = + = n 1 i 2 oi io 2 ) ( w w S  = = = n 1 i n 1 j ij w S o  = = n 1 j ij io w w  = = n 1 j ji oi w w
keterangan : x i = data ke-i ( i = 1, 2, ..., n) x j = data ke-j ( j = 1, 2, ..., n) x = rata-rata data
ij w = elemen matriks bobot spasial var (I)   = varians Moran’s I E(I)       = expected value Moran’s I
13 Karim,  A.,  &  Prastyo,  D.  D, Spatial  Spillover  Effect  Of Transportation  Infrastructure  On  Regional  Growth ,  Economy  of Region/Ekonomika Regiona, 16. 3, (2020).
14 Lee, J. dan Wong, D. W. S, Statistical Analysis with Arcview GIS , John Wiley and Sons, New York. (2001).
Local  Indicator  Spasial  Association (LISA)  merupakan kasus khusus dalam pengujian dependensi spasial, LISA dapat menguji  dependensi  spasial  suatu  pengamatan  secara  lokal, artinya  pengamatan  di  suatu  lokasi  bergantung  pada pengamatan di lokasi lain yang letaknya berdekatan. Pengujian LISA  dapat  menggunakan local  M oran’s  I , 15 local  M oran’s dari sebuah pengamatan i didefinisikan sebagai berikut.
i i ij j i i j I z w z =   
di mana,
( ) i i x x x z  − =
dan ( ) j j x x x z  − =
keterangan : x i = data ke-i ( i = 1, 2, ..., n) x j
= data ke-j ( j = 1, 2, ..., n)
x = rata-rata data
ij w = elemen matriks bobot spasial var (I)   = varians Moran’s I E(I)       = expected value Moran’s I
Uji  dependensi  spasial  digunakan  untuk  menguji apakah  terdapat  keterkaitan  secara  global  antar  wilayah terhadap  masing-masing  variabel,  dalam  penelitian  ini pengujian  dependensi  spasial  menggunakan Moran’s  I . Berdasarkan  tabel  1  menunjukkan  hasil  pengujian Moran’s  I untuk  masing-masing  variabel  yang  diamati.  Nilai-nilai statistik Moran’s I menunjukkan bahwa  positif dan signifikan untuk penghasilan non-ASN, dan jumlah penduduk miskin.
15 Anselin, L, Spasial Econometrics: Methods and Models , (Boston dan London, Kluwer Academic Publishers: 1988).
Jurnal Pengembangan Masyarakat Islam
Tabel 1 Pengujian Moran’s I Potensi Zakat
di Indonesia Variabel Nilai Moran’s I p-value Penghasilan ASN 0.03 0.333 Penghasilan non-ASN 0.436 0.000* Jumlah Penduduk Miskin 0.431 0.000*
Ket: * Signifikan pada alfa 5 persen Sumber: Badan  Amil  Zakat  Nasional  dan  Badan  Pusat  Statistik Republik Indonesia (diolah)
Selanjutnya  untuk  mengukur  efek  spasial spillover lebih  lanjut,  penelitian  ini  menggunakan local  indicator  spasial association (LISA) untuk menguji hubungan potensi zakat antar wilayah,  serta  untuk  mengetahui  keterkaitan  antar  wilayah terdekatnya.  Berdasarkan  hasil  pengujian  LISA  di  bawah  ini, menunjukkan  bahwa  secara  umum  terdapat  4  provinsi  yang memiliki  dependensi  spasial  atau  memiliki  efek spillover bagi provinsi  sekitarnya  dengan  tingkat  kepercayaan  95  persen, yaitu DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur.
Tabel 2 Hasil LISA Potensi Zakat di Indonesia 2019 Provinsi Pengasilan ASN Penghasilan Non- ASN Ii p-value Ii p-value Aceh 0.266 0.373 -0.077 0.520 Sumatera Utara 0.322 0.395 -0.052 0.489 Sumatera Barat -0.065 0.487 0.062 0.457 Riau 0.023 0.467 -0.302 0.541 Jambi 0.183 0.431 0.201 0.427 Sumatera Selatan -0.317 0.544 -0.075 0.489 Bengkulu -0.138 0.503 0.319 0.4 Lampung -0.017 0.486 0.036 0.469 Kep. Bangka Belitung  -0.175 0.562 -0.027 0.498
Provinsi Pengasilan ASN Penghasilan Non- ASN Ii p-value Ii p-value Kep. Riau 0.247 0.405 -0.039 0.493 DKI Jakarta 2.886 0.010* 7.570 0.000* Jawa Barat 1.913 0.098 11.199 0.000* Jawa Tengah -2.447 0.935 8.608 0.618 DI Yogyakarta -0.876 0.820 -0.656 0.755 Banten -0.443 0.617 1.391 0.125 Bali -2.152 0.948 -1.675 0.899 Nusa Tenggara Barat 0.245 0.405 0.529 0.320 Nusa Tenggara Timur  0.123 0.433 0.276 0.367 Kalimantan Barat 0.338 0.378 0.101 0.448 Kalimantan Tengah 0.392 0.377 0.260 0.409 Kalimantan Selatan 0.101 0.449 0.079 0.455 Kalimantan Utara 0.260 0.375 -0.132 0.544 Sulawesi Utara 0.462 0.296 0.339 0.341 Sulawesi Tengah 0.258 0.415 0.737 0.311 Sulawesi Selatan -0.822 0.681 0.027 0.469 Sulawesi Tenggara -0.082 0.506 0.216 0.413 Gorontalo 0.659 0.287 0.599 0.300 Sulawesi Barat -0.250 0.558 0.272 0.396 Maluku 0.898 0.227 0.733 0.264 Maluku Utara 0.895 0.228 0.729 0.265 Papua Barat 1.630 0.133 1.068 0.223 Papua 0.631 0.236 0.344 0.339 Jawa Timur -3.060 0.990 3.545 0.000* Kalimantan Timur 0.583 0.345 -0.429 0.570
Ket: * Signifikan pada alfa 5 persen Sumber :  Badan  Amil  Zakat  Nasional  dan  Badan  Pusat  Statistik Republik Indonesia (diolah)
Tabel  2  di  atas  menyajikan  keterkaitan  potensi  zakat antar  provinsi  di  Indonesia.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa penghasilan  ASN  DKI  Jakarta  mengindikasikan  signifikan yakni  memiliki  nilai  p-value  lebih  kecil  dari  lima  persen, sehingga  penghasilan  ASN  di  DKI  Jakarta  termasuk  dalam tipologi  potensi  zakat  dari  ASN  tinggi  untuk  daerah sekitarnya.  Selanjutnya  untuk  penghasilan  non-ASN menghasilkan nilai p-value lebih kecil dari lima persen, hal ini menunjukkan bahwa potensi zakat non-ASN berada di DKI Jakarta,  Jawa  Barat  dan  Jawa  Timur.  Dengan  demikian,  kita dapat  berargumen  bahwa  potensi  zakat  masih  berpusat  di pulau  Jawa  (DKI  Jakarta,  Jawa  Barat  dan  Jawa  Timur)  yang memiliki efek spillover (tumpahan) spasial yang lebih signifikan untuk  daerah  sekitarnya  karena  wilayah-wilayah  tersebut memiliki  keterkaitan  spasial  dengan  wilayah  terdekatnya dalam hal potensi zakat antar provinsi di Indonesia.

## Tabel 3 Hasil LISA jumlah penduduk miskin di
Indonesia 2019 Provinsi Ii p-value Aceh 0.044 0.466 Sumatera Utara -0.301 0.555 Sumatera Barat 0.238 0.417 Riau 0.230 0.418 Jambi 0.622 0.341 Sumatera Selatan -0.430 0.571 Bengkulu 0.084 0.452 Lampung -0.029 0.490 Kep. Bangka Belitung -0.230 0.588 Kep. Riau 0.434 0.345 DKI Jakarta -0.967 0.766 Jawa Barat 6.810 0.000* Jawa Tengah 17.291 0.000*
Provinsi Ii p-value DI Yogyakarta -0.876 0.828 Banten -0.205 0.546 Bali -1.948 0.935 Nusa Tenggara Barat 0.004 0.479 Nusa Tenggara Timur -0.009 0.490 Kalimantan Barat 0.408 0.353 Kalimantan Tengah 0.865 0.262 Kalimantan Selatan 0.614 0.293 Kalimantan Utara 0.356 0.332 Sulawesi Utara 0.303 0.354 Sulawesi Tengah 0.509 0.356 Sulawesi Selatan -0.041 0.487 Sulawesi Tenggara 0.130 0.439 Gorontalo 0.485 0.330 Sulawesi Barat 0.175 0.424 Maluku 0.490 0.328 Maluku Utara 0.615 0.293 Papua Barat 0.472 0.354 Papua -0.092 0.527 Jawa Timur 8.155 0.000* Kalimantan Timur 1.139 0.231
Tabel  3  di  atas  mengindikasikan  bahwa  Jawa  Barat, Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur  merupakan  provinsi  yang memiliki  efek spillover (tumpahan)  karena  ketiga  provinsi tersebut  menjadi  penentu  jumlah  penduduk  miskin disekitarnya, nilai local Moran’s ( Ii) positif dan signifikan pada ketiga  provinsi  tersebut  menunjukkan  bahwa  jika  jumlah penduduk  miskin  di  ketiga  provinsi  tersebut  naik  maka jumlah penduduk miskin provinsi sekitarnya akan naik.
Berdasarkan  hasil  investigasi  di  atas,  Jakarta merupakan provinsi yang memiliki efek spillover potensi zakat yang berasal dari ASN, sedangkan potensi zakat yang berasal dari non-ASN berada pada DKI Jakarta, Jawa Barat dan Jawa Timur. Namun demikian, jika potensi zakat tersebut dikaitkan dengan  data  jumlah  kemiskinan,  meskipun  Jawa  Barat,  Jawa Tengah  dan  Jawa  Timur  merupakan spillover untuk  wilayah sekitarnya  namun  provinsi-provinsi  tersebut  disaat  yang bersamaan  juga  menjadi spillover untuk  jumlah  penduduk miskin.Peran Zakat yang optimal di Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur diduga kuat dapat menjadi sebagai salah satu faktor penurunan data jumlah kemiskinan di Indonesia, 16 hal ini dikarenakan jumlah penduduk miskin di Indonesia paling banyak berasal dari tiga provinsi tersebut.

## C. Kesimpulan
Berdasarkan  pendekatan Moran’s  I dan  LISA  dalam mengkaji  efek  dependensi  spasial  dari  potensi  zakat  dan kemiskinan di Indonesia. Kami menyimpulkan bahwa adanya dependensi  spasial  pada  potensi  zakat  dan  kemiskinan  di Indonesia,  pulau  Jawa  mendominasi  secara  signifikan memiliki ketergantungan spasial pada alfa lima persen. Selain itu,  nilai  indeks Moran’s bernilai  positif  yang  menunjukkan masing-masing daerah yang berdekatan memiliki ketergantungan spasial yang positif. Dengan demikian, kajian ini menyarankan agar
pengelolaan
zakat
agar mempertimbangkan  potensi  zakat  secara  spasial,  baik  dalam hal  penerimaan  zakat  sampai  pendistribusian  zakat  dalam rangka menurunkan angka kemiskinan di Indonesia.
16 Lapopo, J. (2017). Pengaruh ZIS (zakat, infak, sedekah) dan zakat fitrah terhadap penurunan kemiskinan di Indonesia periode 1998- 2010. Media Ekonomi , 20 (1), 83-108.

## Daftar Pustaka
Ali, I., & Hatta, Z. A, Zakat as a Poverty Reduction Mechanism Among  the  M  uslim  Community:  Case  Study  of  Bangladesh, Malaysia,  and  Indonesia , Asian  Social  Work  and  Policy Review , 8.1, 2014 Anselin,  L, Spasial  Econometrics:  Methods  and  Models ,  (Boston dan London, Kluwer Academic Publishers, 1988 Astuti,  Y.,  &  Sunartiningsih,  A, Implementasi  Program  Pagu Wilayah  Kecamatan  Bidang  Ekonomi  untuk  Peningkatan
Kapasitas  Sosial  dan  Ekonomi  Masyarakat  di  Kabupaten Temanggung . Journal of Social Development Studies, 1.1, 2020 Ayuniyyah, Q., Pramanik, A. H., Saad, N. M., & Ariffin, M. I, Zakat  for  Poverty  Alleviation  And  Income  Inequality
Reduction . Journal of Islamic Monetary Economics and Finance, 4.1, 2018
Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS) Republik Indonesia,
Outlook  Zakat  Indonesia  2020 ,  Jakarta  Pusat  Kajian
Strategis BAZNAS, 2020 Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Republik  Indonesia,  Produk Domestik Bruto (Lapangan Usaha), https://bps.go.id/subject/11/produk-domestik- bruto--lapangan-usaha-.html#subjekViewTab3,
diakses 1 Juli 2020 Ginting, A. M, Pengaruh Ketimpangan Pembangunan Antarwilayah Terhadap Kemiskinan Di Indonesia 2004-2013 , Kajian 20.1, 2016 Halimatusa'diyah,  I, Zakat  and  social  protection:  the  relationship between  socio-religious  CSOs  and  the  government  in Indonesia , Journal of Civil Society, 11.1, 2015 Karim, A, Kajian Efek Spasial Bantuan Operasional Sekolah (Bos)
Menggunakan Analisis Spasial . Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 2.1,  2014
Karim,  A.,  &  Prastyo,  D.  D, Spatial  Spillover  Effect  Of Transportation  Infrastructure  On  Regional  Growth . Economy of Region/Ekonomika Regiona, 16.3, 2020
Lapopo, J, Pengaruh ZIS (zakat, infak, sedekah) dan zakat fitrah terhadap  penurunan  kemiskinan  di  Indonesia  periode  1998- 2010 , Media Ekonomi, 20.1, 2017
Lee, J. dan Wong, D. W. S, Statistical Analysis with Arcview GIS , John Wiley and Sons, New York, 2001 Mukarromah, O, Keadilan Ekonomi Dalam Pendistribusian Zakat Oleh Badan Amil Zakat Nasional (BAZNAS) Kabupaten Serang-Banten . Bil Dalil , 1.1, 2017
Nasrullah,  M, Peran  zakat  sebagai  pendorong  multiplier ekonomi . Jurnal Hukum Islam, 2016
Thalib,  P.,  Kurniawan,  F.,  Agustin,  E.,  &  Sabrie,  H.  Y,
Enhancing  Zakah  and  Waqf  Function:  The  Application  of Islamic  Corporate  Social  Enterpreneurship  in  Indonesia . In International Conference on Law, Governance and Globalization, 2017 Tsabit,  A.  M, Peningkatan  Kesejahteraan  Ekonomi  Masyarakat melalui Zakat , Amal: Jurnal Ekonomi Syariah, 1.1, 2019
Syafiq, A, Zakat ibadah sosial untuk meningkatkan ketaqwaan dan kesejahteraan  sosial . ZISWAF:  Jurnal  Zakat  dan Wakaf, 2.2, 2016 Zalikha, S, Pendistribusian Zakat Produktif dalam Perspektif Islam , Jurnal Ilmiah Islam Futura, 15.2, 2016