## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7027

## Implementasi Teknologi Web Geospasial dan Decision Tree untuk Klasifikasi Sebaran Pengumpulan Zakat
Pratiwi Susanti 1* , Moch Yusuf Asyhari 1 , Juwari 1 , Khairul Adila Ahmad 2 , Norin Rahayu Shamsuddin 2 , Taniza Tajuddin 2
1 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas PGRI Madiun, Madiun, Indonesia
2 Fakultas, Program Studi, Universiti Teknologi MARA, Kedah Darulaman, Malaysia Email: 1 pratiwi,susanti@unipma.ac.id, 2 yusuf.asyhari@unipma.ac.id, 3 juwari@unipma.ac.id,
4 adilah475@kedah.uitm.edu.my, 5 norinrahayu@kedah.uitm.edu.my, 6 taniza@kedah.uitm.edu.my Email Penulis Korespondensi: pratiwi.susanti@unipma.ac.id
Abstrak− Sebagai  salah  satu  dari  lima  pilar  Islam,  zakat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  bagi  perkembangan  dan pertumbuhan sosial-ekonomi di sebuah wilayah. Pengumpulan zakat di Kota Madiun memiliki beragam tantangan, diantaranya adalah  motivasi  muzakki  sebagai  pembayar  zakat.  Zakat  merupakan  kewajiban  bagi  seseorang  yang  memiliki  harta  atau penghasilan lebih dari kebutuhan dasar untuk memenuhi kehidupannya. Salah satu cara untuk menumbuhkan motivasi bayar zakat adalah penggunaan teknologi web geospasial dalam memetakan muzakki di kota Madiun. Data laporan muzakki yang sebelumnya  masih  dalam  bentuk  diagram  grafik  diubah  menjadi  bentuk  geospasial  untuk  menciptakan  visual  yang  lebih interaktif. Teknologi webgis diolah dengan menyematkan titik koordinat yang tepat untuk memudahkan proses pemantauan berbasis geospasial, catatan dan informasi penting tentang muzakki, serta klasifikasi pengumpulan zakat meliputi pengumpulan zakat dalam jumlah tinggi, sedang, dan rendah. Proses klasifikasi diolah menggunakan decision tree yang menghasilkan 82% memiliki status tinggi dan 18% memiliki status sedang. Sehingga dapat dikatakan bahwa tingkat kepercayaan 82%. Selanjutnya hasil dari klasifikasi diintergrasikan dengan data geospasial untuk menggambarkan visual titik lokasi sebaran muzzaki wilayah kota madiun yang sebelumnya telah diklasifikasi menggunakan decision tree. Cara tersebut dapat merepresentasikan pemetaan muzakki dengan lebih mudah dan jelas, sehingga lembaga zakat (BAZNAS) dapat lebih cepat dalam menentukan kebijakannya untuk meningkatkan pengumpulan zakat.
Kata Kunci: Klasifikasi; Laporan Data; Pengumpulan Zakat; Sistem Informasi Geografis
Abstract− As one of the five pillars of Islam, zakat significantly contributes to socio-economic development and growth in a region. Zakat collection  in the city of Madiun has various challenges, including the motivation of muzakki as zakat payers. Zakat is an obligation for someone with assets or income exceeding basic needs to fulfill their living needs. One way to increase motivation to pay zakat is using geospatial web technology to map muzakki in the city of Madiun. Muzakki report data, which previously had the form of a graphic diagram, was changed to a more interactive geospatial form. Several essential advantages in  its  implementation  include  embedding  precise  coordinate  points  to  facilitate  the  geospatial-based  monitoring  process, important notes and information about muzakki, and the classification of zakat collection, including collecting zakat in high, medium,  and  low  amounts.  This  method  can  represent  muzakki  mapping  more  easily  and  clearly  so  that  zakat  institutions (BAZNAS) can quickly determine their policies to increase zakat collection.
Keywords : Classification; Geographic Information System; Data Report; Zakat Collection

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia terkenal dengan jumlah penduduk yang cukup tinggi, dengan menduduki peringkat ke 4 dunia. Namun persebaran  jumlah penduduk di indonesia diseluruh sektor tidak bisa secara merata karena indonesia merupakan negara  kepulauan.  Terutama  di  sektor  sosial  indonesia  masih  tergolong  kurang,  padahal  dengan  meningkatkan sektor  sosial  maka  sektor  yang  lainnya  seperti  sektor  pendidikan  dan  ekonomi  juga  akan  meningkat.  Sehingga harus  di  imbangi  dengan  penambahan  aktivitas  sosial  untuk  menunjang  kehidupannya  [1].    Persoalan  masalah kurangnya aktivitas sosial ini sering menjadi masalah terutama pada wilayah berbasis perkotaan.
Kota madiun adalah salah satu kota yang terletak di paling barat provinsi jawa timur[2]. Kota madiun salah satu  kota  yang  laju  pertumbuhannya  melebihi  laju  pertumbuhan  provinsi[3].  Semakin  tinggi  laju  pertumbuhan penduduk  maka  persentasi  kemiskinan  juga  akan  meningkat  [4].  Sehingga  kota  madiun  perlu  meningkatkan layanan  aktivitas  sosial.  Dalam  islam,  zakat  merupakan  bentuk  kegiatan  sosial  yang  cukup  efektif  untuk mengurangi  angka  kemiskinan[5].  Namun  realitanya  proses  pengumpulan  dana  zakat  masih  tergolong  belum merata sepenuhnya, masih ada beberapa instansi yang tersebar pada beberapa kelurahan  di kota madiun belum secara rutin menyumbangkan dana zakat. Sehingga dana zakat di kota madiun belum bisa terserap secara merata diseluruh kelurahan kota madiun. Berdasarkan data yang telah diperoleh dari Baznas kota madiun, ternyata jumlah pendanaan dari muzzaki sangat beragam, sehingga dibutuhkan pengklasifikasian jenis muzzaki berdasarkan besar- kecil  pendanaan.  Sehingga  dengan  adanya  informasi  klasifikasi  data  muzzaki,  dapat  membantu  baznas  untuk memberikan pendekatan yang lebih baik bagi muzzaki yang memberikan pendanaan yang rendah. Pendekatan bisa berupa pelayanan yang baik.
Penyaluran zakat di Indonesia dikelola oleh pemerintah melalui BAZNAS. Menurut  [6] baznas memiliki peranan besar dalam mendistribusikan infaq, zakat dan sodaqoh. Oleh karena itu dibutuhkan suatu strategi untuk meningkatkan  kualitas  pelayanan  dalam  mendistribusikan  zakat  yang  merata.  Menurut  [7]  terdapat  beberapa indikator yang perlu dioptimalkan dalam meningkatkan kualitas layanan, antara lain: transparansi, keseimbangan hak dan kewajiban, tanggung jawab, dan partisipatif. Sistem yang mengelola data muzakki di baznas kota madiun,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7027
saat ini  masih  menggunakan  model  lama  yaitu  menggunakan arsip  berupa dokumen excel  sehingga sulit untuk mencari dan mengevaluasi secara berkala.
Webgis merupakan salah satu sarana untuk membantu masyarakat memetakan sistem informasi berbasis geografis  melalui  website[8].  Dengan  menggunakan  webgis  orang  akan  lebih  mudah  melakukan  scanning informasi yang berbasis lokasi. Terdapat beberapa komponen yang dibutuhkan dalam membangun webgis antara lain  data  spasial  untuk  membuat  desain  pemetaan  lokasi  dan  desain  website  .  Sehingga  webgis  menyajikan tampilan  yang  berupa  pemetaan  yang  dituangkan  ke  dalam  website  [9].    Tujuan  pembuatan  webgis  ini  adalah untuk untuk membantu para pengurus baznas dalam memberikan informasi muzzaki berbasis pemetaan. Sehingga dengan  mengetahui  lokasi  para  muzzaki  pengurus  baznas  dapat  melakukan  jemput  bola  dalam  meningkatkan layanan kepada para muzzaki supaya tetap loyal dalam menyumbangan dana.
Menurut  [10]  dengan  adanya  webgis  maka  seluruh  layanan  dan  informasi  spasial  dan  non  spasial berdasarkan data yang diperoleh dapat diakses secara transparan oleh seluruh lapisan masyarakat. Pada penelitian [11]dengan  memanfaatkan  data  spasial  lalu  diolah  menggunakan  teknologi  webgis  untuk  mencari  strategi  dan potensi wilayah desa sehingga kedepannya bermanfaat dalam mengembangan desa yang berkelanjutan. Penelitian berkaitan  dengan  penerapan  teknologi  geospasial  di  Kabupaten  Madiun  telah  dilakukan  sebelumnya  [12]. Penelitian tersebut memetakan  fasilitas kesehatan yang tersebar di Kota Madiun, berbeda dengan penelitian  ini yang memetakan sebaran pembayar zakat di Kota Madiun. Teknologi geospasial untuk zakat juga telah diterapkan di Baznas Probolinggo dan Baznas Surakarta. Perbedaannya terletak pada subyek yang dituju, penelitian ini untuk memetakan pembayar zakat (Muzakki) dalam membantu pengumpulan zakat, sedangkan penelitian tersebut untuk penerima  zakat  (Mustahiq)  dalam  membantu  menyalurkan  zakat  [13],  [14].  Penggunaan  situs  web  juga  telah banyak  diterapkan  untuk  domain  zakat  seperti  web  pengelolaan  zakat  di  Baznas  Depok  [15],  web  pengelolaan zakat  di  LAZ  Freeport  Indonesia  [16],  sistem  kalkulasi  zakat  berbasis  web  di  Baznas  Kendari  [17],  Asesmen Mustahiq berbasis web di Baznas Berau, Kalimantan Timur [18], sistem informasi bagi Muzakki di Baznas Kota Bogor  [19]  dan  masih  banyak  lagi.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  seluruh  penelitian  tersebut  menerapkan teknologi  web  tanpa  menggunakan  teknologi  geospasial.  Kombinasi  teknologi  web  dan  geospasial  diteliti  di Baznas Surakarta [14]. Penelitian tersebut ditujukan untuk penerima zakat (Mustahiq), sedangkan untuk penelitian ini  ditujukan  untuk  pembayar  zakat  (Muzakki).  Kombinasi  web,  teknologi  geospasial,  dan  Decision  Tree  ini diharapkan  dapat  meningkatkan  transparansi  dan  tanggung  jawab  terhadap  data  pengumpulan  zakat  agar  dapat mengurangi  kemungkinan  kesalahan  saat  melakukan  pemetaan,  klasifikasi,  dan  pelaporan  data  pengumpulan zakat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan dalam penelitian webgis dibagi menjadi empat tahapan yaitu tahap perencanaan, desain, implementasi dan  evaluasi.  Ulasan  setiap  tahapan  telah  dituangkan  pada  gambar  1  yang  diawali  dengan  tahap  perencanaan, desain, implementasi serta diakhiri dengan kegiatan evaluasi.

## Gambar 1. Diagram Tahapan Penelitian

## 2.2 Perencanaan
Pada fase ini dilakukan perencanaan kegiatan yaitu membuat perencanaan waktu kegiatan dari survey  lapangan, pengumpulan data hingga mampu mengidentifikasi temuan masalah. Survey lapangan dilakukan di Baznas kota Madiun pada hari kerja. Hasil dari survey diperoleh 2 jenis data yaitu data spasial yang berupa titik koordinat dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7027
data  non  spasial  yang  berupa  informasi  pendanaan  dan  informasi  muzzaki.  Titik  koordinat  digunakan  untuk membuat  desain  layer  titip  pada  peta.  Kemudian  informasi  pendanaan  dan  informasi  data  muzzaki  digunakan sebagai  acuan  untuk  membuat  label  klasifikasi.  Proses  pelabelan  klasifikasi  menggunakan  teknik  data  mining dengan  menerapkan  metode  decision  tree.  Menurut  penelitian  [20]  untuk  memprediksi  hasil  suatu  keputusan dengan  menggunakan  teknik  klasifikasi  dapat  dilakukan  menggunakan  metode  decision  tree.  Desicion  tree dikerjakan dengan menghitung entrophy. Rumus dari entrophy dapat dijelaskan sebagai berikut :
∑ = 1 − pi ∗ log2pi n i (1)
Keterangan: S : himpunan kasus A : Fitur n : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S
Untuk menentukan atribut sebagai node akar, diperoleh dari nilai gain tertinggi dari atribut yang digunakan. Untuk memperoleh gain dihitung menggunakan persamaan rumus 2
Gain (S,A) = Entrophy (S) - ∑ −1 Si S ∗ Entrophy(Si) n i . (2)

## 2.3 Desain
Tahap ini meliputi enam proses perancangan meliputi pembuatan shape wilayah Kota Madiun, penyematan open street map layer, pembuatan base map, pembuatan point layer, integrasi data spasial, dan klasifikasi wilayah.
1. Penyematan  open  street  map,  memasukkan  OSM  kedalam  perangkat  GPS.  fitur  ini  digunakan  untuk menambahkan Online Basemap  yang  bernama adalah XYZ Tiles yang dapat diakses  melalui  browser panel QGIS
2. Pembuatan Point Layer. Untuk menyematkan layer point pada quantum menggunakan fitur add  vektor layer, yang dapat diakses pada layer > add vektor > delimited text
Proses  membangun  desain  dirancang  dengan  menggunakan  beberapa  perangkat  pendukung  untuk menampilkan  pemodelan  desain  data  spasial  dan  non  spasial  diperlukan  beberapa  perangkat  pendukung, diantaranya :
1. Perangkat lunak disisi server
XAMPP, digunakan untuk mengimplementasikan desain GIS supaya bisa dijalankan di web browser Apache, digunakan untuk melakukan deployment di sisi server melalui localhost server
2. Perangkat lunak disisi client
Internet  browser  (Google  Chrome,  Internet  Explorer,  Firefox),  digunakan  untuk  menjalankan  webgis  yang bereksistensi .php.
3. Perangkat lunak pengolah data spasial
Proses penyusunan data spasian dikerjakan menggunakan aplikasi opensource yakni quantum GIS. Tools ini digunakan untuk mengolah data spasial yang telah dikumpulkan.

## 2.4 Implementasi
Tahap  implementasi adalah  mengintegrasikan beberapa layer dari data spasial dan non spasial. Proses  integrasi dikerjakan dengan menambah plugin tambahan yang bernama openlayer. OpenLayer merupakan alat bantu dalam bentuk plugin untuk untuk menempatkan peta dinamis di halaman web mana pun. Plugin ini dapat menampilkan peta,  data  vektor,  dan  penanda  yang  diambil  dari  sumber  mana  pun.  OpenLayers  telah  dikembangkan  untuk memperluas penggunaan berbagai informasi geografis. Selanjutnya tahap terakhir adalah melakukan deployment. Tahap ini merupakan proses penggabungan informasi geografis dan data spasial ke halaman web secara dinamis.

## 2.5 Evaluasi
Proses  terakhir  adalah  melakukan  evaluasi  tampilan  webgis  sesuai  dengan  kebutuhan  dari  stakeholder.  Proses evaluasi  tidak  dikerjakan  secara  transparan  bersama  masyarakat/dinas  terkait,  melainkan  dengan  baznas  kota madiun.  Tujuannya  untuk  membantu  baznas  memetakan  wilayah  muzzaki  dan  menyusun  strategi  pelayanan kepada  muzzaki.  Tahap  evaluasi  dikerjakan  melalui  FGD  bersama  dengan  baznas  kota  madiun.  Setelah  proses evaluasi selanjutnya dilakukan tahap pengembangan sistem berdasarkan evaluasi yang diperoleh.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  pada  penelitian  ini  diuraikan  selaras  dengan  tahapan  penelitian  yang  diuraikan  pada metodologi  penelitian.  Penelitian  dilaksanakan  dengan  bantuan  dari  Badan  Amil  Zakat  Nasional  Kota  Madiun terkait perencanaan dan pengumpulan data penelitian. Sebagian data yang digunakan tidak dapat dipublikasikan untuk umum dengan pertimbangan hak privasi individu, organisasi, dan instansi terkait.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7027

## 3.1 Perencanaan
Proses  perencanaan  dilakukan  di  Badan  Amil  Zakat  Nasional  Kota  Madiun.  Hasil  dari  perencanaan  berupa pengumpulan data muzzaki dan laporan keuangan yang secara tertib dipublikasikan setiap tahun. Salah satu data yang akan digunakan adalah data  laporan pengumpulan zakat  yang  meliputi zakat maal dan infaq dari berbagai instansi, organisasi, maupun perorangan. Total data yang telah dikumpulkan terdiri dari tahun 2017 hingga tahun 2022  dengan  jumlah  instansi  sebanyak  51  instansi  yang  telah  secara  rutin  melakukan  donasi  zakat  dan infaq.Informasi yang diperoleh ini akan menjadi modal untuk melaksanakan survey. Hasil survey yang diperoleh ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Hasil Survey Lapangan dan Pengumpulan Data Spasial untuk Distribusi Penerimaan Zakat oleh
Badan Amil Zakat Nasional di Kota Madiun No Latitude Altitude Zakat Maal Infaq Total Penerimaan Status 1 -7,64856 111,5348 15.470.000 5.070.000 20.540.000 Tinggi 2 -7,62761 111,5241 40634805 10.110.000 50.744.805 Tinggi 3 -7,63239 111,5307 125802775 61.325.000 187.127.775 Tinggi 4 -7,63262 111,5315 19870000 12.370.000 32.240.000 Tinggi 5 -7,63266 111,5316 131300000 75.270.000 206.570.000 Tinggi 6 -7,64222 111,5283 11430000 8.490.000 19.920.000 sedang 7 -7,62955 111,5241 7000000 6.025.000 13.025.000 sedang 8 -7,64649 111,5328 18893376 5.000.000 23.893.376 Tinggi 9 -7,64261 111,5304 22200000 14.220.000 36.420.000 Tinggi 10 -7,62745 111,5302 20227000 7.480.000 27.707.000 Tinggi
Survey dilakukan untuk memeriksa lokasi Muzakki atau Pembayar zakat. Data yang diperoleh diantaranya adalah  Nama  Pembayar  Zakat,  Latitude,  Longitude,  Jumlah  zakat  maal  yang  diserahkan,  Jumlah  infaq  yang diserahkan, dan total penerimaan. Seluruh data telah diperiksa satu per satu dan sesuai dengan hasil survey yang dilakukan.  Selanjutnya  untuk  informasi  status  diperoleh  dari  proses  pengolahan  data  menggunakan teknik  data mining dengan metode decision tree. Tahapan dari proses data mining akan dijelaskan pada gambar 2
Gambar 2. Proses klasifikasi status penerimaan zakat dengan Machine Learning (Decision Tree)
Gambar 2 menunjukkan proses untuk memprediksi status pembayaran zakat dengan Decision Tree. Proses tersebut menghasilkan perkiraan status berdasarkan pola  yang sudah dipelajari sebelumnya dari data latih  yang sudah ada. Penentuan status bertujuan untuk mengklasifikasikan pembayar zakat dengan total pembayaran rendah hingga tinggi. Model machine learning yang dibangun terdiri dari input data latih (Zakat  Collection), pemilihan atribut yang digunakan (Select Attributes), memilih label klasifikasi (Set Role), komputasi dengan metode decision tree,  menerapkan  model  (Apply  Model)  dengan  data  latih  (Zakat  Collection  Test).  Status  dalam  data  latih ditunjukkan pada Gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7027
Dengan menggunakan teknik machine learning akan membantu pembayar zakat untuk menentukan status pembayaran zakat dengan  lebih cepat saat  diberikan data baru.Sehingga panitia pengumpulan zakat tidak perlu menambahkan  status  pembayaran  zakat  secara  manual.  Contoh  hasil  penggunaan  model  yang  telah  dibangun ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil prediksi status pembayaran zakat dengan Decision Tree
NO Zakat Maal Infaq Total Penerimaan Confidence Confidence Confidence Confidence Prediction (Tinggi) (sedang) (Rendah) (Kosong) (Status) 1 0 0 0 0.0 0.0 0.0 1.0 Kosong 2 34453000  14.574.200 49.027.200 0.82 0.18 0.0 0.0 Tinggi
Pada tabel 2, menjelaskan bahwa ketika diberikan data baru maka model akan menghasilkan prediksi status pembayaran zakat. Tingkat kepercayaannya dapat ditunjukkan pada kolom confidence. Kemungkinan yang terjadi pada baris data uji pertama adalah 100% kosong. Terbukti dari zakat maal dan infaq yang tidak memiliki nilai, dengan kata lain perorangan, organisasi, atau instansi tersebut tidak membayar zakat. Kemungkinan yang terjadi pada baris kedua  menunjukkan ada kemungkinan 82% memiliki status tinggi dan 18%  memiliki status sedang, sehingga  data  baris  kedua  diperkirakan  memiliki  status  tinggi  dengan  tingkat  kepercayaan  82%.  Terbukti  dari jumlah  zakat  yang  dibayarkan  terdiri  dari  zakat  maal  sebesar  34.453.000  rupiah  dan  infaq  sebesar  14.574.200 rupiah dengan total pembayaran sebanyak 49.027.200 rupiah. Dilihat kembali berdasarkan sebaran data latih yang dipelajari dalam model yang dibangun, nilai tersebut termasuk dalam status tinggi.

## 3.1 Desain
Proses  dalam  mendesain,  tahap  awal  yang  dilakukan  ada  membuat  basemap.  Basemap  yang  digunakan  adalah openstreet map. Openstreet map merupakan peta digital yang mengcapture peta wilayah secara menyeluruh. Hasil capture peta basemap seperti yang ditampilkan pada gambar 2
Gambar 2. Penyematan Base Map dengan Open Street Map
Pada gambar 2 merupakan hasil capture basemap dari OpenStreetMap dengan wilayah kota madiun. Peta OpenStreetMap  dapat  dimodifikasi  sesuai  kebutuhan  stakeholder.  Untuk  menambahkan  base  map  dilakukan dengan melalui view > panel > XYZ Tiles. Terdapat beberapa basemap yang dapat digunakan seperti google earth, openstreet map dan bing.Pada penelitian ini basemap yang digunakan adalah openstreet map.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7027
Tahap selanjutnya adalah menginput data atribut .shp. Data shp diperoleh dari website www.lapakgis.com. Gambar 3.0 merupakan file-file .shp yang dijadikan sebagai data atribut spasial. Atribut file .shp yang digunakan pada proses desain adalah  file wilayah administrasi kota madiun. Proses importing data .shp dilakukan  melalui aplikasi quantum GIS, dengan melalui panel layer > create layer > New Shape File Layer.  Untuk mendapatkan data vektor berupa area. Tampilan data .shp yang telah diimport dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Data importing vektor
Data importing untuk menghasilkan vektor titik terdiri dari 7 atribut antara lain : nama instansi, longitude, latitude, dana sumbangan zakat mal, dana sumbangan infaq, total penerimaan dan status muzzaki. Pada gambar 4. Hasil  data  importing,  pada  bagian  informasi  instansi  tertulis  memang  berisi  null,  karena  informasi  muzzaki merupakan informasi yang bersifat pribadi dan tidak diperbolehkan untuk diakses oleh umum.

## 3.2 Implementasi
Pada tahap ini selanjutnya melakukan proses integrasi semua layer yang terdiri dari layer vektor .shp, layer titik dan layer polygon. Hasil dari integrasi dengan keseluruhan vektor selanjutnya di deploy ke website menggunakan perangkat xampp dengan bantuan tambahan plugin dari quantum GIS bernama qgis2web.
Gambar 5. Hasil Deployment Data Geospasial ke Situs Web
Pada gambar 5 merupakan hasil deployment desain peta yang telah dirancang melalui quantum GIS. Hasil dari  deployement  berupa  file  .html.  Selanjutnya  isian  dari  file  .html  dimodifikasi  sesuai  dengan  kebutuhan stakeholder.  Pada  gambar  5  merupakan  hasil  tempilan  website  yang  berisi  profile  tentang  baznas,  informasi program-program baznas, informasi donasi, serta kontak pusat baznas. Tampilan geospasial data muzzaki dapat diakses  melalui  home  website.  Sehingga  ketika  pengguna  mengunjungi  website  dapat  terlihat  secara  langsung siapa  saja  muzzaki  yang  telah  berdonasi  di  baznas  kota  madiun.  Pada  gambar  5  terdapat  4  jenis  titik  yang menyimbolkan titik merah yang berarti muzzaki yang menyumbangkan dana donasi paling rendah, titik hijau yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7027
mengertikan muzzaki yang menyumbangkan dana donasi paling tinggi, titik kuning yang menyimbolkan muzzaki yang menyumbangkan dana donasi sedang dan titik hitam yang menyimbolkan muzzaki yang tidak pernah donasi sama sekali

## 3.3 Evaluasi
Kegiatan  yang  dilakukan  adalah  melakukan  monitoring  secara  berkala  dengan  stakeholder  yang  berhubungan dengan  kebutuhan  pembuatan  website  yang  telah  dirancang.  Kegiatan  dilakukan  dengan  melalui  FGD  yang membahas  masalah  desain  tampilan,  informasi  yang  ditampilkan  di  website  dan  membangun  strategi  untuk mendapatkan  muzzaki  yang  lebih  banyak.  FGD  tahap  evaluasi  ini  dikerjakan  setelah  website  sudah  dibangun. Hasil dari FGD berupa data kualitatif  yang menyatakan bahwa stakeholder ingin menambah fitur mencari jarak terdekat muzzaki supaya muzzaki yang terdekat dapat diberikan pelayanan yang lebih baik seperti antar-jemput donasi,  menambah  fitur  filter pencarian untuk  mencari titik-titik  lokasi  muzzaki  yang  masih  minim  melakukan donasi.  Tujuannya  adalah  untuk  melakukan  program  pendekatan  dengan  muzzaki  supaya  tertarik  melakukan donasi baik zakat maupun infaq.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  dari  pembahasan  sebelumnya,dapat  disimpulkan  bahwa  pembuatan  webgis  dibuat  dengan menggunakan  kombinasi  dari  2  tools  yaitu  perangkat  untuk  melakukan  pemetaan  GIS  dan  website  untuk mengimplementasikan hasil pemetaan GIS . Untuk pembuatan sisten informasi geografi dibangun menggunakan quantum GIS dan tool website  dibangun  menggunakan XAMPP. Data GIS berisi data titik  koordinat  longitude dan  latitude  lokasi  muzzaki,  informasi  pendanaan  muzzaki  dan  informasi  status  pendanaan  muzzaki.  Sebelum dilakukan  proses  digitalisasi  data  geospasial,  data  diolah  terlebih  dahulu  dengan  Teknik  data  mining  untuk mendapatkan  status  pendanaan.  Pengolahan  data mining  dibangun  dengan  menggonakan  metode  decision  tree. Hasil decision tree kemudian diintegrasikan dengan data koordinat titik lokasi. Untuk mengolah data titik lokasi dilakukan proses pembuatan data vektor layer titik untuk menampilkan data berupa simbol. Selanjutnya mengolah data Layer .shp untuk menampilkan area pemetaan batas wilayah kota madiun. Serta layer terakhir yaitu membuat base map dengan menggunakan openstreet map. Setelah seluruh layer titik, shp dan base map terintegrasi, langkah terakhir adalah melakukan konversi ke website. Proses konversi dilakukan dengan menggunakan plugin tambahan yaitu qgistoweb untuk mendapatkan  file peta bereksistensi .html. File eksistensi .html selanjutnya dimodifikasi sesuai dengan keinginan stakeholder. Seperti peletakan map, informasi kontak center. Sehingga dengan dibuatnya webgis harapannya dapat membantu baznas kota madiun memetakan muzzaki dengan lebih transparan. Selain itu membantu baznas dalam memberikan strategi pelayanan kepada muzzaki yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih penulis sampaikan kepada Universitas PGRI Madiun atas dukungannya dalam penelitian ini melalui program  penelitian  Hibah  LPPM  program  kerjasama  international  antara  Universitas  PGRI  Madiun  dengan Universiti  Teknologi  MARA.  Selain  itu  ucapan  terima  kasih  sebesar-besarnya  kami  sampaikan  kepada  Badan Amil Zakat Kota Madiun yang telah memfasilitasi dan membantu dalam pengambilan data.

## REFERENCES
[1] M. R. C. Rumengan, J. I. Kindangen, and E. D. Takumansang, “Analisis Ketersediaan Dan Kebutuhan Fasilitas Sosial Di Kota Kotamobagu,” Spasial, vol. 6, no. 2, pp. 375–387, 2019.
[2] D. A. Prasetyo and N. Nasikh, “Penguatan Umkm Melalui Inovasi ‘Lapak Umkm’ Sebagai Upaya Pemulihan Ekonomi Di  Masa  Pandemi,”  Eqien-Jurnal  Ekon.  dan  Bisnis,  vol.  10,  no.  2,  pp.  63–73,  2022,  [Online].  Available: https://doi.org/10.34308/eqien.v10i2.614
[3] F.  H.  Febrianto  and  E.  B.  Santoso,  “Pengembangan  Pusat-Pusat  Pertumbuhan  Di  Wilayah  Madiun  Raya  Untuk Mengurangi  Tingkat  Ketimpangan  Pendapatan  Wilayah,”  J.  Penataan  Ruang,  vol.  17,  no.  1,  p.  41,  2022,  doi: 10.12962/j2716179x.v17i1.11899.
[4] R.  N.  K.  F.  D.  Fauzi,  “PENGARUH  LAJU  PERTUMBUHAN  PENDUDUK  TERHADAP  KEMISKINAN  DI INDONESIA,” EBISMEN, vol. 1, pp. 2003–2005, 2022.
[5] M. H. Mirnawati, “Peran Zakat Dalam Penanggulangan Kemiskinan Melalui Program Kerja Badan Amil Zakat Nasional (Studi Pada Baznas Kota Samarinda),” J. Ekon. Syariah Mulawarman, vol. 1, no. 2, pp. 123–130, 2022.
[6] M.  A.  Suryawan,  A.  Asniati,  and  L.  F.  Ireno,  “Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan  Mustahik  Pada  Baznas  Kota Baubau,” J. Inform., vol. 11, no. 1, p. 10, 2022, doi: 10.55340/jiu.v11i1.1090.
[7] S.  E.  W.  D.  Aidar  Erika  Toding  Pali,  “Sistem  Pelayanan  Badan  Amil  Zakat  Nasional  (Baznas)  Kota  Samarinda,” Dedikasi, vol. 21, no. 2, p. 106, 2020, doi: 10.31293/ddk.v21i2.5007.
[8] M. Sholikhan, S. Y. J. Prasetyo, and K. D. Hartomo, “Pemanfaatan WebGIS untuk Pemetaan Wilayah Rawan Longsor Kabupaten Boyolali dengan Metode Skoring dan Pembobotan,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 131–143, 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1588.
[9] M. I. Anshory, F. Renaldi, and H. Ashaury, “Sistem Informsi Geografis Sebaran Pendidikan Pada Tingkat Sekolah Dasar Dan  Menengah  Pertama  Di  Wilayah  Kabupaten  Bandung  Barat  Berbasis  Web,”  Pros.  SENIATI,  pp.  81–86,  2019,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7027
[Online]. Available:
https://ejournal.itn.ac.id/index.php/seniati/article/view/957%0Ahttps://ejournal.itn.ac.id/index.php/seniati/article/downl oad/957/881
[10]  D.  T.  Fatimatuzahra  and  Somantri,  “Perancangan  Web  Geographic  Information  System  (WebGIS)  Kehutanan  Pada Wilayah Sukabumi,” J. Tekno Kompak, vol. 17, no. 1, pp. 184–195, 2023.
[11]  D.  Mirwansyah,  R.  Riyayatsyah,  and  D.  Martadinata,  “Pemetaan  Pemukiman  dan  Potensi  Wilayah  Desa  Berbasis WebGis,” Metik J., vol. 4, no. 2, pp. 35–41, 2020, doi: 10.47002/metik.v4i2.187.
[12]  R. H. K. P. Fajar Rizki Widiatmoko, Yazid Fanani, Donny Rusdian Pratama, I Wayan Koko Suryawan, Mega Mutiara Sari, “APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) ZONASI KAWASAN WILAYAH PERTAMBANGAN DI KABUPATEN MADIUN MENGGUNAKAN BASIS DATA SPASIAL,” Syntax Lit. J. Ilm. Indones., vol. 07, no. 9, p. 89, 2022, [Online]. Available: http://www.nber.org/papers/w16019
[13]  M.  Alamsyah  and  M.  F.  Arif,  “PENDATAAN  PENERIMA  ZAKAT  KANTOR  BAZNAS  KABUPATEN PROBOLINGGO BERBASIS ANDROID GIS,” Joutica, 2019, doi: 10.30736/jti.v4i2.322.
[14]  I. C. Utomo, S. Rokhmah, M. Muqorobin, and I. Muslihah, “Web Based Distribution of Zakat, Infaq, and shodaqoh (Case Study Of Surakarta City Region),” Int. J. Comput. Inf. Syst., 2020, doi: 10.29040/ijcis.v1i1.4.
[15]  M. Ramadan, R. Muhammad, and F. A. Riansyah, “Aplikasi Pengolahan Zakat Online Berbasis Web Baznas Depok,” J. Manaj. Dakwah, 2021, doi: 10.15408/jmd.v8i1.19898.
[16]  D. W. Ningrum and L. Nulhakim, “Sistem Informasi Pengelolaan Zakat Berbasis Web Pada Lembaga Amil Zakat (LAZ) Yayasan  Masyarakat Muslim Freeport Indonesia,” J. Sist. Inf., 2020.
[17]  H. Pratama, A. Kurnianti, and A. Setiawan, “Web-Based Zakat Information and Calculation System at Badan Amil Zakat Nasional  (BAZNAS)  of  the  Kendari  City  Using  the  Laravel  Framework,”  Emerg.  Inf.  Sci.  Technol.,  2023,  doi: 10.18196/eist.v3i1.16891.
[18]  S. Maryani and A. Firdonsyah, “Implementation of a Web-Based Zakat Impact Assessment System (Case Study: Berau District National Amil Zakat Agency),” Procedia Eng. Life Sci., 2021, doi: 10.21070/pels.v1i2.996.
[19]  D. A. Putri and S. Ernawati, “Rancang Bangun Aplikasi Zakat Online Berbasis Web Pada Badan Amil Zakat Nasional (Baznas) Kota Bogor,” Semin. Nas. Sist. Inf., 2019.
[20]  E.  Fauziningrum,  M.Pd  and  E.  I.  Sulistyaningsih,  “Penerapan  Data  Mining  Metode  Decision  Tree  Untuk  Mengukur Penguasaan Bahasa Inggris Maritim (Studi Kasus Di Universitas Maritim Amni),” J. Sains Dan Teknol. Marit., vol. 22, no. 1, p. 41, 2021, doi: 10.33556/jstm.v22i1.285.