Available at https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 10(02), 2024, 1326-1339
Analisis Sentimen Konsumen Terhadap Pertumbuhan Zakat: Studi Kasus Lembaga Amil Zakat Nasional Tahun 2018-2022
Pidi Apriyadi 1*) ,  Cupian 2) 1,2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Padjadjaran *Email korespondensi: pidi16001@mail.unpad.ac.id

## Abstract
Studies on the correlation between consumer sentiment, as measured using the consumer confidence index, and zakat growth are limited. Studies related to this topic are important because the consumer confidence index, as an  indicator  of  consumer  sentiment,  can  reflect  people's  behavior  in  paying  zakat.  This  study  explores  the relationship between the consumer confidence index and zakat growth in Indonesia in the 2018-2022 period. Data on  zakat  is  obtained  from  the  financial  statements  of  national  zakat  institutions,  while  data  on  the  consumer confidence index is obtained from Bank Indonesia. Through the Arellano-Bover/Blundell Bond two-step GMM system approach, the study concluded that the consumer confidence index did not have a significant impact on zakat growth. This finding is a contribution in understanding why the potential of zakat in Indonesia has not been optimized, in line with the existing literature. The research also offers an update in the use of consumer sentiment indicators.

## Keywords : zakat, indeks keyakinan konsumen, system gmm, Baznas
Saran sitasi : Apriyadi, P., & Cupian. (2024). Analisis Sentimen Konsumen Terhadap Pertumbuhan Zakat: Studi Kasus Lembaga Amil Zakat Nasional Tahun 2018-2022. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 10 (02), 1326-1339. doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v10i2.13340
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v10i2.13340

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  sistem  ekonomi  syariah,  individu  tidak hanya dituntut untuk memenuhi kebutuhan pribadinya semata.  Akan  tetapi,  individu  memiliki  kewajiban untuk  menaruh  perhatian  kepada  kebutuhan  orang lain,  salah  satunya  adalah  dengan  menunaikan  zakat (Ibrahim  et  al.,  2021).  Zakat  merupakan  salah  satu instrumen  keuangan  sosial  dalam  Islam.  Perannya sangat  penting  dalam  mengatasi  kesenjangan pendapatan  dalam  masyarakat  (Chapra,  2000; Widiastuti  et  al.,  2022).  Keistimewaan  zakat  juga sudah disoroti oleh Hamang Najed (2015) dan Askari et al. (2017) yang menegaskan bahwa zakat memiliki nilai  dalam membersihkan harta  dan juga membantu mencapai  kesejahteraan  bersama  dalam  masyarakat. Dengan  menunaikan  zakat,  golongan  yang  lemah secara  ekonomi  dapat  meningkatkan  kemampuan untuk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya  sehingga peluang  untuk  terjerumus  dalam  kemiskinan  dapat ditekan.
Dalam  hukum  agama  Islam,  pelaksanaan  zakat merupakan  sebuah  kewajiban  bagi  seorang  muslim. Kewajiban tersebut tertuang dalam beberapa ayat Al- qur’an, seperti Qs. At-Taubah ayat 103 yang artinya “ Ambillah zakat dari harta mereka, guna membersihkan dan menyucikan mereka, dan berdoalah  untuk  mereka.  Sesungguhnya  doamu  itu (menumbuhkan)  ketenteraman  jiwa  bagi  mereka. Allah  SWT  maha  mendengar,  maha  mengetahui ”. Perintah zakat juga tertuang dalam Qs. Al-
Baqarah ayat 110 yang artinya “Dan dirikanlah shalat serta bayarkanlah zakat”. Selain itu, kewajiban zakat  juga  tertulis  dalam  Hadist  Riwayat  Bukhari Muslim  yang  artinya “Islam  dibangun  di  atas  lima hal: kesaksian sesungguhnya tiada Tuhan selain Allah dan  sesungguhnya  Muhammad  utusan  Allah, melaksanakan  shalat,  membayar  zakat,  haji,  dan puasa ramadhan”.
Penelitian terkini mengenai zakat sebagai sumber pendapatan  negara  yang  dapat  digunakan  untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat telah
dilakukan oleh Herianingrum et al. (2024). Penelitian tersebut menyatakan bahwa zakat mampu menstimulus  pertumbuhan  ekonomi  negara  melalui konsumsi yang dilakukan oleh mustahik sebagai hasil adanya  distribusi  zakat  kepada  mereka.  Kondisi tersebut sejalan dengan Nayak & Hedge (2023) yang menegaskan  bahwa  implementasi  zakat  dapat mengurangi kesenjangan pendapatan. Dengan terwujudnya  kondisi  tersebut,  Safitri  et  al.  (2024) membuat  kesimpulan  bahwa  pada  akhirnya  praktik zakat mampu menstimulus pertumbuhan ekonomi.
Sebagai  salah  satu  negara  muslim  terbesar  di dunia,  Indonesia  menyimpan  potensi  yang  besar dalam  penghimpunan  zakat.  Potensi  tersebut  dapat mencapai  Rp327  triliun  per  tahun,  hampir  setara anggaran  negara  untuk  program  sosial  pada  tahun 2022  yang  mencapai  Rp431,5  triliun.  Dengan dukungan  dari  512  badan  amil  zakat,  49.312  unit pengumpul  zakat  (UPZ),  145  lembaga  zakat,  dan 10.124  amil,  mencapai  potensi  tersebut  bukanlah sesuatu  yang  tidak  mungkin  (Kemenag  RI,  2023). Namun,  pada  kenyataannya  penghimpunan  zakat masih berada pada tingkat 10% atau sekitar 20 triliun (PPID  BRIN,  2024).  Situasi  ini  menjadi  masalah karena Indonesia merupakan salah satu negara dengan penduduk muslim terbesar di dunia.
Berdasarkan hukum, manfaat, serta potensi zakat yang telah diuraikan sebelumnya, praktik zakat serta faktor-faktor  yang  mempengaruhinya  seharusnya mendapatkan  perhatian  dari stakeholders zakat, termasuk pemerintah Indonesia. Hal ini penting agar pemahaman  terhadap  dinamika  pelaksanaan  zakat semakin  baik  dan  dapat  membantu  menciptakan regulasi  yang  tepat  untuk  pengelolaan  zakat  yang sukses.  Salah  satu  aspek  yang  perlu  diperhatikan adalah kondisi sentimen konsumen terhadap pertumbuhan zakat. Dalam banyak literatur ekonomi, sentimen  konsumen  sering  diukur  menggunakan indeks  kepercayaan  konsumen  (IKK)  seperti  yang dibahas  dalam  penelitian-penelitian  sebelumnya (Singal, 2012; Juhro & Iyke, 2020; Anand et al.2021; Abdul  Karim  et  al.  2022;  Akbar  et  al.  2022; Irwaningtyas et al. 2023; Wang, 2024).
IKK  adalah  survei  konsumen  yang  menggali pandangan konsumen tentang kondisi keuangan masa depan, sentimen terkait situasi ekonomi, pengangguran,  dan  kemampuan  untuk  menabung. Hasil  survei  tersebut  akan  memberikan  gambaran perkembangan konsumsi dan tabungan rumah tangga di  masa  depan.  IKK  menggunakan  indikator  di  atas
100  untuk  menunjukkan  peningkatan  kepercayaan konsumen  terhadap  situasi  ekonomi  masa  depan, sehingga  konsumen  akan  mengurangi  tabungannya dan  cenderung  melakukan  konsumsi  dalam  jumlah besar. Sebaliknya, indikator di bawah 100 menunjukkan  sikap  pesimis  konsumen  terhadap perkembangan ekonomi di masa depan, sehingga akan mengurangi  konsumsinya  dan  cenderung  untuk menabung lebih banyak (OECD, 2024). Berdasarkan definisi tersebut, dapat diasumsikan bahwa tingginya kepercayaan  konsumen  dapat  mengindikasikan banyaknya harta yang dimiliki sehingga meningkatkan kemungkinan konsumen untuk menunaikan zakat. Sebaliknya, rendahnya kepercayaan  konsumen  dapat  mengindikasikan penurunan kekayaan yang dimiliki sehingga peluang untuk menunaikan zakat menjadi lebih kecil.
Para peneliti sudah cukup banyak menggunakan variabel  indeks  kepercayaan  konsumen  sebagai ukuran  sentimen  konsumen  dalam  memprediksi perilaku ekonomi, salah satunya pasar saham. Mereka mendokumentasikan  berbagai  dampak  dari  indeks kepercayaan konsumen terhadap pasar saham (Piccoli et al., 2018); Banchit et al., 2020); Shi et al., 2020); Vuong  &  Suzuki,  2020;  Wang  et  al.,  2021;  Wang, 2024).  Selain  itu,  variabel  indeks  kepercayaan konsumen juga disorot dalam penelitian Akbar et al. (2022)  yang  menemukan  bukti  bahwa  indeks kepercayaan  konsumen  dapat  memprediksi  siklus ekonomi  seperti  indeks  harga  saham  gabungan (IHSG) dan purchasing manager’s indeks (PMI).
Dalam konteks ekonomi syariah, terutama terkait dengan  zakat,  penggunaan  indeks  kepercayaan konsumen sebagai ukuran sentimen konsumen masih belum  banyak  dipertimbangkan  oleh  para  peneliti dalam  memprediksi  dinamika  zakat.  Namun,  riset yang mengkaji hubungan sentimen konsumen dengan zakat sudah dilakukan oleh Timur et al. (2023) yang menggunakan  sentimen  konsumen  berbasis  media sosial Twitter sebagai  proksi  sentimen  konsumen. Penelitiannya  mengungkapkan  bahwa  sentimen masyarakat  terhadap  Baznas  cenderung  positif. Kondisi tersebut memberikan sinyal positif bagi amil zakat  untuk  meningkatkan  kinerja  penghimpunan zakat di masa depan.
Penelitian serupa dilakukan oleh Hamdani et al. (2024)  yang  meneliti  hubungan  sentimen  konsumen dengan zakat menggunakan sentimen berbasis media sosial.  Hasilnya  mengungkapkan  bahwa  informasi yang  disebarkan  melalui  sosial  media  mendorong
motivasi  muzaki  untuk  menyalurkan  zakatnya. Temuan  ini  juga  mengisyaratkan  bahwa  sentimen konsumen terhadap zakat dapat dibangun, sebagaimana penelitian Kasri dan Sosianti (2023).
Seperti  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  riset mengenai  hubungan  sentimen  konsumen  yang menggunakan  indeks  kepercayaan  konsumen  untuk memprediksi  dinamika  zakat  masih  terbatas.  Indeks kepercayaan  konsumen  merupakan  variabel  yang menarik  karena  dapat  mencerminkan  perilaku konsumen,  terutama  dalam  konteks  pembayaran zakat.  Oleh  karena  itu,  penelitian  tentang  topik tersebut penting untuk dilaksanakan.
Penelitian  ini  mengkaji  hubungan  antara sentimen konsumen dan pertumbuhan zakat. Kesamaannya dengan penelitian sebelumnya terletak pada  penggunaan  variabel  indeks  kepercayaan konsumen  sebagai  ukuran  sentimen  konsumen. Namun,  perbedaannya  terletak  pada  penggunaan variabel indeks kepercayaan konsumen yang berbasis pada  tingkat  pengeluaran.  Variabel  ini  lebih  sesuai dalam  merepresentasikan  perilaku  konsumen  dalam membayar zakat. Dengan cara yang sederhana, tingkat pengeluaran konsumen yang tinggi dapat mencerminkan  total  pendapatan  atau  kekayaan konsumen.  Secara  logis,  semakin  tinggi  total pendapatan  konsumen,  semakin  besar  peluang  bagi kekayaan  konsumen  untuk  mencapai  nisab  dan memenuhi kewajiban zakat, sebagaimana diilustrasikan  dalam  konsep  konsumsi  oleh  Mankiw (2019).  Perbedaan  lainnya  juga  terletak  pada konteksnya  yang  berfokus  kepada  ekonomi  syariah, yaitu  untuk  memprediksi  dinamika  zakat  di  mana literatur  terkait  topik  tersebut  masih  terbatas.  Selain itu, perbedaannya juga terlihat pada metode estimasi yang digunakan, yaitu menggunakan metode estimasi data  panel  dinamis  dengan  pendekatan Arellano- Bover/Blundell-Bond  system  estimator two-step, sebuah  metode  yang  masih  jarang  ditemukan  pada penelitian sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  zakat  sebagai variabel  dependen,  dan  data  indeks  kepercayaan konsumen (IKK) sebagai variabel independen. Selain itu,  data  distribusi  zakat,  konsumsi,  dan  inflasi  juga dipertimbangkan dalam penelitian ini. Jenis data yang digunakan  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari laporan  resmi  lembaga  amil  zakat,  Bank  Indonesia
(BI),  dan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Semua  data tersebut dikumpulkan dalam bentuk tahunan.
Penelitian  ini  menggunakan teknik non- probability  sampling dengan  menetapkan  kriteria tertentu sebagai metode penentuan sampel (Rawung, 2020).  Kriteria  yang  ditetapkan  untuk  menetapkan sampel adalah sebagai berikut:
a. Lembaga  Amil  Zakat  (LAZ)  skala  nasional (LAZNAS)  yang  terdaftar  di  Baznas  RI.  LAZ skala  nasional  dipilih  karena  pada  beberapa laporan yang dikeluarkan oleh Baznas, LAZNAS memiliki  jumlah  penghimpunan  zakat  di  atas organisasi zakat lainnya.
b. LAZNAS memiliki laporan keuangan zakat yang lengkap pada periode 2018-2022.
2.1 Batasan dan Definisi Operasional Variabel
Deskripsi lengkap variabel yang digunakan pada penelitian ini dijabarkan sebagai berikut:
a. Zakat ( zakat ) (Y) adalah variabel dependen yang diukur  menggunakan  perhitungan  persentase pertumbuhan tahunan sebagai berikut:
%Δ𝑧𝑎𝑘𝑎𝑡 = (𝑧𝑎𝑘𝑎𝑡 𝑖𝑡 −   𝑧𝑎𝑘𝑎𝑡 𝑖𝑡−1 ) 𝑧𝑎𝑘𝑎𝑡 𝑖𝑡−1 𝑥100
Keterangan:
%Δ zakat = %pertumbuhan zakat zakat it = zakat i periode t
zakat i,t-1 = zakat i periode sebelumnya b. Indeks  kepercayaan  konsumen  adalah  variabel independen ( ikk ) (X1) yang dihitung dari rata-rata 12  bulan.  Untuk  melihat  keberagaman  dampak, kami  menggunakan  IKK  berdasarkan  tingkat pengeluaran  konsumen  di  atas  5  juta  ( ikk5 )  dan tingkat  pengeluaran  konsumen  dari  rentang  4 sampai 5 juta ( ikk4 ). Variabel tersebut ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  persentase pertumbuhan rata-rata tahunan sebagai berikut:
%Δ𝑖𝑘𝑘 = (𝑖𝑘𝑘 𝑖𝑡 −   𝑖𝑘𝑘 𝑖𝑡−1 ) 𝑖𝑘𝑘 𝑖𝑡−1 𝑥100 Keterangan: %Δ ikk = %pertumbuhan ikk ikk it = ikk i periode t ikk i,t-1 = ikk i periode sebelumnya
c. Distribusi  zakat  ( dist )  (X2)  adalah  variabel independen yang diukur menggunakan perhitungan  persentase  pertumbuhan  tahunan sebagai berikut:
%Δ𝑑𝑖𝑠𝑡 = (𝑑𝑖𝑠𝑡 𝑖𝑡 −   𝑑𝑖𝑠𝑡 𝑖𝑡−1 ) 𝑑𝑖𝑠𝑡 𝑖𝑡−1 𝑥100
Keterangan: %Δdist  = %pertumbuhan distribusi zakat
dist it = distribusi zakat i periode t dist i,t-1 = distribusi zakat i periode sebelumnya d. Konsumsi
Konsumsi  ( kons )  (X3)  adalah  variabel independen yang dihitung dari rata-rata 12 bulan kemudian  ditransformasikan  ke  dalam  bentuk persentase pertumbuhan rata-rata tahunan sebagai berikut:
%Δ𝑘𝑜𝑛𝑠 = (𝑘𝑜𝑛𝑠 𝑖𝑡 −   𝑘𝑜𝑛𝑠 𝑖𝑡−1 ) 𝑘𝑜𝑛𝑠 𝑖𝑡−1 𝑥100
Keterangan:
%Δkons = %pertumbuhan konsumsi kons it = konsumsi periode t
kons i,t-1 = konsumsi periode sebelumnya e. Inflasi
Inflasi ( inf ) (X4) adalah variabel independen yang  dihitung  dari  rata-rata  12  bulan  kemudian ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  persentase pertumbuhan  rata-rata  tahunan.  Variabel  inflasi diukur menggunakan formula sebagai berikut:
%Δ𝑖𝑛𝑓 = (𝑖𝑛𝑓 𝑖𝑡 −   𝑖𝑛𝑓 𝑖𝑡−1 ) 𝑖𝑛𝑓 𝑖𝑡−1 𝑥100
Keterangan:
%Δinf = %pertumbuhan inflasi Inf it = inflasi periode t Inf it-1 = inflasi periode sebelumnya 2.2 Metode Analisis
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif  deskriptif.  Untuk  mencari  hubungan variabel  yang  diamati,  riset  ini  menerapkan  analisis regresi data panel dinamis (DPD). DPD adalah model dengan  mempertimbangkan lag ke  dalam  analisis (Baltagi,  2021).  S oftware yang  digunakan  untuk penelitian ini adalah STATA 14.

## 2.3 Spesifikasi Model
Perilaku  ekonomi  sangat  dinamis,  yaitu  selalu berkembang seiring waktu. Selain itu, adanya variasi individual  yang  tidak  dapat  diobservasi  secara langsung  membuat  perilaku  ekonomi  cukup  sulit diamati. Meskipun demikian, DPD seringkali menjadi model estimasi yang tepat untuk mengatasi kesulitan tersebut  (Okui,  2009).  DPD  adalah  model  yang menyertakan lag dari  variabel  dependen  ke  dalam regressor . Secara sederhana, model ini menunjukkan bahwa  fenomena  masa  lalu  dapat  memengaruhi kondisi saat ini (Baltagi, 2021). Lihat persamaan (3) dan (4).
𝑦 𝑖𝑡 = δ𝑦 𝑖,𝑡−1 +   𝑥́ 𝑖𝑡 β + 𝑢 𝑖𝑡 ................................. (3)
𝑢 𝑖𝑡 =  μi  +  νit .................................................. (4)
Penelitian ini memanfaatkan model DPD dengan menggunakan  pendekatan Arellano-Bover/Blundell- Bond  system  estimator .  Pendekatan  ini  melibatkan penggunaan predetermined  variable dalam  bentuk first  difference sebagai  instrumen  untuk  persamaan dalam  bentuk  level  serta  memanfaatkan additional moment conditions, seperti menambahkan endogenous  variable sebagai  instrumen (Arellano  & Bover, 1995; Blundell & Bond, 1998) . Penelitian ini menggunakan  transformasi forward  orthogonal deviation (FOD)  untuk  menghilangkan fixed  effect . Transformasi tersebut mudah diterapkan untuk tujuan komputasi (Arellano & Bover, 1995; Abrigo & Love, 2016).  Selain  itu,  estimasi two  step dengan robust standard  errors diaplikasikan  untuk  meningkatkan efisiensi (Windmeijr, 2005). Model DPD menyertakan lag variabel  dependen  ke  dalam regressor, sehingga dapat menyebabkan bias (Nickell, 1981).  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  penelitian  ini menggunakan  estimator Generalized  Method  of Moment (GMM)  yang  dapat  menjadi  solusi  untuk menghasilkan  estimasi  yang  konsisten  (Abrigo  & Love, 2016). Selain itu, teknik instrumental variable juga diaplikasikan karena teknik tersebut bermanfaat dalam  menyelesaikan  permasalahan  estimasi  pada model  dinamis  (Kripfganz,  2019).  Untuk  mengatasi overfitting , penelitian ini membatasi jumlah penggunaan  instrumen  sebagaimana  yang  telah disarankan oleh Roodman (2009). Dalam menjalankan  regresi  pada  aplikasi  STATA,  kami mengimplementasikan  perintah xtdpdgmm seperti yang diusulkan oleh Kripfganz (2019).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil penelitian
3.1.1. Karakteristik Sampel

## Total Sampel
Penelitian ini melibatkan 16 sampel yang terdiri dari  Lembaga  Amil  Zakat  berskala  Nasional (LAZNAS).
Tabel 1. Total Sampel No. Lembaga Tahun SK 1 Al Azhar 2016 2 Baitul Muamalat 2016 3 BSI Maslahat 2021 4 Dewan Dakwah 2016 5 Dompet Dhuafa 2015 6 Griya Yatim & Dhuafa 2017 7 Inisiatif Zakat Indonesia (IZI) 2015
8 Lazismu 2016 9 LMI Zakat 2016 10 Mizan Amanah 2018 11 NU Care 2016 12 Panti Yatim Indonesia (PYI) 2019 13 PPPA Darul Qur'an 2018 14 Rumah Zakat 2015 15 Rumah Yatim 2017 16 Yakesma 2017

## Sumber: Baznas, (2024)
LAZNAS dipilih karena dalam beberapa periode, lembaga tersebut memiliki jumlah pengumpulan zakat yang lebih tinggi dibandingkan dengan lembaga zakat lainnya,  sehingga  memberikan  peluang  yang  lebih besar  untuk  mempelajari  perilaku  konsumen  dalam membayar zakat.

## Ringkasan Data

## Gambar 1. Persentase Pertumbuhan Zakat

## Sumber: Laporan LAZNAS, diolah (2024)
Pada gambar 1, terlihat variasi dalam pertumbuhan  zakat  di  setiap  LAZNAS.  Dari  16 LAZNAS  yang  teramati,  hanya  terdapat  4  lembaga yang menunjukkan tren kenaikan persentase pertumbuhan  zakat,  yaitu  LMI  Zakat,  Baitul Muamalah, Dewan Dakwah, dan Yakesma. Sedangkan  pada  12  lembaga  lainnya  terdapat  tren penurunan persentase pertumbuhan zakat, diantaranya Rumah  Zakat,  Dompet  Dhuafa,  Griya  Yatim  & Dhuafa, Al Azhar, NU Care, Lazismu, Rumah Yatim, Inisiatif  Zakat  Indonesia,  PPPA  Darul  Qur’an,  PYI, BSI Maslahat, dan Mizan Amanah.

## Gambar 2. Pertumbuhan Distribusi Zakat Sumber: Laporan LAZNAS, diolah (2024)
Seperti  halnya  dengan  persentase  pertumbuhan zakat,  persentase  pertumbuhan  distribusi  zakat  pada setiap  lembaga  sangat  beragam.  Tren  kenaikan persentase  pertumbuhan  penyaluran  zakat  hanya terjadi  pada  lembaga  Al  Azhar,  Dewan  Dakwah, Griya  Yatim  &  Dhuafa,  dan  BSI  Maslahat.  Kondisi yang  stabil  terlihat  pada  lembaga  NU  Care  dan Yakesma.  Namun,  pada  10  lembaga  lainnya,  terjadi tren  penurunan  dalam  persentase  pertumbuhan distribusi zakat.

## Gambar 3. Zakat & Distribusi Zakat Sumber: Laporan LAZNAS, diolah (2024)
Persentase pertumbuhan zakat dan distribusinya pada  16  lembaga  menampilkan  data  yang  menarik. Seperti yang dapat diamati pada gambar 3, persentase pertumbuhan  zakat  yang  positif  tidak  selalu  diikuti oleh  persentase  pertumbuhan  distribusi  zakat  yang positif pula. Bahkan, pada beberapa lembaga,  terjadi pertumbuhan  distribusi  zakat  ketika  persentase pertumbuhan  zakat  menurun.  Fenomena  tersebut menunjukkan  adanya  faktor-faktor  kompleks  yang mempengaruhi  zakat  dan  perlu  dipahami  secara mendalam.
-1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 2018 2019 2020 2021 2022 2018 2019 2020 2021 2022 2018 2019 2020 2021 2022 2018 2019 2020 2021 2022 Rumah Zakat Dompet Dhuafa Inisiatif Zakat Indonesia LMI Zakat Al Azhar Baitul Muamalat NU Care
Lazimu
Dewan Dakwah Rumah Yatim Yakesma Griya Yatim & Dhuafa PPPA Darul Quran PYI BSI Maslahat Mizan Amanah za ka t periode Graphs by id -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 2018 2019 2020 2021 2022 2018 2019 2020 2021 2022 2018 2019 2020 2021 2022 2018 2019 2020 2021 2022 Rumah Zakat Dompet Dhuafa Inisiatif Zakat Indonesia LMI Zakat Al Azhar
Baitul Muamalat NU Care Lazismu Dewan Dakwah Rumah Yatim Yakesma Griya Yatim & Dhuafa PPA Darul Quran PYI BSI Maslahat Mizan Amanah d ist periode Graphs by id -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 2018 2020 2022 2018 2020 2022 2018 2020 2022 2018 2020 2022 Rumah Zakat
Dompet Dhuafa
Inisiatif Zakat Indonesia LMI Zakat Al Azhar
Baitul Muamalat NU Care Lazismu
Dewan Dakwah Rumah Yatim Yakesma
Griya Yatim & Dhuafa
PPPA Darul Quran PYI BSI Maslahat Mizan Amanah zakat dist periode Graphs by id
Gambar 4. Pertumbuhan ikk4 dan ikk5 Sumber: Bank Indonesia (BI), diolah (2024)
Pada gambar 4, jika dianalisis berdasarkan garis trennya, ikk5 dan ikk4 menunjukkan  tren  kenaikan. Secara  keseluruhan,  perbedaan  dalam  persentase pertumbuhan rata-rata ikk4 dan ikk5 tidak signifikan.
Dari  tahun  2018  hingga  2019,  perbedaannya  tidak terlalu besar. Hal yang sama terjadi pada tahun 2020, di mana keduanya mengalami penurunan yang serupa, yaitu  sebesar  -24,8%  ( ikk5 )  dan  -24,4%  ( ikk4 ). Perbedaan mencolok hanya terlihat pada tahun 2021, di mana angka pertumbuhan ikk5 lebih tinggi 46,4% dibandingkan  dengan ikk4 .  Pada  tahun  2022, keduanya  mengalami  pertumbuhan  yang  hampir sama, sebesar 19,9% ( ikk5 ) dan 19,8% ( ikk4 ).
Gambar 5. Pertumbuhan Zakat dan ikk5 Sumber: Laporan LAZNAS & BI, diolah (2024)
Seperti  yang  terlihat  pada  gambar  5,  data  zakat dan ikk5 menunjukkan  pergerakan  data  dengan  pola acak  pada  tingkat  lembaga.  Fenomena  serupa  juga teramati pada hubungan antara zakat dan ikk4 seperti yang  disajikan  pada  gambar  6.  Tidak  adanya  pola konsisten antara zakat dan ikk menjadikannya menarik untuk dianalisis lebih mendalam.
Gambar 6. Pertumbuhan Zakat dan ikk4 Sumber: LAZNAS & BI, diolah (2024)

## Gambar 7. Zakat dan distribusinya
Sumber: Laporan LAZNAS, diolah (2024)
Berdasarkan  nilai  rata-rata  dari  16  lembaga, persentase  pertumbuhan  zakat  dan  distribusinya cenderung  menunjukkan  tren  penurunan  serta keduanya  bergerak  secara  linear.  Hanya  pada  tahun 2022,  pertumbuhan  zakat  tidak  diikuti  oleh pertumbuhan distribusinya (gambar 7).
Pergerakan ikk5 dan ikk4 dengan  nilai rata-rata zakat  pada  16  lembaga  (level  agregat)  cenderung linear, yaitu pertumbuhan ikk5 dan ikk4 diikuti dengan pertumbuhan  zakat.  Namun,  pada  tahun  2021, pertumbuhan ikk4 dan ikk5 tidak  diikuti  oleh pertumbuhan zakat dalam level agregat, seperti yang terlihat pada gambar 8 dan 9. Kondisi tersebut masih dapat dikatakan wajar karena tahun 2021 merupakan periode  pandemi  yang  mungkin  mempengaruhi kemampuan masyarakat dalam menunaikan zakatnya.
-3 0 -2 0 -1 0 0 10 20 ikk 4 2018 2019 2020 2021 2022 periode -3 0 -2 0 -1 0 0 10 20 ikk 5 2018 2019 2020 2021 2022 periode -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 2018 2020 2022 2018 2020 2022 2018 2020 2022 2018 2020 2022 Rumah Zakat Dompet Dhuafa Inisiatif Zakat Indonesia LMI Zakat Al Azhar Baitul Muamalat NU Care Lazismu Dewan Dakwah Rumah Yatim
Yakesma Griya Yatim & Dhuafa
PPPA Darul Quran PYI BSI Maslahat Mizan Amanah zakat ikk5 periode Graphs by id
-1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 -1 0 0 0 100 200 2018 2020 2022 2018 2020 2022 2018 2020 2022 2018 2020 2022 Rumah Zakat Dompet Dhuafa Inisiatif Zakat Indonesia LMI Zakat
Al Azhar Baitul Muamalat NU Care Lazismu
Dewan Dakwah
Rumah Yatim Yakesma Griya Yatim & Dhuafa
PPPA Darul Quran
PYI BSI Maslahat Mizan Amanah zakat ikk4 periode Graphs by id 0 10 20 30 40 2018 2019 2020 2021 2022 periode zakat dist
Gambar 8. Rata-rata zakat dan ikk5 Sumber: Laporan LAZNAS & BI, diolah (2024)
Gambar 9. Rata-rata zakat dan ikk4 Sumber: Laporan LAZNAS & BI, diolah (2024)
Kesimpulan  dari  deskripsi  data  menunjukkan bahwa  pada  level  individu  atau  lembaga,  data cenderung lebih bervariasi dibandingkan dengan level agregat.  Dalam  hubungan  antara  zakat  dengan distribusinya,  persentase  pertumbuhan  zakat  yang positif  tidak  selalu  diikuti  oleh  distribusinya  yang positif  pada  level  lembaga.  Namun,  pada  level agregat,  persentase  pertumbuhan  zakat  dengan distribusinya  cenderung  linear,  kecuali  pada  tahun 2022  di  mana  pergerakan  zakat  berbeda  dengan distribusinya.  Hal  yang  sama  juga  terjadi  pada pergerakan ikk dengan zakat. Pada level lembaga, data ikk dengan  zakat  cenderung  menunjukkan  pola  acak dalam  pergerakannya.  Namun,  pada  level  agregat ,, data ikk dan zakat cenderung linear. Hanya pada tahun 2021,  perbedaan  pergerakan ikk dengan  zakat ditemukan.
Nilai  rata-rata  tahunan  konsumsi  rumah  tangga menunjukkan  pola  naik  turun  dari  tahun  ke  tahun selama  periode  observasi.  Namun,  jika  ditarik  garis trennya,  pergerakan  konsumsi  rumah  tangga  selama
periode 2018-2022 cenderung stabil. Sedangkan nilai rata-rata tahunan untuk variabel inflasi memiliki tren kenaikan  selama  periode  observasi.  Data  keduanya dapat  diamati  pada  gambar  10  dan  11.  Secara  lebih rinci, data konsumsi dan inflasi disajikan melalui tabel 2.

## Gambar 10. Persentase Pertumbuhan Konsumsi
Sumber: Bank Indonesia, diolah (2024)

## Gambar 11. Persentase Pertumbuhan Inflasi Sumber: Bank Indonesia, diolah (2024)
Tabel 2. Data Konsumsi & Inflasi Var. Obs Mean Min Max kons 80 2.8 -0.9 9.2 inf 80 18.5 -32.7 169.9 Sumber: Hasil Olah Data Stata

## 3.1.2. Hasil Regresi Model
Sebagaimana  yang  sudah  dijelaskan,  model regresi dalam penelitian ini menggunakan predetermined  variable dan endogenous  variable sebagai  instrumen.  Selanjutnya,  regresi  dilakukan dengan memanfaatkan estimasi two-step system GMM serta  menerapkan robust  standard  errors. Hasil regresi dapat dilihat pada tabel 3 dan tabel 4.
-2 0 0 20 40 2018 2019 2020 2021 2022 periode zakat ikk5 -2 0 -1 0 0 10 20 30 2018 2019 2020 2021 2022 periode zakat ikk4 0 5 10 ko n su ms i 2018 2019 2020 2021 2022 periode -5 0 0 50 1 0 0 1 5 0 in f 2018 2019 2020 2021 2022
periode
Dalam membatasi jumlah penggunaan instrumen,  penelitian  ini  memanfaatkan  teknik collapse dan curtailing (Roodman,  2009;  Kiviet, 2020) . Pembatasan  penggunaan  instrumen  dapat menurunkan bias dalam estimasi two-step (Windmeijer,  2005).  Secara  lebih  rinci,  jumlah penggunaan instrumen disajikan melalui tabel 5.
Tabel 3. Hasil Regresi ikk5
Variabel β z z-value zakat L1. 0.109 1.26 0.208 ikk5 0.834 1.58 0.114 dist 0.519 5.88 0.000 kons -3.217 -1.52 0.128 inf -0.199 -1.74 0.081 _cons 15.414 1.70 0.090 Sumber: Hasil Olah Data Stata Tabel 4. Hasil Regresi ikk4 Variabel β z z-value Zakat LI. 0.109 1.26 0.208 ikk4 0.694 1.58 0.114 dist 0.519 5.88 0.000 kons -2.253 -1.43 0.153 inf -0.160 -1.77 0.076 _cons 12.546 1.69 0.091

## Sumber: Hasil Olah Data Stata
Tabel 5. Penggunaan Instrumen Regresi ikk5 Model Instrumen Fodev L1.zakat L2.zakat dist L1.dist L2.dist Level L1.D.zakat L2.D.zakat D.ikk5 L1.D.ikk5 L2.D.ikk5 D.dist L1.D.dist L2.D.dist Regresi ikk4 Model Instrumen Fodev L1.zakat L2.zakat dist L1.dist L2.dist Level L1.D.zakat L2.D.zakat D.ikk4 L1.D.ikk4 L2.D.ikk4 D.dist L1.D.dist L2.D.dist Sumber: Hasil Olah Data Stata

## 3.1.3. Diagnostik Model
Diagnostik model diperlukan untuk memastikan kebaikan sebuah model. Sebagaimana yang disimpulkan oleh Wooldridge (2016), terdapat tiga uji yang perlu dilakukan dalam data panel diantaranya uji heteroskedastis, serial korelasi, dan multokolinearitas. Secara spesifik, Arellano dan Bond telah membuat uji serial  korelasi  yang  valid  untuk  berbagai  estimator GMM  pada  data  panel  (Roodman,  2009).  Berkaitan dengan  uji  serial  korelasi  tersebut,  dalam  banyak literatur, para peneliti memfokuskan kepada AR(2), di mana  model  harus  terbebas  dari  serial  korelasi  yang ditandai dengan nilai AR(2) > alpha yang ditentukan, seperti yang dilakukan dalam penelitian Kinini et al. (2023).  Selain  itu,  dalam  model  DPD  yang menggunakan  instrumen,  diperlukan  uji  validitas instrumen, dapat menggunakan Sargan and Hansen’s J test (Roodman, 2009).

## Uji Heteroskedastis
Model  data  panel  dinamis  dalam  riset  ini diestimasi menggunakan two-step system Generalized Method of Moments (System GMM). Metode tersebut dikenal  dapat  menangani  masalah  heteroskedastis, sebagaimana  yang  dijelaskan  oleh  Nyarko  et  al. (2023) dan Hidayat & Sakti (2020).

## Uji Serial Korelasi
Tabel 6. Uji Serial Korelasi Arellano-Bond test for autocorrelation of the first-differenced residuals
H0: no autocorrelation of order 1 z =   -2.5515   Prob > |z|  =    0.0107 H0: no autocorrelation of order 2 z =    1.0750   Prob > |z|  =    0.2824

## Sumber: Hasil Olah Data Stata
Pada  tabel  6  disajikan  hasil  uji  serial  korelasi pada  AR(2)  untuk  kedua  model  regresi  ( ikk5  dan ikk4 ). Nilai prob>|z| sebesar 0.2824 yang menunjukkan  bahwa  tidak  ada  serial  korelasi  pada kedua  model  tersebut  karena  nilai  AR(2)  > alpha (0.05).

## Uji Multikolinearitas
Untuk
memastikan ketidakhadiran multikolinearitas , penelitian  ini  menggunakan  uji Varian Inflation Factors (VIF) . Sebagaimana hasil uji pada  tabel  7,  data  tidak  mengalami  gejala multikolinearitas karena nilai VIF di bawah 10 seperti yang disarankan oleh Wooldridge (2016).
Tabel 7. Uji Multikolinearitas Model ikk5 Variabel VIF 1/VIF ikk5 3.25 0.31 inf 2.99 0.33 Kons 1.97 0.51 Zakat L1. 1.36 0.74 Dist 1.14 0.88 Mean VIF 2.14 Model ikk4 Variabel VIF 1/VIF ikk4 3.03 0.33 Inf 2.94 0.34 kons 1.57 0.64 zakat L1. 1.34 0.75 dist 1.13 0.88 Mean VIF 2.00

## Sumber: Hasil Olah Data Stata
Tabel  8  menyajikan  uji  validitas  instrumen berdasarkan Sargan-Hansen  test untuk  kedua  model regresi  ( ikk5  dan  ikk4 ).  Hasil  uji  tersebut menunjukkan  bahwa  berbagai  instrumen  yang digunakan  pada  kedua  model  sudah  valid  untuk meningkatkan  kualitas  model.  Validitas  tersebut ditandai dengan nilai prob>chi2 > alpha (0.05).

## Uji Validitas Instrumen
Tabel 8. Uji Validitas Instrumen Sargan-Hansen test of the overidentifying restrictions
H0: overidentifying restrictions are valid 2-step moment functions
2-step weighting matrix chi2(8) = 8.4731 Prob > chi2 = 0.3887 2-step moment functions
3-step weighting matrix chi2(8) = 11.5376
Prob > chi2 = 0.1731
Sumber: Hasil Olah Data Stata
3.2. Pembahasan
3.2.1. Analisis Pengaruh Indeks Keyakinan
Konsumen dengan Pengeluaran di atas Rp5
juta  (ikk5)  dan  Pengeluaran  Rp4-Rp5  Juta (ikk4)
Dari  hasil  analisis  regresi,  koefisien  beta  untuk variabel ikk5 bernilai  positif.  Nilai  tersebut
menandakan  bahwa  semakin  tinggi  persentase pertumbuhan  rata-rata  tahunan  indeks  keyakinan konsumen yang memiliki pengeluaran di atas 5 juta, diprediksi akan meningkatkan persentase pertumbuhan  zakat.  Nilai  beta  sebesar  0.834 bermakna bahwa persentase pertumbuhan zakat akan meningkat  sebesar  0.834  persen  pada  setiap pertumbuhan persentase variabel ikk5 , ceteris paribus. Namun,  perlu  dicatat  bahwa  variabel ikk5 tidak memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  persentase pertumbuhan  zakat,  ditandai  dengan  signifikansi variabel > alpha (0.114 > 0.05).
Selain itu, untuk variabel ikk4 juga menunjukkan koefisien  beta  positif.  Ini  mengindikasikan  bahwa semakin  tinggi  persentase  pertumbuhan  rata-rata tahunan  indeks  keyakinan  konsumen  yang  memiliki pengeluaran di atas 4 sampai 5 juta, maka diprediksi akan  meningkatkan  persentase  pertumbuhan  zakat. Nilai beta sebesar 0.694 bermakna bahwa persentase pertumbuhan  zakat  akan  meningkat  sebesar  0.694 persen  pada  setiap  pertumbuhan  persentase  variabel ikk4 , ceteris  paribus. Namun,  sama  seperti  variabel ikk5 ,  variabel ikk4 juga  tidak  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  persentase  pertumbuhan  zakat, yang  ditunjukkan  oleh  signifikansi  variabel  > alpha (0.114 > 0.05)
Indeks  Keyakinan  Konsumen  (IKK),  sebagai proksi sentimen konsumen, merupakan indikator yang mengukur  keoptimisan  konsumen  terhadap  situasi ekonomi  sat  ini  dan  masa  depan,  mulai  dari pandangannya  terhadap  pendapatan,  ketersediaan lapangan  pekerjaan,  hingga  kondisi  umum  ekonomi. Indikator  di  atas  100  menandakan  bahwa  adanya peningkatan  kepercayaan  konsumen  terhadap  situasi ekonomi,  sehingga  konsumen  semakin  banyak melakukan kegiatan konsumsi dan sedikit menabung. Sebaliknya,  indeks  di  bawah  100  menandakan kepesimisan  konsumen  terhadap  kondisi  ekonomi, sehingga konsumen akan melakukan sedikit kegiatan konsumen  dan  cenderung  untuk  menabung  (OECD, 2024;  Trading  Economics,  2024).  Di  Indonesia, indeks  ini  dikumpulkan  melalui  survei  konsumen yang  dilaksanakan  oleh  Bank  Indonesia  (BI). Berdasarkan definisi tersebut, IKK dapat mencerminkan  kekayaan  masyarakat  yang  dapat dilihat dari jumlah konsumsi yang dikeluarkan. Oleh karena  itu,  semakin  tinggi  indeks  kepercayaan konsumen,  semakin  tinggi  juga  kekayaan  yang  akan dimiliki  oleh  konsumen.  Dengan  demikian,  peluang
bagi konsumen untuk membayar zakat atas kekayaan yang telah mencapai nisabnya juga semakin besar.
Berdasarkan hasil analisis, optimisme konsumen yang  tercermin  dari  indeks  kepercayaan  konsumen dalam berbagai kategori pengeluaran, baik pengeluaran  lebih  dari  5  juta  maupun  pengeluaran antara  4  sampai  5  juta,  ternyata  belum  mampu berpengaruh secara signifikan terhadap pertumbuhan zakat  di  Indonesia.  Temuan  ini  menolak  hipotesis yang  dibuat,  di  mana  optimisnya  IKK  seharusnya dapat  meningkatkan  penghimpunan  zakat  karena masyarakat  memiliki  kekayaan  berlebih.  Selain  itu, temuan  ini  dapat  menjadi  salah  satu  validator  untuk beragam  literatur  yang  membahas  mengapa  potensi zakat yang besar di Indonesia belum mampu terserap secara  optimal,  seperti  yang  telah  dijelaskan  dalam penelitian  Canggih  et  al.  (2017);    Nurhasanah  & Suryani (2018); Pickup et al. (2018); Mongkito et al. (2018); Puskas Baznas (2020).
Temuan dalam penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian sebelumnya oleh Ayuningtyas & Koesrindartoto (2014) yang menyatakan bahwa dalam kondisi tertentu, indeks kepercayaan konsumen tidak memiliki  pengaruh  signifikan.  Temuan  ini  juga mendukung  kesimpulan  yang  diungkapkan  oleh Anand  et  al.  (2021)  dan  Rakovská  (2021),  yang kemudian  diperkuat  oleh  Vincent  &  Candy  (2022) yang  mengungkapkan  bahwa  indeks  kepercayaan konsumen  tidak  selalu  menjadi  variabel  yang berpengaruh  terhadap  perilaku  ekonomi.  Kaitannya dengan  zakat,  fenomena  IKK  tersebut  perlu mendapatkan perhatian mengingat masyarakat muslim, terkhusus di Indonesia yang merupakan salah satu negara dengan populasi muslim terbesar di dunia, memiliki kewajiban dalam membayar zakat.

## 3.2.2. Analisis Pengaruh Distribusi Zakat
Berdasarkan hasil analisis regresi, koefisien beta untuk variabel dist bernilai  positif  sehingga semakin tinggi  persentase  pertumbuhan  penyaluran  zakat, maka  diprediksi  akan  meningkatkan  persentase pertumbuhan  zakat.  Nilai  beta  sebesar  0.519 bermakna bahwa persentase pertumbuhan zakat akan meningkat  sebesar  0.519  persen  pada  setiap pertumbuhan  persentase  penyaluran  zakat, ceteris paribus. Selain  itu,  perlu  dicatat  bahwa  persentase pertumbuhan  penyaluran  zakat  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  persentase  pertumbuhan  zakat, ditandai dengan signifikansi variabel < alpha (0.000 < 0.05).
Distribusi  zakat  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap pertumbuhan zakat. Proporsi distribusi zakat kepada  mustahik  berkaitan  erat  dengan  performa lembaga  zakat  dan  kualitas  program  zakat  yang disalurkan, sehingga mempengaruhi tingkat kepercayaan konsumen yang pada akhirnya mempengaruhi  pertumbuhan  penghimpunan  zakat. Konsep tersebut sejalan dengan penelitian Rahmawati & Septiarini (2021) yang menyatakan bahwa proporsi distribusi  zakat  terhadap  total  penghimpunan  zakat dapat  meningkatkan  kepercayaan  konsumen  dalam membayarkan  zakatnya.  Tingginya  proporsi  tersebut menandakan  bahwa  lembaga  zakat  memiliki  kinerja yang  baik  karena  dana  zakat  dimanfaatkan  secara efisien  untuk  membantu  mustahik.  Selain  itu,  jika lembaga  zakat  mengalokasikan  dana  zakat  untuk program yang produktif dalam meningkatkan kondisi ekonomi  mustahik,  maka  dalam  jangka  panjang mustahik  dapat  berkembang  menjadi  muzakki  yang mampu membayar zakat.
Signifikansi  pengaruh  distribusi  zakat  terhadap pertumbuhan  zakat  menjadikan  variabel  tersebut sangat  penting,  terutama  sebagai  ukuran  performa lembaga  zakat,  seperti  yang  telah  diungkapkan  oleh Widyanata  et  al.  (2022);  Al  Haq  &  Abd.  Wahab (2017);  Prasetyoningrum  (2015).  Dengan  demikian, pemahaman  akan  pentingnya  pengaruh  distribusi zakat  terhadap  pertumbuhan  zakat  menegaskan urgensi  perhatian  dan  pengembangan  program distribusi  oleh  lembaga  zakat.  Langkah-langkah tersebut  diperlukan  untuk  meningkatkan  kinerja  dan kontribusi lembaga zakat dalam memenuhi tanggung jawab sosial dan agama.

## 3.2.3. Analisis Pengaruh Inflasi
Berdasarkan hasil analisis regresi, koefisien beta untuk  variabel inf bernilai  negatif  sehingga  semakin tinggi  persentase  pertumbuhan  rata-rata  inflasi tahunan, maka diprediksi akan menurunkan persentase  pertumbuhan  zakat.  Nilai  beta  sebesar  - 0.199 untuk model ikk5 dan -0.160 untuk model ikk4 bermakna  bahwa  persentase  pertumbuhan  zakat diprediksi  akan  menurun  pada  kedua  model  sebesar koefisien  tersebut,  setiap  kali  terjadi  pertumbuhan persentase  rata-rata  inflasi  tahunan, ceteris  paribus. Namun, perlu di catat bahwa persentase pertumbuhan inflasi  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap persentase  pertumbuhan  zakat,  ditandai  dengan signifikansi variabel > alpha (0.076 > 0.05).
Meskipun  kondisi  pertumbuhan  inflasi  tidak menghambat pertumbuhan zakat, namun tren inflasi di Indonesia  menunjukkan  kenaikan  dalam  periode 2018-2022.  Meskipun  demikian,  analisis  lebih mendalam  menunjukkan  bahwa  pergerakan  inflasi tidak terlalu ekstrem, dengan hanya periode 2022 yang mencatat persentase pertumbuhan tertinggi. Selain itu, ketika  dilihat  dalam  ukuran  level,  tingkat  inflasi Indonesia  selama  periode  2018-2022  tetap  berada  di bawah  10%,  kategori  yang  dianggap  aman.  Oleh karena itu, dalam kondisi inflasi yang stabil seperti ini, pertumbuhan  inflasi  tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap pertumbuhan zakat, sebagaimana disampaikan  dalam  penelitian  Zakaria  Muchtar  & Widiastuti  (2022).  Temuan  ini  juga  didukung  oleh penelitian Al Aksar (2019) dan Dwitama & Widiastuti (2016) yang menunjukkan bahwa pengaruh pertumbuhan  inflasi  terhadap  pertumbuhan  zakat tidak signifikan.

## 3.2.4. Analisis Pengaruh Konsumsi
Berdasarkan hasil analisis regresi, koefisien beta untuk variabel kons bernilai negatif sehingga semakin tinggi  persentase  pertumbuhan  rata-rata  konsumsi tahunan maka diprediksi akan menurunkan persentase pertumbuhan  zakat.  Nilai  beta  sebesar  -2.253 bermakna  bahwa  persentase  pertumbuhan  zakat diprediksi  akan menurun  sebesar  -2.253  persen  pada setiap  pertumbuhan  persentase  rata-rata  konsumsi tahunan, ceteris paribus. Namun, persentase pertumbuhan  konsumsi  tidak  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  persentase  pertumbuhan  zakat, ditandai dengan signifikansi variabel > alpha (0.152 > 0.05).
Pertumbuhan konsumsi tidak memiliki pengaruh signifikan  terhadap  pertumbuhan  zakat.  Hal  ini menunjukkan bahwa meskipun masyarakat Indonesia mengalami pertumbuhan dalam konsumsinya, fenomena  tersebut  tidak  berdampak  pada  dinamika zakat.  Temuan  ini  menjadi  menarik  mengingat  rata- rata  tahunan  untuk  tingkat  konsumsi  di  Indonesia, dalam data level, berada di atas  60% selama periode 2018-2022, yang berarti lebih dari setengah proporsi harta masyarakat Indonesia digunakan untuk konsumsi.  Sebagaimana  yang  diilustrasikan  oleh Mankiw (2019) bahwa perilaku konsumsi ditentukan oleh pendapatan. Dengan kata lain, tingginya proporsi pendapatan  yang  digunakan  untuk  konsumsi  akan mengurangi  proporsi  harta  yang  dialokasikan  untuk zakat,  sehingga  secara  teoritis  dapat  menurunkan
penghimpunan zakat. Namun, temuan dalam penelitian  ini  menolak  hipotesis  tersebut.  Meskipun demikian, hubungan antara konsumsi dan zakat masih perlu diteliti lebih lanjut secara mendalam.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1. Kesimpulan
Penelitian  tentang  hubungan  antara  indeks keyakinan  konsumen,  sebagai  proksi  dari  sentimen konsumen,  dan  pertumbuhan  zakat  masih  terbatas. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperkaya  literatur yang  berkaitan  dengan  topik  tersebut.  Selain  itu, penelitian  ini  menawarkan  metrik  baru  untuk mengukur sentimen konsumen, yaitu dengan menggunakan indeks keyakinan konsumen berdasarkan  tingkat  pengeluarannya.  Secara  rinci, kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Variabel persentase pertumbuhan indeks keyakinan  konsumen  dengan  berbagai  tingkat pengeluarannya,  yaitu  pengeluaran  di atas  5 juta dan pengeluaran antara 4 sampai 5 juta, memiliki pengaruh positif namun tidak signifikan terhadap pertumbuhan zakat pada periode 2018-2022.
b. Variabel persentase pertumbuhan distribusi zakat memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap persentase pertumbuhan zakat pada periode 2018- 2022.
c. Variabel persentase pertumbuhan inflasi memiliki pengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap persentase pertumbuhan zakat pada periode 2018- 2022.
d. Variabel  persentase  pertumbuhan  konsumsi memiliki pengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap  persentase  pertumbuhan  zakat  pada periode 2018-2022.
e. Novelty penelitian  ini  adalah  alat  ukur  sentimen konsumen dengan menggunakan indeks keyakinan konsumen berdasarkan tingkat pengeluarannya.

## 4.2. Saran
Saran  yang  dapat  disampaikan  berdasarkan penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Badan  Amil  Zakat  Nasional  (Baznas)  perlu menyusun  program  yang  mampu  mendorong masyarakat Indonesia untuk menunaikan zakatnya.  Hal  ini  dikarenakan  indeks  keyakinan konsumen  cenderung  memiliki  pola  kenaikan. Fenomena tersebut merupakan sinyal positif yang harus dimanfaatkan.
b. Baznas beserta lembaga zakat lainnya disarankan memberikan  perhatian  yang  serius  kepada program  distribusi  zakat  yang  dapat  mendorong mustahik menjadi muzakki. Selain meningkatkan kepercayaan masyarakat melalui program penyaluran  zakat,  program  tersebut  memiliki potensi  untuk  membangun  masyarakat  yang lemah secara  ekonomi menjadi masyarakat  yang mandiri  secara  ekonomi.  Dengan  demikian, mereka  akan  memiliki  kemampuan  untuk membayar zakat.
c. Para  peneliti  selanjutnya  diharapkan  melakukan kajian  mengenai  sentimen  konsumen  dengan menggunakan  berbagai  proksi  lainnya  yang mampu  menggambarkan  perilaku  masyarakat Indonesia dalam membayar zakat.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  terima  kasih  kepada bapak  Cupian,  S.E.,  M.T.,  Ph.D  yang  telah memberikan bimbingan selama penyusunan penelitian ini. Penulis juga menyampaikan terima kasih kepada seluruh  pihak  yang  telah  membantu  sehingga penelitian ini dapat disusun dengan baik.

## 6. REFERENSI
Abdul  Karim,  Z.,  Muhamad  Fahmi,  F.  S.  R.,  Abdul Karim,  B.,  &  Shokr,  M.  A.  (2022).  Market Sentiments  And  Firm-Level  Equity  Returns: Panel Evidence of Malaysia. Economic Research-Ekonomska Istraživanja , 35 (1), 5253– 5272. https://doi.org/10.1080/1331677X.2021.202512
6
Abrigo,  M.  R.  M.,  &  Love,  I.  (2016).  Estimation  of Panel Vector Autoregression in Stata. The Stata
Journal: Promoting Communications on Statistics and Stata , 16 (3),778–804. https://doi.org/10.1177/1536867X1601600314
Akbar,  T.,  Murdiyanto,  E.,  &  Dewi,  A.  S.  (2022).
Sentimen  Bisnis  dan  Konsumen  dalam  Siklus Ekonomi  Indonesia. Jurnal  Manajemen  dan
Inovasi (MANOVA) , 5 (1), 32–47.
https://doi.org/10.15642/manova.v5i1.727
Al Haq, M. A., & Abd. Wahab, N. B. (2017). Effective Zakat Distribution: Highlighting Few Issues and Gaps in Kedah, Malaysia. Al-Iqtishad: Journal of
Islamic Economics , 9 (2), 259–288. https://doi.org/10.15408/aiq.v9i2.4002
Anand, A., Basu, S., Pathak, J., & Thampy, A. (2021).
The  Impact  of  Sentiment  on  Emerging  Stock Markets. International  Review  of  Economics  &
Finance , 75 , 161–177.
https://doi.org/10.1016/j.iref.2021.04.005
Arellano,  M.,  &  Bover,  O.  (1995).  Another  Look  at The  Instrumental  Variable  Estimation  of  Error- Components  Models. Journal  of  Econometrics , 68 (1), 29–51. https://doi.org/10.1016/0304- 4076(94)01642-D
Askari,  H.,  Iqbal,  Z.,  &  Mirakhor,  A.  (2017). Introduction  to  Islamic  Economics .  John  Wiley & Sons Singapore Pte. Ltd. https://doi.org/ 10.1002/9781118989630
Ayuningtyas, R., & Koesrindartoto, D.P. (2014, Aug 13-14). The  Relationship  between  Business Confidence, Consumer Confidence, and Indexes Return:  Empirical  Evidence  in  Indonesia  Stock Exchange. Internasional Conference on Trends in Economics, Humanities and Management (ICTEHM’14), Patayya, Thailand.
http://dx.doi.org/10.15242/ICEHM.ED081403 Baltagi, B. H. (2021). Econometric Analysis of Panel Data . Springer International Publishing.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-53953-5
Banchit, A., Abidin, S., Lim, S., & Morni, F. (2020).
Investor  Sentiment,  Portfolio  Returns,  and Macroeconomic  Variables. Journal  of  Risk  and Financial
Management , 13 (11), 259. https://doi.org/10.3390/jrfm13110259
Blundell,  R.,  &  Bond,  S.  (1998).  Initial  Conditions And  Moment  Restrictions  In  Dynamic  Panel Data Models. Journal of Econometrics . Canggih, C., Fikriyah, K., & Yasin, A. (2017). Potensi Dan Realisasi Dana Zakat Indonesia . 1 . Chapra,  M.U.  (2000). The  Future  of  Economics  An Islamic Perspective . The Islamic Foundation Dwitama,  R.  B.,  &  Widiastuti,  T.  (2017).  Pengaruh Indikator  Makro  Ekonomi:  Infasi  Dan  Nilai Tukar Rupiah Terhadap Jumlah Zakat
Terkumpul  Di  Lembaga  Amil  Zakat  Dompet Dhuafa  Periode  1997-2013. Jurnal  Ekonomi Syariah Teori dan Terapan , 3 (7),
584.https://doi.org/10.20473/vol3iss20167pp584 -599
Hamdani, L., Sunarsih, S., Yusfiarto, R., Rizal, A., & Khoirunnisa,  A.  N.  (2024).  Social  Media,  Trust And Intention To Pay Zakat Through Institution: Lessons From Indonesian Experience. Journal of
Islamic Marketing .
https://doi.org/10.1108/JIMA-01-2023-0016 Hamang  Najed,  M.  N.  (2015). Ekonomi  Zakat (Fiqhiyyah, Ajaran, Sejarah, Manajemen, Kaitan dengan Pajak, Infak, Sedekah dan Wakaf) (Edisi revisi,  Cetakan  kedua) .  LbH  Press  STAIN Parepare
Herianingrum, S., Supriani, I., Sukmana, R., Effendie,
E.,  Widiastuti,  T.,  Fauzi,  Q.,  &  Shofawati,  A. (2024).  Zakat  As  an  Instrument  of  Poverty Reduction  in  Indonesia. Journal  of  Islamic Accounting and Business Research , 15 (4), 643– 660. https://doi.org/10.1108/JIABR-11-2021-
Hidayat, S.E., & Sakti, M.R.P. (2020). Oil Prices And Islamic  Banks  Performance  In  The  OIC Countries:  Evidence  From  The  Dynamic  GMM Approaches . Journal  of  Economic  Cooperation and Development, 41( 2 ), 113-140
Ibrahim,  A.,  Amelia,  E.,  Akbar,  Nashr.,  Kholis,  N., Utami,  S.A.,  &  Nofrianto.  (2021). Pengantar Ekonomi  Islam. Departemen  Ekonomi  dan Keuangan Syariah-BI
Irwaningtyas,  M.  F.,  Sukmaningrum,  P.  S.,  & Rusgianto,  S.  (2023).  Investor  Sentiments,  the COVID-19  Pandemic  and Islamic  Stock  Return Volatility  in  Indonesia. ISRA  International Journal  of  Islamic  Finance , 15 (3),  100–114. https://doi.org/10.55188/ijif.v15i3.613 Juhro,  S.  M.,  &  Iyke,  B.  N.  (2020).  Consumer Confidence  And  Consumption  Expenditure  In Indonesia. Economic  Modelling , 89 ,  367– 377.https://doi.org/10.1016/j.econmod.2019.11.
001
Kasri, R. A., & Sosianti, M. W. (2023). Determinants Of The Intention To Pay Zakat Online: The Case Of  Indonesia. Journal  of  Islamic  Monetary Economics and Finance , 9 (2). https://doi.org/10.21098/jimf.v9i2.1664
Kemenag  RI.  (2023).  Potensi  Mencapai  327  T,  Ini Tiga  Fokus  Kemenag  dalam  Pengembangan Zakat.
https://www.kemenag.go.id/nasional/potensi- mencapai-327-t-ini-tiga-fokus-kemenag-dalam- pengembangan-zakat-LobJF. (Acessed on 1 May 2024)
Kiviet, J. F. (2020). Microeconometric Dynamic Panel Data  Methods:  Model  Specification  And Selection Issues. Econometrics and Statistics , 13 , 16–45. https://doi.org/10.1016/j.ecosta.2019.08.003 Kripfganz,  S.  (2019). Generalized  Method  of Moments  Estimation  on  Linear  Dynamic  Panel Data. Proceedings  of  the  2019  London  Stata Conference.
Mankiw, N. G. 2019. Macroeconomics (10th Edition) . New York: Worth Publishers
Mongkito,  A.  W.,  Hafiduddin,  D.,  &  Beik,  I.  S.
(2018). Analisis Strategi Amil Dalam
Penghimpunan Dana Zakat Melalui Baitul Maal Hidayatullah . 11 (2).
Nayak,  V.,  &  Hegde,  K.  P.  (2023).  Examining  the
Impact  of  Wealth  Redistribution through  Zakat. Millah:  Journal  of  Religious  Studies ,  285–312. https://doi.org/10.20885/millah.vol22.iss2.art1 Nickell,  S.  (1981).  Biases  in  Dynamic  Models  with
Fixed  Effects. Econometrica , 49 (6),  1417. https://doi.org/10.2307/1911408
Nurhasanah, S., & Suryani, S. (2018). Maksimalisasi Potensi  Zakat  Melalui  Peningkatan  Kesadaran Masyarakat. JEBI  (Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis
Islam) , 3 (2), 185. https://doi.org/10.15548/jebi.v3i2.177
Nyarko,  E.  S.,  Amoateng,  K.,  &  Aboagye,  A.  Q.Q.
(2023).  Financial  Inclusion  And  Poverty:
Evidence From Developing Economies.
International  Journal  of  Social  Economics , 50 (12), 1719–1734.
https://doi.org/10.1108/IJSE-11-2021-0690 OECD.  (2024).  Consumer  Confidence  Index  (CCI) (indicator). https://doi.org/10.1787/46434d78- en. (Accessed on 01 May 2024)
Okui, R. (2009). The Optimal Choice of Moments In Dynamic  Panel  Data  Models. Journal  of
Econometrics , 151 (1), 1–16. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2009.04.002
Piccoli,  P.,  Da  Costa,  N.  C.  A.,  Da  Silva,  W.  V.,  &
Cruz,  J.  A.  W.  (2018).  Investor  Sentiment  And The  Risk–Return  Tradeoff  In  The  Brazilian Market. Accounting  &  Finance , 58 (S1),  599– 618. https://doi.org/10.1111/acfi.12342
Pickup,  F.,  Beik,  I.S.,  &  Buana,  G.K.  (2018 ). Unlocking  The  Potential  of  Zakat  and  Other Forms  of  Islamic  Finance .  Laporan  disajikan dalam Seminar  Series  at  Islamic  Economics Institute of King Abdul Aziz University, Kindom of Saudi Arabia , pada tanggal 21 Maret 2018 PPID  BRIN.  (2024).  Periset  BRIN  ungkap  Potensi
Zakat sebagai Raksasa Tidur Indonesia.https://ppid.brin.go.id/posts/periset- brin-ungkat-potensi-zakat-sebagai-raksasa-tidur- indonesia . (Acessed on 1 May 2024)
Prasetyoningrum,  A.  K.  (2015).  Pendekatan  Balance Scorecard Pada Lembaga Amil Zakat Di Masjid Agung  Jawa  Tengah. Economica:  Jurnal Ekonomi Islam , 6 (1), 1– 36.https://doi.org/10.21580/economica.2015.6.1. 784
Puskas  BAZNAS.  (2019). Outlook  Zakat  Indonesia 2020. PUSKAS BAZNAS
Rahmawati,  D.  R.,  &  Septiarini,  D.  F.  (2021).  The Factors  That  Affect  Zis  Fundraising  On  Zakat Management Organization In 2016-2019. Jurnal Ekonomi Syariah Teori Dan Terapan , 8 (5), 559. https://doi.org/10.20473/vol8iss20215pp559- 569
Rakovská, Z. (2021). Composite Survey Sentiment As A Predictor Of Future Market Returns: Evidence For German Equity Indices. International Review of  Economics  &  Finance , 73 ,  473–495. https://doi.org/10.1016/j.iref.2020.12.022
Rawung,  D.  T.  (2020). Mata  Diktat  :  Metode Penarikan  Sampel .  Pusat  Pendidikan  Dan Pelatihan Badan Pusat Statistik RI.
Roodman,  D.  (2009).  How  to  do  Xtabond2:  An Introduction to Difference and System GMM in Stata. The Stata Journal, 9( 1 ), 86-136 Safitri, F. I., Maski, G., Noor, I., & Wahyu, A. (2024).
The  Role  of  Zakat,  Infaq  and  Shadaqah  in Indonesia’s  Economic  Growth:  An  Islamic Perspective . 9 (1).
Shi,  J.,  Ausloos,  M., &  Zhu,  T.  (2022).  If  Global  or Local  Investor  Sentiments  Are  Prone  To Developing  An  Impact  On  Stock  Returns,  Is There An Industry Effect?. International Journal of  Finance  &  Economics , 27 (1),  1309–1320. https://doi.org/10.1002/ijfe.2216
Singal, M. (2012). Effect of Consumer Sentiment on Hospitality  Expenditures  And  Stock  Returns.
International Journal of Hospitality Management , 31 (2), 511–521. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2011.07.009
Timur,  Y.  P.,  Ratnasari,  R.  T.,  Pitchay,  A.  A.,  &
Jamilu,  U.  (2023).  Public  Perception  of  Amil Zakat Institutions In Indonesia: Insight Discovery  From  Machine  Learning. Jurnal Ekonomi  Dan  Bisnis  Islam  (Journal  of  Islamic sssEconomics  and  Business) , 9 (2),  373–400. https://doi.org/10.20473/jebis.v9i2.45416 Trading  Economics.  (n.d.)  Indonesia-Kepercayaan Konsumen.
https://id.tradingeconomics.com/indonesia/cons umer-confidence. (Accessed on 01 May 2024)
Vincent,  V.,  &  Candy,  C.  (2023).  Analisa  Pengaruh Sentimen Investor Terhadap Tingkat Pengembalian  Saham  Pada  Pasar  Amerika
Serikat. Ekonomi  dan  Bisnis , 9 (2),  97–110. https://doi.org/10.35590/jeb.v9i2.4921 Vuong,  N.  B.,  &  Suzuki,  Y.  (2020).  Impact  of Financial  Development  on  Sentiment-Return Relationship: Insight from Asia-Pacific Markets.
Borsa Istanbul Review , 20 (2), 95–107. https://doi.org/10.1016/j.bir.2020.01.003
Wang,  W.  (2024).  Investor  Sentiment  And  Stock Market Returns: A Story of Night And Day. The European Journal of Finance , 1–33.
https://doi.org/10.1080/1351847X.2024.230694 2
Wang,  W.,  Su,  C.,  &  Duxbury,  D.  (2021).  Investor Sentiment And Stock Returns: Global evidence. Journal  of  Empirical  Finance , 63 ,  365–391. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2021.07.010 Widyanata,  F.,  Nasirun,  N.,  &  Kusumawardani,  M.
(2022).  Institutional  Performance  Of  The  Amil Zakat  Institution  in  Palembang  City:  National Zakat  Index  Approach. Al-Uqud :  Journal  of
Islamic Economics , 6 (1), 124– 141.https://doi.org/10.26740/aluqud.v6n1.p124-
141
Windmeijer,  F.  (2005).  A  Finite  Sample  Correction For The Variance of Linear Efficient Two-Stssep GMM  Estimators. Journal  of  Econometrics ,
126 (1),
25–51. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2004.02.05 Wooldridge, J. M. (2016). Introductory Econometrics:  A  Modern  Approach (Sixth edition, student edition). Cengage Learning.
Zakaria  Muchtar,  F.  T.,  &  Widiastuti,  T.  (2022).
Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Penghimpunan  Zakat:  Studi  di  Empat  Negara ASEAN. Jurnal  Ekonomi  Syariah  Teori  dan
Terapan , 9 (5), 658–671. https://doi.org/10.20473/vol9iss20225pp658- 671