## Peranan Umat Islam Terhadap Perekonomian Indonesia : Pengaruh Zakat, Infaq dan Sedekah Terhadap Kemiskinan Dan Ketimpangan

## Khalilah Nurfadilah
Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

## Mutmainnah
Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar
ABSTRAK Menurut  data World  Population  Review , penduduk  Islam  di  Indonesia  mencapai  87,2%  dari  total penduduk  pada  tahun  2020.  Sebagai  negara  dengan penduduk  mayoritas  muslim,  sumbangsih  umat  Islam terhadap  bangsa  dan  negara  harusnya  juga  dominan. Terkhusus pada aspek ekonomi, peranan umat Islam salah satu  wujud  nyatanya  nampak  pada  Zakat,  Infaq,  dan Sedekah (ZIS). ZIS diharapkan berdampak pada cakupan pergerakan  distribusi  kekayaan  yang  adil  dan  merata, sehingga  dampak  ekonomi  berpengaruh  positif  secara menyeluruh. Penelitian ini mengkaji dampak ZIS terhadap perkonomian,  kemiskinan,  dan  ketimpangan  menurut provinisi  di  Indonesia  pada  tahun  2020  dengan  metode analisis  regresi  berganda.  Hasil  regresi  membuktikan bahwa jika investasi Indonesia tumbuh 1% maka PDRB riil Indonesia  akan  ikut  tumbuh  0,92%.  Jika  pengumpulan zakat (asumsi ZIS yang dikumpulkan sama dengan dengan yang  disalurkan)  di  Indonesia  tumbuh  sebesar  1%,  maka PDRB  riil  Indonesia  akan  tumbuh  sebesar  0,098%. Pengaruh  tersebut  relatif  sangat  kecil  jika  dibandingkan pengaruh  investasi  terhadap  PDB  riil  di  Indonesia.  Jika zakat  tumbuh  1%  maka  akan  menurunkan  jumlah penduduk miskin sebesar 0,164%, sehingga model regresi di  atas  berhasil  membuktikan  bahwa  ZIS  yang  dikelola oleh  BAZNAS  berpengaruh  terhadap  penurunan  angka kemiskinan.
Kata Kunci: Analisis  Regresi  Berganda, Kemiskinan,Ketimpangan,PDRB, dan ZIS

## 1. PENDAHULUAN
Umat  Islam  yang  kuat  adalah  umat  yang digdaya  di  berbagai  bidang,  misalnya  sosial, politik,  ekonomi,  teknologi,  dan  lainnya.  Tidak hanya  kepentingan  hubungan  vertikal  dengan Allah  SWT,  tetapi  hubungan  horizontal  antar sesama umat manusia turut jadi perhatian dalam agama Islam. Islam sebagai agama samawi telah menetapkan aturan-aturan kamil dalam pelbagai aspek kehidupan manusia, apalagi yang berhubungan dengan kebutuhan fisik dan sarana yang berkaitan dengan masalah ekonomi [1]. Menurut  data World  Population  Review , penduduk  Islam  di  Indonesia  mencapai  87,2% dari  total  penduduk  pada  tahun  2020.  Sebagai
negara  dengan  penduduk  mayoritas  muslim, sumbangsih  umat  Islam  terhadap  bangsa  dan negara harusnya juga dominan. Terkhusus pada aspek  ekonomi,  peranan  umat  Islam  salah  satu wujud  nyatanya  nampak  pada  ZIS.  Dalam pandangan  Islam  ekonomi  memang  bukanlah tujuan  akhir,  namun  tidak  dapat  lepas  dari kehidupan.
Berdasarkan data yang dirilis pada Statistik Zakat  Nasional,  sejak  tahun  2002  sampai  tahun 2019,  pengumpulan  ZIS  terus  mengalami peningkatan  yang  signifikan.  Tahun  2002  ZIS yang  terkumpul  dari  seluruh  daerah  secara kumulatif  berjumlah  Rp70  milyar,  tahun  2010 tumbuh  lebih  dari  2.000%  dengan  nilai  sebesar Rp1.500  milyar,  bahkan  tahun  2019  tercatat pengumpulan  ZIS  nasional  sebesar  Rp10.200 milyar. Upaya pengumpulan dan pencatatan ZIS menunjukkan  kemajuan  secara  signifikan  dari tahun ke tahun, namun capaian ini bukan berarti tidak ada yang perlu dievaluasi.
Untuk  melihat  sejauh  mana  peranan  umat Islam terhadap perekonomian di Indonesia, maka diperlukan  instrumen  yang  mengukur  sejauh mana  umat  Islam  mampu  mendorong  dan mengurangi  masalah  perekonomian  seperti kemiskinan  dan  ketimpangan  di  Indonesia. Penelitian  ini  menggunakan  ZIS  sebagai indikator  yang  berperan  sebagai  salah  satu sumbangsih umat Islam terhadap perekonomian dan masalah penyertanya.
ZIS  diharapkan  berdampak  pada  cakupan pergerakan  distribusi  kekayaan  yang  adil  dan merata, sehingga dampak ekonomi berpengaruh positif  secara  menyeluruh  [2].  Penelitian  ini mengkaji  dampak  ZIS  terhadap  perkonomian, kemiskinan, dan ketimpangan menurut provinisi di Indonesia pada tahun 2020 dengan menggunakan  metode  analisis  regresi  linear berganda.  Regresi  linear  berganda  merupakan model  yang  mengukur  hubungan  antar  variable repon  yang  memiliki  sebab  akibat  dengan  dua
atau  lebih variable  predictor [3].  Hasil  dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  model pertimbangan  bagi  pengelola  dan  pemangku kebijakan  di  Indonesia  dalam  mengelola penerimaan ZIS.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Zakat, Infak, dan Sedekah
ZIS adalah ibadah yang berperan strategis dalam  mendorong  pemerataan  kemakmuran masyarakat suatu bangsa. ZIS mencakup jaminan sosial  bagi  masyarakat  yang  membutuhkan kedermawanan secara finansial [4].
Orang  yang  berhak  menerima  zakat  atau masharifuz  zakat  terdiri  atas  8  golongan,  yaitu fakir, miskin, amil zakat, golongan mualaf, dana untuk  memerdekakan  budak,  orang  yang berhutang  atau  gharimin,  fisabilillah,  dan  ibnu sabil.  Berbeda  dengan  zakat,  infaq  ada  yang bersifat wajib dan sunnah. Infaq wajib diberikan kepada  keluarga  terdekat  dan  infaq  sunnah diberikan kepada fakir, miskin, anak yatim, dan kaum  dhuafa  lainnya.  Sedangkan  sedekah diutamakan  diberikan  kepada  tetangga  terdekat [5].
Berdasarkan  Rencana  Strategis  BAZNAS tahun 2016-2020, zakat memiliki empat peranan penting  dalam  dinamika  pembangunan  dan kesenjangan ekonomi yang terjadi di Indonesia, yaitu : memoderasi kesenjangan sosial, membangkitkan ekonomi kerakyatan, mendorong  munculnya  model  terobosan  dalam pengentasan  kemiskinan,  dan  mengembangkan sumber  pendanaan  kesejahteraan  umat  di  luar APBN maupun APBD. Untuk melihat pengaruh ZIS terhadap PDRB, kemiskinan, dan ketimpangan,  maka  model  pedekatan  yang digunakan adalah analisis regresi linear berganda.

## Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengukur pengaruh antara dua atau lebih variabel  prediktor (𝑋 1 , 𝑋 2 , ⋯ , 𝑋 𝑝 ) terhadap variabel  terikat (𝑌) .  Secara  matematis,  model regresi  linear  berganda  dapat  dinyatakan  dalam model berikut :
𝑌 = 𝛼 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑝 + 𝜀 (2.1)
Pada  metode  kuadrat  terkecil  akan  diperoleh suatu  sistem  persamaan  linier  yang  dapat dibentuk ke dalam perkalian matriks. Perhitungan  nilai  koefisien  regresi  dilakukan dengan  menyelesaikan  solusi  sistem.  Solusi sistem tersebut dapat dicari dengan menggunakan  eliminasi  Gauss  [6].  Kebaikan model  regresi  dapat  diukur  dari  nilai  koefisien determinasi ( 𝑅 2 ) [7]. Nilai koefisien determinasi berkisar  antara  0  sampai  1.  Jika  nilainya mendekati  1,  maka  dapat  dikatakan  pengaruh variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  adalah besar. Artinya model yang digunakan baik untuk menjelaskan pengaruh variabel tersebut [8].

## Evaluasi Kesesuaian Model
Analog  dengan  model  regresi  linear sederhana, dalam model regresi linear berganda juga  terdapat  uji  kesesuaian  model,  yaitu  uji multikolineartitas tehadap variable prediktor dan uji nomalitas, heteroskedastisistas, dan autokorelasi pada error model atau 𝜀~𝐼𝐼𝐷𝑁(0, 𝜎 2 ) .  Evaluasi  kesesuaian  model  ini dapat  dilihat  dengan  menggunakan  nilai-nilai statistic tertentu ataupun secara grafis [9].
Kutner  (2004)  mengatakan  bahwa  untuk uji  multikolinearitas  dapat  dilihat  dengan menggunakan  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF), dengan nilai ambang batas yaitu 10. Jika nilai  VIF  dibawah  10,  maka  tidak  terjadi multikolinearitas  dalam  variable  predictor, sebaliknya jika nilai VIF diatas 10, maka variabel predictor  mengalami  multikolinearitas  [10]. Untuk asumsi normalitas digunakan uji Kolmogorov-Smirnov,  untuk  asumsi  identik atau  pemeriksaan  heteroskedastisitas  dapat menggunakan uji Breusch-Pagan ataupun secara grafis,  sedangkan  asumsi  kebebasan  atau pemeriksaan autokorelasi dapat dilakukan dengan uji Durbin-Watson.

## 3. METODOLOGI

## Ruang Lingkup
Penelitian  ini  menganalisis  dampak  ZIS terhadap  perekonomian  berdasarkan  provinsi  di Indonesia.  Pengamatan  dilakukan  pada  33 provinsi di Indonesia dengan Maluku yang tidak masuk sebagai subjek pengamatan terkait dengan ketersediaan data. Analisis dampak ZIS
menggunakan  metode  analisis  regresi  linear berganda dengan waktu pengamatan tahun 2020.

## Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari Badan Amil Zakat Nasional dan Badan Pusat Statistik. Secara  umum,  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.1
Tabel 3.1 Data dan sumber data Data Unit Sumber ZIS Juta Rupiah BAZNAS Investasi (PMTB) Juta Rupiah BPS Pengangguran Terbuka Jiwa BPS Jumlah Penduduk Jiwa BPS PDRB Riil Juta Rupiah BPS Jumlah Penduduk Miskin Jiwa BPS Gini Ratio Skala (0-1) BPS

## Spesifikasi Model
Terdapat tiga model yang digunakan untuk menentukan pengaruh
ZIS
terhadap perekonomian  di  Indonesia.  Model-1  yaitu model pengaruh ZIS  terhadap PDRB riil, model- 2  yaitu  model  ZIS  terhadap  kemiskinan,  dan model-3 yaitu model ZIS terhadap ketimpangan, dengan masing-masing model sebagai berikut :
Model ZIS terhadap PDRB Riil : 𝑙𝑛(𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑅𝑖𝑖𝑙 ) 𝑖 = 𝑎 𝑖 + 𝛽 1 𝑙𝑛(𝑍𝐼𝑆) 𝑖 + 𝛽 2 𝑙𝑛(𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑎𝑠𝑖) 𝑖 + 𝑢 𝑖 Model ZIS terhadap kemiskinan 𝑙𝑛(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛) 𝑖 = 𝑎 𝑖 + 𝛽 1 𝑙𝑛(𝑍𝐼𝑆) 𝑖 + 𝛽 2 𝑙𝑛(𝑃𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘) 𝑖 + 𝛽 3 (𝐾𝑒𝑡𝑖𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛) 𝑖 + 𝑢 𝑖 Model ZIS terhadap ketimpangan (𝐾𝑒𝑡𝑖𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛) 𝑖 = 𝑎 𝑖 + 𝛽 1 𝑙𝑛(𝑍𝐼𝑆) 𝑖 + 𝛽 2 𝑙𝑛(𝑃𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘) 𝑖 + 𝛽 3 𝑙𝑛(𝑃𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑔𝑔𝑢𝑟𝑎𝑛) 𝑖 + 𝛽 4 𝑙𝑛(𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑅𝑖𝑖𝑙 ) 𝑖 + 𝑢 𝑖
dimana :
𝑙𝑛(𝑃𝐷𝑅𝐵 𝑅𝑖𝑖𝑙 ) 𝑡 : PDRB atas dasar harga konstan 𝑙𝑛(𝐾𝑒𝑚𝑖𝑠𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛) 𝑖 : Jumlah penduduk miskin 𝑙𝑛(𝑍𝐼𝑆) 𝑖 : Pengumpulan ZIS 𝑙𝑛(𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑎𝑠𝑖) 𝑖 : Pembentukan Modal Tetap Bruto (PMTB) 𝑙𝑛(𝑃𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘) 𝑖 : Jumlah penduduk (𝐾𝑒𝑡𝑖𝑚𝑝𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛) 𝑖 : Gini ratio 𝑙𝑛(𝑃𝑒𝑛𝑎𝑛𝑔𝑔𝑢𝑟𝑎𝑛) 𝑖 : Jumlah pengangguran terbuka 𝛽 𝑖 , 𝑖 = 1, ⋯ ,4 : koefisien (slope)
𝑎 𝑖 : intersep 𝑢 𝑖 : Error term

## Prosedur Penelitian
1. Melakukan standarisasi data dengan mentransformasi  nilai-nilai  amatan  ke logaritma natural.
2. Melakukan  uji  kesesuaian  model  berkaitan dengan asumsi klasik dan uji simultan (uji 𝐹 ) dan uji parsial (uji 𝑡 ) terhadap ketiga model. 3. Mengintrepretasi hasil regresi linear berganda terhadap ketiga model.

## 4. PEMBAHASAN

## Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas Uji normalitas
menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (K-S).
Hipotesis : 𝐻 0 : error model mengikuti sebaran Normal 𝐻 0 : error model tidak mengikuti sebaran Normal
Dengan bantuan tools SPSS 25.  Pada Tabel 4.1 terlihat  nilai  K-S  untuk  ketiga  model  dengan tingkat  signifikansi  diatas  0,05  diperoleh kesimpulan  bahwa  error  model  mengikuti sebaran Normal.
Tabel 4.1 Nilai Kolmogorov-Smirnov Model K-S ZIS terhadap PDRB riil 0,093 ZIS terhadap kemiskinan 0,097 ZIS terhadap ketimpangan 0,093

## 2. Uji Multikolinearitas
Pengujian  ada  tidaknya  multikolinieritas dilakukan dengan melihat nilai VIF. Pada Tabel 4.2    terlihat  semua  variabel  bebas  pada  model ZIS  terhadap  PDRB  riil  mempunyai  nilai  VIF kurang  dari  10,  artinya  tidak  terjadi  kasus multikolinieritas.
Tabel 4.2 Nilai VIF ZIS terhadap PDRB riil Variabel VIF ZIS 1,703 Investasi 1,703
Sama halnya dengan model ZIS terhadap PDRB riil,  pada  model  ZIS  terhadap  kemiskinan,  nilai VIF untuk semua variable kurang dari 10, seperti yang  terlihat  pada  Tabel  4.3  sehingga  dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi kasus multikolinearitas pada model tersebut.
Tabel 4.3 Nilai VIF ZIS terhadap kemiskinan Variabel VIF ZIS 1,726 Penduduk 1,793 Ketimpangan 1,065
Untuk  model  ZIS  terhadap  ketimpangan,  nilai VIF  (Tabel  4.4)  untuk  semua  variable  juga menunjukkan  nilai  kurang  dari  10,  yang  berarti tidak ada multikolinearitas pada model ini.
Tabel 4.3 Nilai VIF ZIS terhadap ketimpangan
Variabel VIF ZIS 1,969 Penduduk 4,955 Pengangguran 1,846 PDRB riil 6,711

## 3. Uji Heteroskedatisitas
Deteksi  heterokedastisitas  pada  penelitian ini  dilakukan  dengan  metode  grafik.  Pada Gambar  4.1  terlihat  grafik scatterplots untuk setiap, titik-titik tidak menyebar secara acak baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu 𝑌 . Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  terjadi heteroskedastisitas pada setiap model regresi.
Gambar 4.1 Grafik scatterplots

## 4. Uji Autokorelasi
Salah  satu  cara  yang  umum  digunakan untuk  mendeteksi  adanya  autokorelasi  dalam regresi linear berganda adalah dengan uji Durbin Watson  (DW).
Hipotesis : 𝐻 0 : error model saling bebas 𝐻 0 : error model tidak saling bebas
Pada      Tabel  4.4    terlihat  hasil output uji  DW untuk model ZIS terhadap PDRB riil, diperoleh 2,230. Berdasarkan tabel Durbin Watson dengan derajat  kepercayaan 𝛼 = 0,05 ,  banyaknya sampel 𝑛 = 33 ,  dan  banyaknya  variabel  bebas k=2 diperoleh nilai Durbin Lower = 1,3212 dan Durbin  Upper =  1,5770.  Oleh  karena  nilai  DW lebih  besar  dari Durbin  Lower dan  lebih  kecil dari  4  - Durbin  Upper maka  tidak  terdapat autokorelasi positif dan negatif dalam model.
Tabel 4.4 Nilai Durbin-Watson Model D-W ZIS terhadap PDRB riil 2,230 ZIS terhadap kemiskinan 1,820 ZIS terhadap ketimpangan 1,795
Hasil output uji DW untuk  model ZIS terhadap kemiskinan,  diperoleh  1,820.  Berdasarkan  tabel Durbin Watson dengan derajat kepercayaan 𝛼 = 0,05 , banyaknya sampel 𝑛 = 33 , dan banyaknya variabel bebas k=3 diperoleh nilai Durbin Lower =  1,2576  dan Durbin  Upper =  1,6511.  Oleh karena nilai DW lebih besar dari Durbin Lower dan lebih kecil dari 4 - Durbin Upper maka tidak terdapat  autokorelasi  positif  dan  negatif  dalam model.
Sama halnya dengan dua model sebelumnya,  hasil  output  uji  DW  untuk  model ZIS  terhadap  ketimpangan,  diperoleh  1,795. Berdasarkan tabel Durbin Watson dengan derajat kepercayaan  α=0,05,  banyaknya  sampel  n=33, dan  banyaknya  variabel  bebas  k=4  diperoleh nilai Durbin Lower = 1,1927 dan Durbin Upper = 1,7298. Oleh karena nilai DW lebih besar dari Durbin  Lower dan  lebih  kecil  dari  4  - Durbin Upper maka  tidak  terdapat  autokorelasi  positif dan negatif dalam model.

## Uji Kebaikan Model
1. Uji Simultan (Uji F)
Uji F merupakan uji yang digunakan untuk melihat  pengaruh  variable  prediktor  terhadap variable respon secara simultan.
Hipotesis :
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝑝 = 0
𝐻 1 : terdapat 𝛽 𝑖 ≠ 0 , 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑝
Hasil  pengolahan  data  untuk  uji  F  untuk  ketiga model  dilakukan  dengan  tools  SPSS  25  yang dapat  dilihat  dari  nilai p-value dengan  derajat kepercayaan 𝛼 = 0,05 pada  Tabel  4.5.  Nilai p- value pada  model  ZIS  terhadap  PDRB  riil  dan model  ZIS  terhadap  kemiskinan  adalah 0,000 sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa variabel  PMTB  dan  ZIS  secara  bersama-sama mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel PDRB riil. Begitupun variabel
ketimpangan, ZIS, dan penduduk yang berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan.
Tabel 4.5 Nilai p-value untuk uji F Model R 2 p-value ZIS terhadap PDRB riil 0,972 0,000 ZIS terhadap kemiskinan 0,859 0,000 ZIS terhadap ketimpangan  0,690 0,724
Untuk model ZIS terhadap ketimpangan, hasil uji F  menunjukkan  nilai p-value adalah  0,724 sehingga  untuk  derajat  kepercayaan 𝛼 = 0,05 , dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel jumlah penduduk, tingkat pengangguran terbuka, PDRB riil,  dan  ZIS  secara  bersama-sama  tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel ketimpangan  sehingga  model  ZIS  terhadap ketimpangan tidak dianalisis lebih lanjut.
Dari  Tabel  4.5  diketahui  koefisien determinasi  atau R 2 untuk  model  ZIS  terhadap PDRB  riil  adalah  0,972  yang  berarti  variabel- variabel predictors secara simultan berpengaruh terhadap  variabel dependent sebesar  97,2%. Begitupun pada model ZIS terhadap kemiskinan yang  memiliki  nilai R 2 0,859  yang  berarti pengaruh  variabel-variabel predictors terhadap variabel dependent sebesar 85,9%
2. Uji Signifikansi (Uji 𝒕 )
Uji 𝑡 merupakan uji yang digunakan untuk melihat  pengaruh  variable  predictor  secara parsial terhadap variable respon.
Hipotesis :
𝐻 0 : 𝛽 𝑖 = 0 , 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑝 𝐻 1 : 𝛽 𝑖 = 0
Uji- 𝑡 dilakukan pada model ZIS terhadap PDRB riil dan model ZIS terhadap kemiskinan dengan menggunakan tools SPSS 25. Nilai p-value untuk variabel  ZIS  sebesar  0,020  dan  untuk  variabel PMTB sebesar 0,000 sehingga dapat disimpulkan  bahwa  secara  parsial  terdapat pengaruh  signifikan  pada  variabel  tersebut terhadap variabel PDRB riil.
Hasil  regresi  membuktikan  bahwa  jika investasi Indonesia tumbuh 1% maka PDRB riil Indonesia akan ikut tumbuh 0,92%
Tabel 4.6 Nilai p-value untuk uji 𝑡 pada model ZIS terhadap PDRB riil
Hal  ini  merupakan  hal  yang  wajar  karena investasi  merupakan  komponen  utama  dalam model pendapatan nasional Indonesia. Pemilihan investasi  sebagai  variabel  kontrol  dalam  model hubungan  zakat  dan  PDRB  rill  didasari  oleh konsep  investasi  yang  memiliki  kesamaan filosofi dengan zakat produktif.
Jika  pengumpulan  zakat  (asumsi  ZIS  yang dikumpulkan  sama  dengan  dengan  yang disalurkan)  di  Indonesia  tumbuh  sebesar  1%, maka PDRB riil Indonesia akan tumbuh sebesar 0,098%.  Pengaruh  tersebut  relatif  sangat  kecil jika  dibandingkan  pengaruh  investasi  terhadap PDB riil di Indonesia, sehingga perlu terobosan besar  dalam  pengelolaan  zakat  baik  dari  sisi society will maupun political will . Hasil tersebut sejalan dengan pendapat Choudhury (1989) yang menyatakan  investasi  dan  zakat  berpengaruh posistif terhadap pendapatan nasional [11].
Tabel 4.7 Nilai p-value untuk uji 𝑡 pada model ZIS terhadap kemiskinan
Hasil pengolahan data untuk  uji T untuk  model ZIS terhadap kemiskinan dapat dilihat dari nilai p-value pada  Tabel  4.7.  Nilai p-value untuk variabel  ZIS  sebesar  0,043,  untuk  variabel jumlah  penduduk  sebesar  0,000,  dan  untuk variabel  ketimpangan  sebesar  0,036  sehingga dapat disimpulkan bahwa secara parsial terdapat pengaruh  signifikan  pada  variabel  tersebut terhadap variabel kemiskinan.
Jika zakat tumbuh 1% maka akan menurunkan jumlah  penduduk  miskin  sebesar  0,164%, sehingga  model  regresi  di  atas  berhasil membuktikan  bahwa  zakat,  infak,  dan  sedekah
yang  dikelola  oleh  BAZNAS  berpengaruh terhadap penurunan angka kemiskinan.
Perkiraan  penurunan  kemiskinan  tersebut belum termasuk pengaruh dari total pengumpulan  dan  penyaluran  zakat  yang dilakukan  oleh  Organisasi  Pengelola  Zakat (OPZ)  lainnya,  sehingga  akumulasi  zakat  yang dikumpulkan  oleh  seluruh  lembaga  pengelola zakat di Indonesia memiliki potensi besar dalam menurunkan jumlah penduduk miskin di atas 1% pertahun.
Hasil  regresi  menunjukkan  jika  jumlah penduduk  Indonesia  tumbuh  1%  maka  akan menurunkan tingkat kemiskinan sebesar 0,973%. Hal  ini  tidak  sejalan  dengan  pendapat  Todaro (2015) yang menyebutkan bahwa laju pertumbuhan penduduk dapat memicu keterbelakangan pembangunan [12].
Dalam  konteks  Indonesia  dapat  dijelaskan bahwa  peningkatan  jumlah  penduduk  dapat menumbuhkan ekonomi seperti dari sisi demand dan  sisi supply .  Selain  itu  pertumbuhan penduduk mendorong pemerintah mengalokasikan  belanja  negara  dan  belanja pemerintah  daerah  lebih  besar  setiap  tahunnya untuk pengentasan kemiskinan dan ketimpangan, sehingga kontribusi terhadap peningkatan konsumsi semakin besar. Tingkat konsumsi yang tinggi  merupakan  salah  satu  faktor  dominan menurunnya  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia [13].

## 5. KESIMPULAN
Dalam konteks Indonesia, total
pengumpulan  Zakat,  Infak,  dan  Sedekah  (ZIS) oleh  BAZNAS  terbukti  dapat  meningkatkan PDRB riil di Indonesia pada tahun 2020. Dalam model  hubungan  zakat  dan  kemiskinan,  total pengumpulan ZIS oleh BAZNAS terbukti dapat menurunkan jumlah penduduk miskin pada tahun 2020.  Variabel  kontrol  laju  pertumbuhan penduduk  di Indonesia  terbukti  berhasil menurunkan jumlah penduduk miskin pada tahun 2020.
Di  lain  sisi,  studi  ini  tidak  cukup  kuat membuktikan  bahwa  ZIS  signifikan  dapat menurunkan  tingkat  ketimpangan.  Hal  ini kemungkinan  disebabkan  oleh  jumlah  zakat, infaq, dan sedekah yang diterima mustahik baik dalam  bentuk  bantuan  konsumtif  maupun
produktif masih dalam jumlah yang relatif kecil dengan  jangkauan  yang  belum  begitu  masif. Kondisi tersebut menjadi tantangan BAZNAS ke depan  agar  peran  zakat,  infak,  dan  sedekah semakin optimal.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Jamaluddin. 2007. Islam dan Pembangunan  Ekonomi  Umat.  Islam Futura. 6(2): 1-10.
[2] [BAZNAS]  Badan  Amil  Zakat  Nasional. 2016.  Rencana  strategis  zakat  nasional 2016-2019. Jakarta (ID): BAZNAS.
[3] Uyanik,  Gulden  Kaya  &  Guler,  Nese. 2013. A  Study  on  Multiple  Linear Regression  Analysis.  Procedia  -  Social and Behavior Sciences (106).
[4] Habib, Anang Ariful. 2016. The Principle of Zakat, Infaq, and Shadaqah Accounting Based  SFAS  109.  Journal  of  Accounting and Bussiness Education , 1(1).
[5] Mu’ti, Abdul. 2015. Prioritas memberikan infaq sesuai syariah Islam. (https://megapolitan.kompas.com/read/20
15/07/01/09501811/Prioritas.Memberika n.Infaq.Sesuai.Syariah.Islam#:~:text=Teri makasih.&text=Saudara%20Nuryaman% 2C,yatim%2C%20dan%20kaum%20dhua fa%20lainnya. Diakses 25 Maret 2021).
[6] Anton, H., & Rorres, C. 2010. Elementary Linear  Algebra  Applications  Version Tenth  Edition .  Florida:  John  Willey  & Sonc, Inc.
[7] Widiyawati  &  Setiawan.  2015.  “Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat produksi  padi  dan  jagung  di  kabupaten
lamongan”.  Jurnal  Sains  dan  Seni  ITS.
Vol. 4 (1), pp: 103-108.
[8] Ndruru, R. E., Situmorang, M., & Tarigan, G.  2014.  “Analisa  faktor-faktor  yang mempengaruhi hasil produksi padi di deli serdang”. Saintia Matematika. Vol. 2 (1), pp: 71-83.
[9] Suhartono.  2008.  Analisis  Data  Statistik Dengan R . Laboratorium Statistik Komputasi. ITS, Surabaya.
[10]  Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J. and Neter, J.  (2004). Applied  Linear  Regression Models . McGraw Hill International, New York.
[11]  Choudhury, MA. 1989. Islamic Economic Cooperation . Palgrave Macmilan.
[12]  Todaro, Michael  P.  &  Stephen C. Smith. 2015.  Pembangunan  Ekonomi  di  Dunia Ketiga,  Edisi  kedelapan.  Jakarta  : Erlangga.
[13]  Todaro, Michael P. dan Smith, Stephen C. 2011.  “Pembangunan  Ekonomi”.  Edisi Kesembilan. Jakarta: Erlangga.