## KONTRIBUSI SEKTOR RIIL, SEKTOR MONETER DAN
TINGKAT INFLASI TERHADAP PENERIMAAN ZAKAT, INFAK DAN SEDEKAH DI INDONESIA
Eris Munandar 1 , Mulia Amirullah 2
1 STEI Ar-Risalah Ciamis Corresponding Email: eris.munandar@steirisalah.ac.id
2 STEI Ar-Risalah Ciamis Email: mulia@steirisalah.ac.id
e History (Filled by Journal Manager) Received: xxx Revised: xxx Accepted: xxx

## Abstract
The role of zakat in economic development in Indonesia is increasingly being felt. In addition to the  distribution  allocation  through  the  appropriate  zakat  program,  it  is  also  necessary  to  pay attention to the contribution of the zakat revenue. This study aims to analyze the contribution of the Large and Medium Industrial Production Index (IPBS) as a real sector variable while the Return on Assets (ROA) of the Islamic banking industry as the monetary sector and inflation to the  receipt  of  Zakat,  infaq,  and  alms  (ZIS)  in  the  National  Zakat  Agency  (BAZNAS).  The analysis technique used is the Vector Auto-Regressive (VAR) / Vector Error Correction Model (VECM).  The  type  of  data  used  is  secondary  data  using  monthly  data  for  the  period  2011  to 2019. The results of the study show that the real sector has a causal relationship with the ZIS fund  collection.  Inflation  and  ZIS  revenues  have  a  one-way  relationship.  Real  sector  variable shocks responded positively and were very dominant by ZIS revenues compared to the ROA of Islamic banking as well as inflation. The real sector variable is also predicted to contribute the most in raising ZIS funds in the future.

## Keywords: real sector, ROA, VAR / VECM
JEL Classification: E17, E31, E51, G23

## Abstrak
Peran  zakat  dalam  pembangunan  ekonomi  di  Indonesia  semakin  dirasa  nyata  hasilnya.  Selain alokasi  distribusi  melalui  program  zakat  yang  tepat  guna  juga  perlu  diperhatikan  kontribusi penerimaan zakat tersebut. Kajian ini bertujuan untuk menganalisis kontribusi Indeks Produksi Industri  Besar  dan  Sedang  (IPBS)  sebagai  variabel  sektor  riil  sedangkan  Return  on  Asset (ROA)  industri  perbankan  syariah  sebagai  sektor  moneter  serta  inflasi  terhadap  penerimaan Zakat,  infak  dan  sedekah  (ZIS)  di  Badan  Amil  Zakat  Nasional  (BAZNAS).  Teknik  analisis yang digunakan adalah Vector Auto Regresif (VAR)/ Vector Error Correction Model (VECM). Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  dengan  menggunakan  data  bulanan  periode 2011 sampai 2019. Hasil kajian menunjukkan sektor riil memiliki hubungan kausalitas terhadap penerimaan  dana  ZIS.  Penerimaan  ZIS  dan  Inflasi  memiliki  hubungan  satu  arah.  Guncangan variabel sektor rill direspon positif dan sangat dominan oleh penerimaan ZIS dibanding dengan ROA  perbankan  syariah  juga  inflasi.  Variabel  sektor  riil  juga  diprediksi  berkontribusi  paling besar dalam penerimaan ZIS di masa mendatang.
Kata Kunci: sektor riil, ROA, VAR/VECM Klasifikasi JEL: E17, E31, E51, G23

## 1. PENDAHULUAN
Sejak  diberlakukannya  Undang-undang  Nomor  38  Tahun  1999  tentang  Zakat,  telah banyak  melahirkan  kajian-kajian  empiris  berkaitan  dengan  perzakatan  di  Indonesia.  Hal  ini menjadi  sangat  menarik  untuk  diperbincangkan,  pasalnya  dengan  banyaknya  jumlah  umat Islam  di  Indonesia  maka  potensi  penerimaan  zakat,  infak  dan  sedekah  (ZIS)  pun  akan semakin besar. Tahun 2012 penerimaan zakat di Indonesia diprediksi sebesar Rp. 217 Triliun (Firdaus  et  al.,  2012),  sementara  tahun  2019  Baznas  lebih  optimis  dengan  mengestimasi potensinya sebesar Rp. 233,8 Triliun (Puskas BAZNAS, 2020). Angka yang dikalkulasi oleh Baznas tersebut berasal dari lima objek zakat, yaitu penghasilan, uang, pertanian, peternakan dan  perusahaan.  Potensi  zakat  yang  paling  tinggi  berada  pada  sektor  zakat  penghasillan sebesar Rp. 139,07 Triliun. Selanjutnya disusul secara berurutan oleh zakat uang sebesar Rp. 58,76  Triliun,  zakat  pertanian  sebesar  Rp.  19,79  Triliun,  zakat  peternakan  sebesar  Rp.  9,51 Triliun dan zakat perusahaan Rp. 6,71 Triliun (Puskas BAZNAS, 2020).
Secara  nasional, realisasi penerimaan  ZIS  pada  tahun  2018  mencapai  Rp.  8,12 Triliun  dan  tahun  2017  sebesar  Rp.  6,22  Triliun.  Angka  tersebut  mengalami pertumbuhan 30,42%,  atau  mengalami  peningkatan  sekitar  Rp.  1,9  Triliun dibandingkan  dengan  tahun  2017.  Peningkatan  kinerja  penerimaan  ZIS  tersebut diantaranya  disebabkan  oleh  terus  tumbuh  dan  berkembangnya  organisasi  pengelola zakat  (OPZ).  Data  Baznas  menyebutkan  sampai  tahun  2018  terdapat  sekitar  548 Badan  Amil  Zakat  Nasional  (Baznas),  yang  terdiri  dari  34  Baznas  Provinsi  dan  514 Baznas  Kabupaten/Kota,  dan  68  Lembaga  Amil  Zakat  (LAZ),  yang  terdiri  dari  23 LAZ Nasional, 12 LAZ Provinsi, dan 33 LAZ Kabupaten/Kota.
Tabel 1. Pertumbuhan ZIS di Indonesia Tahun 2018-2019 Pengelola Zakat 2018 2019 Pertumbuhan Jumlah % Jumlah % Jumlah % Baznas 202,187,169,720 2.5 296,234,308,349 2.9 94,047,138,629 46.5 Baznas Provinsi 552,209,167,922 6.8 583,919,722,674 5.7 31,710,554,752 5.7 Baznas Kab/Kota  3,171,701,720,388 39.1 3,539,980,546,674 34.6 368,278,826,286 11.6 LAZ 3,634,332,619,382 44.8 3,728,943,985,109 36.5 94,611,365,727 2.6 OPZ Dalam Pembinaan Kelembagaan 552,980,000,000 6.8 2,078,865,243,749 20.3 1,525,885,243,749 73.4 Total 8,113,410,677,412  100.00  10,227,943,806,555  100.00  2,114,533,129,142 26.1 Sumber: Baznas (2020)
Jika  dibandingkan  antara  besarnya  potensi  dan  realisasi  penerimaan  ZIS,  maka  masih terjadi  gap  yang  sangat  signifikan.  Hal  ini  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  diantaranya masih minimnya kepercayaan masyarakat terhadap lembaga amil zakat, sebagian besar umat Islam  belum  mengerti  cara  menghitung  dan  menyalurkan  zakat,  lemahnya  kerangka  aturan institusional  zakat,  dan  pendayagunaan  dana  zakat  yang  masih  belum  efektif  dan  efisien (Mubarok & Fanani, 2014).
Berdasar  pada  temuan  tersebut,  Baznas  menyusun  tiga  skenario  untuk  meningkatkan penerimaan  ZIS  pada  tahun  2020.  Ketiga  skenario  yang  dirancang  tersebut  adalah  skenario pesimis,  moderat  dan  optimis.  Skenario  pesimis  mengasumsikan  pertumbuhan  di  bawah  20 persen,  maka  diproyeksikan  pengumpulan  zakat  akan  berada  di  bawah  Rp.  12,19  Triliun. Selanjutnya, pengumpulan zakat diprediksi akan mencapai Rp.12,19 – 13,22 Triliun dengan skenario moderat pertumbuhan 20-30 persen. Lebih lanjut, proyeksi pengumpulan zakat akan mencapai  lebih  dari  Rp.13,22  Triliun  di  2020  dengan  skenario  optimis  pertumbuhan  lebih dari 30 persen (Puskas BAZNAS, 2020).
Tabel 2. Skenario Proyeksi Pengumpulan Zakat 2020
Skenario Pertumbuhan Pengumpulan 2019* (Miliar Rupiah) Proyeksi Pengumpulan 2020 (Miliar Rupiah) Optimis >30% 10,166.12 >13,215.96 Moderat 20% - 30% 10,166.12 12,189.34 – 13,215.96 Pesimis <20% 10,166.12 <12,189.34 Sumber: Puskas Baznas (2020)
Untuk  terus  meningkatkan  jumlah  penerimaan  ZIS,  setidaknya  ada  dua  hal  yang  dapat dilakukan oleh organisasi pengelola zakat (OPZ), yaitu: yaitu (1) meningkatkan pemahaman masyarakat  tentang  hukum  zakat,  dan  (2)  memperkuat  kredibilitas  lembaga  pengelola  zakat (Baznas dan LAZ) dengan memaparkan rencana program kerja dan laporan kegiatan masing- masing lembaga zakat tersebut  (Cokrohadisumarto et al., 2019). Disamping itu, perlu adanya sinergitas  yang  baik  antar stakeholder zakat,  diantaranya  pemerintah,  lembaga  zakat,  bank sentral,  otoritas  jasa  keuangan,  dan  masyarakat  agar  dapat  mewujudkan  inklusi  zakat masyarakat Indonesia yang tinggi (Canggih et al., 2017).
Besar kecilnya penerimaan ZIS di Indonesia dipengaruhi oleh banyak faktor, diantaranya dipengaruhi oleh beberapa variabel makro ekonomi, yaitu produk domestik bruto (PDB) dan indeks pembangunan manusia (IPM) (Afifah, 2017), nilai tukar rupiah (Afendi, 2018), jumlah uang  beredar  dan  indeks  produksi  industri  (IPI)  (Novitasari  &  Rosyidi,  2018).  Selain  itu, pertumbuhan  yang  relatif  pesat  pada  industri  keuangan  syariah  diperkirakan  juga  mampu mendongkrak penerimaan ZIS di Indonesia. Pada tahun 2016, pemerintah Indonesia mencatat
aset  industri  keuangan  syariah  di  Indonesia    mencapai  USD  66,2  miliar  atau  sekitar  Rp 889,28  triliun  yang  didominasi  oleh  sukuk  Negara  dan  korporasi  serta  industri  perbankan (OJK, 2017).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  lebih  lanjut  berkaitan  dengan  faktor penyumbang  penerimaan  ZIS  yang  tidak  hanya  melibatkan  variabel  makro  ekonomi  saja.
Untuk  itu,  penelitian  ini  hendak  melibatkan  sektor  moneter  untuk  mengetahui  sejauh  mana perannya  dalam  memberikan  kontribusi  bagi  penerimaan  ZIS  di  Indonesia.  Variabel  sektor riil  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  indeks  produksi  besar  dan  sedang  (IPBS), variabel  sektor  moneter  yang  digunakan  adalah return  on  asset (ROA)  perbankan  syariah (BUS dan UUS), dan tingkat inflasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Terdapat  beberapa  studi  yang  telah mengkaji tentang  zakat,  khususnya  kontribusi zakat terhadap  pertumbuhan  ekonomi  maupun  peningkatan  pendapatan  masyarakat.  Zakat  yang merupakan  instrumen  ekonomi  seyogyanya  dioptimalkan  dengan  tata  kelola  baik  dan professional  (Bahri  S,  2016).  Kehadiran  lembaga  amil  zakat  telah  mampu  meningkatkan pendapatan rumah tangga ( mustahik ) sebesar 147.14 persen melalui program zakat produktif (Beik  &  Pratama,  2017).  Hasil  kajian  (Sari  et  al.,  2019)  membuktikan  zakat  mampu mengurangi kemiskinan dan bahkan masyarakat yang kurang mampu dapat lebih cepat keluar dari  benang  kusut  kemiskinan  dibandingkan  tanpa  zakat  di  propinsi  Sumatera  Barat.
Kontribusi nyata zakat dalam menekan angka kemiskinan di Indonesia seharusnya dibarengi pula dengan penerimaan zakat. Potensi penerimaan zakat di Indonesia mencapai angka cukup besar  berkisar  Rp  216,54  triliun  atau  setara  dengan  1.75%  dari  PDB  Indonesia  (Asfarina  et al.,  2019).  Beberapa  penelitian  terkait  lainnya  (Munandar  et  al.,  2020),  (syauqi  beik,  2009) dan  (Romdhoni,  2017)  menunjukkan  bahwa  zakat  berperan  dalam  menenkan  angka kemiskinan di Indonesia.
Pertumbuhan  ekonomi  ditandai  dengan  meningkatnya  serapan  tenaga  kerja  oleh  sektor riil dan jumlah output. Kinerja positif sektor riil diharapkan pula mampu membawa dampak meningkatnya  penerimaan  zakat.  Beberapa  macam  objek  yang  dikenakan  wajib  zakat diantaranya  perniagaan,  perindustrian,  pertanian,  perkebunan,  perikanan,  pertambangan  dan lain sebagainya  (Bariyah, 2016). Beberapa indikator sektor ekonomi tersebut mencerminkan pertumbuhan indeks produksi industri (IPI) suatu Negara. Hasil kajian (Hariyani et al., 2018) menunjukkan  dalam  jangka  panjang  indeks  produksi  industri  (IPI)  berkorelasi  positif  dan
signifikan  terhadap  penerimaan  zakat,  infak  dan  sedekah  (ZIS).  Begitu  juga  dengan  hasil penelitian  (Saadillah  et  al.,  2019)  IPI  merupakan  proksi  pertumbuhan  ekonomi,  maka  akan sangat berkaitan erat dengan peningkatan pendapatan nasional. Sehingga akan meningkatkan jumlah zakat karena adanya peningkatan jumlah aset objek zakat.
Inflasi  merupakan  fenomena  dimana  harga  barang  dan  jasa  secara  umum  mengalami kenaikan yang berdampak pada melemahnya daya beli masyarakat (Suseno & Astiyah, 2010).
Kenaikan  harga  barang  dan  jasa  menambah  beban  masyarakat  dalam  memenuhi  kebutuhan dasar yang berimbas pada berkurangnya alokasi dana untuk membayar zakat (Afendi, 2018). Namun  demikian,  hasil  sebaliknya  ditunjukkan  (Armina,  2020)  yang  menyatakan  bahwa inflasi  berpengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap  penerimaan  jumlah  zakat.  Korelasi positif  dalam  konteks  ini  mengindikasikan  bahwa  kenaikan  inflasi  diimbangi  dengan pendapatan masyarakat, akan tetapi tetap belum mampu mendorong penerimaan zakat secara signifikan.
Sektor  moneter  sebagai  salah  satu  penggerak  pertumbuhan  ekonomi  juga  diduga memiliki potensi dalam penerimaan zakat, infak dan sedekah. Kontribusi industri perbankan syariah  dalam  pembangunan  ekonomi  masih  relatif  lebih  rendah  dibandingkan  dengan industri  perbankan  konvensional,  namun  tetap  mampu  memberikan  dampak  positif  dalam mendorong  sektor  riil  di  Indonesia  (Widokartiko  et  al.,  2016).  Kondisi  ini  melahirkan optimisme  tinggi,  dengan  perbaikan  tata  kelola  manajemen,  peningkatan  kualitas  maupun kuantitas  SDM  terhadap  nilai-nilai  Islam  dan  selalu  inovatif  terhadap  dinamika  ekonomi global  tentu  akan  mempercepat  pertumbuhan  industri  perbankan  syariah  di  Indonesia (Abubakar & Handayani, 2018). Tumbuhnya aset perbankan syariah diharapkan dapat lebih mempercepat sektor riil sekaligus berdampak pada penerimaan zakat.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan jenis data sekunder dalam bentuk deret waktu ( time series ) periode Januari 2011 – Desember 2019. Data-data yang akan digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari berbagai sumber, diantaranya: Badan Amil Zakat Nasional (Baznas), Otoritas Jasa Keuangan (OJK), Bank Indonesia (BI), Badan Pusat Statistik (BPS), serta dokumen lain yang  mendukung  penelitian  ini.  Data-data  yang  dimaksud  adalah  data  penerimaan  Zakat, Infak  dan  Sedekah  (ZIS),  data  Indeks  Produksi  Besar  dan  Sedang  (IPBS),  data Return  on Assets (ROA) perbankan syariah, dan data Inflasi (INF).
Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis analisis kuantitatif, yaitu
untuk  mengetahui  besarnya  kontribusi  masing-masing  variabel  independen  (IPBS,  ROA, INF)  terhadap  jumlah  penerimaan  ZIS.  Alat  analisis  yang  digunakan  adalah  metode Vector Autoregression (VAR)  yaitu  pendekatan  non‐struktural  (lawan  dari  pendekatan  struktural, seperti  pada  persamaan  simultan)  yang  menggambarkan  hubungan  yang  “saling menyebabkan”  (kausalistis)  antar  variabel.  Selanjutnya  untuk  tetap  mendapatkan  hubungan jangka  panjang,  model  VAR  akan  dimodifikasi  menjadi  model  koreksi  kesalahan Vector Error Correction Model (VECM), jika terdapat kointegrasi dalam model (Ascarya, 2009).
Tahap pertama yang dilakukan dalam mengolah data time series kajian ini adalah dengan uji  akar  unit  ( unit  root  test ).  Uji  akar  unit  ini  dilakukan  untuk  melihat  apakah  data  yang diamati  stasioner  atau  tidak  (Beik  &  Fatmawati,  2014).  Pemodelan  dengan  menggunakan VECM  didasarkan  atas  data time  series yang  tidak  stasioner  namun  terkointegrasi  (Sinay, 2014).  Untuk  memeriksa  stasioneritas  data  dapat  digunakan  uji  akar  unit,  adalah  uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) pada taraf nyata 5%.
Tahap berikutnya dalam mengestimasi persamaan VECM adalah pemilihan lag optimum. Prosedur pemilihan lag optimum dalam VECM dapat menggunakan kriteria informasi, yaitu Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwarz Information Criterion (SIC) (Sinay, 2014).
Selain  itu  pengujian  panjang  lag  optimal  sangat  berguna  untuk  menghilangkan  masalah autokorelasi dalam sistem VAR, sehingga dengan digunakannya lag optimal diharapkan tidak lagi muncul masalah autokorelasi (Basuki, 2018).
Tahap  ketiga  yakni  menguji  stabilitas  model  VAR,  stabilitas  VAR  perlu  diuji  terlebih dahulu  sebelum  melakukan  analisis  lebih  lanjut.  Jika  hasil  estimasi  VAR  yang  akan dikombinasikan  dengan  model  koreksi  kesalahan  tidak  stabil,  maka Impulse  Response Function dan Variance  Decomposition menjadi  tidak  valid  (Basuki,  2018).  Selanjutnya adalah Uji kointegrasi yang bertujuan untuk menentukan apakah variabel-variabel yang tidak stasioner terkointegrasi atau tidak  (Beik & Fatmawati, 2014). Metode yang dapat digunakan dalam  menguji  keberadaan  kointegrasi  ini  adalah  metode Johansen  Cointegration (Basuki, 2018).
Pada  tahapan  analisis,  dilakukan  analisis  kausalitas  untuk  mengetahui  apakah  suatu variabel  endogen  dapat  diperlakukan  sebagai  variabel  eksogen.  Hal  ini  bermula  dari ketidaktahuan  keterpengaruhan  antar  variabel.  Analisis  kedua  adalah Impulse  Response Function (IRF) digunakan untuk menentukan respons suatu variabel endogen terhadap suatu guncangan variabel tertentu. Hal ini dikarenakan shock variabel, misalnya variabel ke-i, tidak hanya  berpengaruh  terhadap  variabel  ke-i  itu  saja  tetapi  ditransmisikan  kepada  semua
variabel  endogen  lainnya  melalui  struktur  dinamis  atau  struktur  lag  dalam  VAR  (Beik  &
Fatmawati,  2014).  Dan  analisis  terakhir  yakni Forecast  Error  Variance  Decomposition (FEVD)  atau  dekomposisi  ragam  kesalahan  peramalan  menguraikan  inovasi  pada  suatu variabel  terhadap  komponen-komponen  variabel  yang  lain  dalam  VAR.  Informasi  yang disampaikan dalam FEVD adalah proporsi pergerakan secara berurutan yang diakibatkan oleh guncangan sendiri dan variabel lain (Basuki, 2018).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  pertama  dalam  menganalisis  data times  series adalah  menguji  stasioneritas  data.
Hasil uji akar unit pada level dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Akar Unit Pada Level dan 1 st Difference Variabel Level 1 st Difference Nilai ADF Nilai Kritis MacKinnon 5% Keterangan Nilai ADF Nilai Kritis MacKinnon 5% Keterangan Lnzis 6.807412 -1.944211 Tidak Statisoner -4.322939 -1.944248 Stasioner IPBS 6.282844 -1.944211 Tidak Statisoner -7.480476 -2.891871 Stasioner ROA -1.240702 -1.943853 Tidak Statisoner -10.06758 -1.943912 Stasioner INF -1.198352 -1.943912 Tidak Statisoner -7.764206 -1.943912 Stasioner

## Sumber: Data penelitian yang diolah
Pada tingkat level Nilai ADF lebih besar nilai kritis MacKinnon , maka dapat disimpulkan semua  data  tidak  stasioner.  Oleh  karena  itu,  uji  stasioneritas  dilanjutkan  pada  tingkat 1 st difference. Maka didapatkan hasil nilai ADF lebih kecil dari nilai kritis MacKinnon , sehingga dapat disimpulkan data yang digunakan adalah  stasioner (tidak mengandung akar unit) pada tingkat 1 st difference .
Langkah selanjutnya untuk mengestimasi model VAR, harus terlebih dahulu menentukan lag optimal  yang  berguna  untuk  menghilangkan  autokorelasi . Penentuan lag optimal  pada penelitian ini berdasarkan kriteria Akaike Information Criterion (AIC), yaitu berada pada lag dua.
Tabel 4. Hasil Pengujian Lag Optimal Lag AIC 0 14.84267 1 9.435052 2 9.104098*

## Sumber: Data penelitian yang diolah
Model  VAR  dikatakan  stabil  jika  seluruh  akar  atau roots -nya  memiliki  modulus  lebih kecil dari satu. Pada penelitian ini, berdasarkan uji stabilitas VAR didapatkan nilai modulus
yang  berkisar  antara   0.654464  -  0.884150,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  estimasi stabilitas VAR yang akan digunakan untuk analisis IRF dan FEVD telah stabil karena kisaran modulus < 1.
Semua  variabel  telah  stasioner  pada  tingkat 1 st difference ,  sehingga  uji  kointegrasi melalui Johansen  Cointegration  Test dapat  dilakukan.  Hasil  dari  uji  kointegrasi  ini  adalah sebagaimana yang terangkum dalam Tabel 5 berikut ini.

## Tabel 5. Hasil Pengujian Kointegrasi
Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.361433 64.65549 47.85613 0.0006 At most 1 0.110701 17.56004 29.79707 0.5986 At most 2 0.044453 5.241193 15.49471 0.7827 At most 3 0.004435 0.466758 3.841466 0.4945 Sumber: Data penelitian yang diolah
Tabel  5  merupakan  hasil  pengujian  kointegrasi    dengan  menggunakan  taraf  nyata  5%, terdapat  satu  persamaan  yang  terkointegrasi  dengan  ditandai  bintang  (*).  Hal  tersebut  dapat dilihat  saat  nilai Trace  statistic > Critical  Value .  Maka  model  persamaan  awal  VAR  dapat dilanjutkan  menggunakan  metode Vector  Error  Correction  Model (VECM)  untuk mendapatkan hubungan jangka panjang (selain hubungan jangka pendek).

## a. Hasil Pengujian Granger Causality
Tabel 6. Hasil Pengujian Kausalitas Granger Hipotesis Probability Keterangan Kesimpulan IPBS does not Granger Cause LNZIS 1.E-09 Berpengaruh signifikan IPBS – LNZIS ada kausalitas LNZIS does not Granger Cause IPBS 1.E-06 Berpengaruh signifikan ROA does not Granger Cause LNZIS 0.4763 Tidak berpengaruh ROA – LNZIS tidak ada kausalitas LNZIS does not Granger Cause ROA 0.8719 Tidak berpengaruh INF does not Granger Cause LNZIS 0.1574 Tidak berpengaruh INF – LNZIS ada pengaruh searah LNZIS does not Granger Cause INF 0.0398 Berpengaruh signifikan ROA does not Granger Cause IPBS 0.7570 Tidak berpengaruh ROA – IPBS tidak ada kausalitas IPBS does not Granger Cause ROA 0.9411 Tidak berpengaruh INF does not Granger Cause IPBS 0.7941 Tidak berpengaruh INF – IPBS tidak ada kausalitas IPBS does not Granger Cause INF 0.2312 Tidak berpengaruh INF does not Granger Cause ROA 0.2159 Tidak berpengaruh INF – ROA tidak ada kausalitas ROA does not Granger Cause INF 0.5108 Tidak berpengaruh Sumber: Data penelitian yang diolah
Hasil uji kausalitas Granger pada Tabel 6 menunjukkan bahwa yang memiliki hubungan kausalitas  adalah  yang  memiliki  nilai  probabilitas  yang  lebih  kecil  daripada alpha 0.05 sehingga nanti Ho akan ditolak yang berarti suatu variabel akan mempengaruhi variabel lain. Beberapa variabel yang diuji memberikan penjelasan bahwa hanya variabel IPBS  – ZIS dan
ZIS  –  IPBS  yang  memiliki  hubungan  kausalitas.  Artinya  bahwa  variabel  sektor  riil  dan penerimaan  ZIS  saling  mempengaruhi.  Pertumbuhan  pada  sektor  riil  akan  memberikan pengaruh  positif  dalam  meningkatkan  jumlah  penerimaan  ZIS,  begitupula  peningkatan penerimaan  ZIS  akan  mendorong  pertumbuhan  sektor  riil.  Disamping  itu,  variabel  ZIS berpengaruh  satu  arah  terhadap  terhadap  INF.  Hal  ini  berarti  bahwa  penerimaan  ZIS berpengaruh satu arah terhadap tingkat inflasi.

## b. Hasil Pengujian Impulse Respon Function (IRF)
Analisis impulse  respon  function (IRF)  akan  menjelaskan  dampak  dari  guncangan ( shock) pada satu variabel terhadap variabel lain, dimana dalam analisis ini tidak hanya dalam waktu  pendek  tetapi  dapat  menganalisis  untuk  beberapa  horizon  kedepan  sebagai  infomasi jangka  panjang.  Pada  analisis  ini  dapat  melihat  respon  dinamika  jangka  panjang  setiap variabel apabila ada shock tertentu sebesar satu standar eror pada setiap persamaan. Analisis impulse  response  function juga  berfungsi  untuk  melihat  berapa  lama  pengaruh  tersebut terjadi.  Sumbu  horisontal  merupakan  periode  dalam  tahun,  sedangkan  sumbu  vertikal menunjukkan  nilai  respon  dalam  persentase  (Basuki,  2018).  Gambar  1  menunjukkan  hasil pengujian IRF yang merupakan respon penerimaan ZIS terhadap guncangan yang terjadi pada sektor riil (IPBS), sektor moneter (ROA) dan tingkat inflasi (INF).
Guncangan  sektor  riil  (IPBS)  membuat  penerimaan  ZIS  di  Baznas  berada  pada  area positif.  Keadaan  stabil  sangat  cepat  direspon  oleh  penerimaan  ZIS.  Artinya  pertumbuhan sektor  riil  memberikan  kontribusi  yang  positif  untuk  setiap  peningkatan  jumlah  ZIS  yang dihimpun  Baznas.  Hal  tersebut  disebabkan  karena  sektor  riil  menjadi  penyumbang  terbesar bagi produk domestik bruto (PDB). Akibatnya jumlah barang yang diproduksi (output) akan meningkat, dan semakin banyak pula tenaga kerja yang dapat diserap  (Afiat, 2018). ZIS erat kaitannya  dengan  produktifitas,  maka  output  yang  dihasilkan  oleh  sektor  riil  dapat  menjadi salah  satu  objek  yang  wajib  dikeluarkan  zakatnya  ketika  telah  mencapai nishab dan haul (Ahmad  &  Mahmood,  2009) (Afifah,  2017) . Inilah  yang  berpeluang  besar  meningkatkan penerimaan ZIS di Baznas.
Penyerapan  tenaga  kerja  oleh  sektor  riil  berkorelasi  terhadap  peningkatan  pendapatan masyarakat.  Sebab  kewajiban  menunaikan  ZIS  diperuntukkan  bagi  kalangan  yang  tidak hanya mampu secara ekonomi tetapi juga memiliki penghasilan dari sebuah pekerjaan, sesuai dengan firman Allah swt dalam QS. Al Baqarah (2): 267: “Hai orang-orang yang beriman, nafkahkanlah (di jalan Allah) sebagian dari hasil usahamu yang baik-baik dan sebagian dari
apa  yang  kami  keluarkan  dari  bumi  untuk  kamu”. Sehingga  fungsinya  dalam  redistribusi kekayaan  dapat  terwujud  sebagai  akibat  dari  peningkatan  kesadaran  umat  Islam  dalam menunaikan ZIS-nya.
Kajian  ini  memperlihatkan  hasil  yang  sangat  menggembirakan,  pasalnya  ketika  terjadi peningkatan  jumlah  sektor  riil  setidaknya  dapat  menimbulkan  berbagai  dampak:  (1) meminimalisir  jumlah  penduduk  miskin  (Siregar  &  Wahyuni,  2007)  sebagai  akibat kesempatan kerja  yang semakin luas, (2) meningkatan jumlah penerimaan ZIS  (Saadillah et al.,  2019)  karena  peningkatan  jumlah  output  dan  investasi,  sehingga  mengeluarkan  ZIS merupakan  kewajiban  yang  harus  ditunaikan.  Sejalan  dengan  hal  ini,  Baznas  mencatat penerimaan  ZIS  tahun  2019  sebesar  Rp.  4,420,134,577,697  terjadi  pertumbuhan  sebesar  13 persen  dibandingkan  tahun  sebelumnya.  Kenaikan  ini  merupakan  kumulatif  dari  laporan Baznas, baik Baznas Pusat, Baznas Provinsi maupun Baznas Kabupaten/Kota.
Guncangan ROA direspon negatif pada awal periode oleh penerimaan ZIS. Periode ke-3 dan ke-4 direspon positif dan terus terjadi fluktuasi sampai dengan periode ke-14. Setelah itu, penerimaan  ZIS  tidak  terlalu  merespon  guncangan  ROA  secara  drastis.  Dengan  kata  lain, guncangan pada sektor moneter (perbankan syariah) tidak mempengaruhi jumlah penerimaan ZIS  di  Baznas.  Kondisi  ini  bertolak  belakang  dengan  teori  yang  ada  bahwa  semakin  tinggi
ROA  maka  kinerja  perusahaan  akan  semakin efektif  (Rosikah  et al,  2018).  Sehingga  sangat berpotensi  dalam  mendatangkan  keuntungan  bagi  aktivitas  bisnis  yang  dijalankan  oleh perusahaan    (Sagantha,  2020),  dan  dapat  berkontribusi  terhadap  pengeluaran  zakat perusahaan  (Putrie  &  Achiria,  2019).  Salah  satu  faktor  penyebabnya  adalah  kecenderungan perbankan  syariah  memiliki  Lembaga  Amil  Zakat  (LAZ)  sendiri.  Sehingga  penyaluran  dan pengelolaan  ZIS  dilakukan  secara  mandiri,  tidak  melalui  Baznas.  Dampaknya  tidak berimplikasi terhadap jumlah penerimaan ZIS di Baznas.
Gambar 1. Hasil Pengujian Impulse Respon Function (IRF)
Sumber: Data penelitian yang diolah
.00 .05 .10 .15 .20 .25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Response  of  D(LNZIS)  to  D(IPBS) .00 .05 .10 .15 .20 .25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Response of D(LNZIS) to D(INF) .00 .05 .10 .15 .20 .25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Response of D(LNZIS) to D(ROA) Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations .00 .05 .10 .15 .20 .25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Response  of  D(LNZIS)  to  D(IPBS) .00 .05 .10 .15 .20 .25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Response of D(LNZIS) to D(INF) .00 .05 .10 .15 .20 .25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Response of D(LNZIS) to D(ROA) Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations .00 .05 .10 .15 .20 .25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Response  of  D(LNZIS)  to  D(IPBS) .00 .05 .10 .15 .20 .25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Response of D(LNZIS) to D(INF) .00 .05 .10 .15 .20 .25 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Response of D(LNZIS) to D(ROA)
Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations
Sementara  itu,  penerimaan  ZIS  merespon  positif  terhadap  guncangan  yang  terjadi pada tingkat inflasi (INF). Terjadi fluktuasi dari awal periode hingga periode ke-9, dan mengalami kestabilan  pada  area  positif  di  periode  ke-10  hingga  akhir.  Dengan  kata  lain,  tingkat  inflasi memberikan  pengaruh  yang  kontributif  bagi  penerimaan  ZIS  di  Baznas.  Salah  satu indikatornya  karena  jumlah  uang  yang  beredar  mengalami  peningkatan  (Panjaitan  & Wardoyo,  2016),  akibatnya  pendapatan  nasional  pun  ikut  meningkat  secara  signifikan (Zakiah  &  Usman,  2019).  Seiring  dengan  kondisi  ini  masyarakat  akan  memperoleh penghasilan  dengan  jumlah  yang  lebih  banyak  dibandingkan  sebelumnya,  sehingga kemampuan  untuk  menunaikan  ZIS,  terutama  melalui  Baznas,  cenderung  mengalami peningkatan.  Studi  ini  memberikan  penguatan  terhadap  kesimpulan  yang  dijelaskan  oleh (Armina, 2020) yang menyatakan inflasi berkontribusi dalam meningkatkan penerimaan ZIS. Meski inflasi cenderung berkontribusi positif terhadap penerimaan ZIS, namun tidak sebesar kontribusi yang diberikan oleh sektor riil.
Penelitian  Dwitama  &  Widiastuti  (2016),  Afendi  (2018)  dan  Saadillah  et  al.  (2019) menyebutkan  bahwa  inflasi  berpengaruh  negatif  terhadap  penerimaan  ZIS.  Hal  ini  terjadi sebagai akibat dari menurunnya daya beli masyarakat, sehingga secara tidak langsung inflasi ikut berkontribusi terhadap penurunan jumlah penerimaan ZIS oleh Baznas maupun LAZ.

## c. Hasil Pengujian Variance Decomposition
Variance  decomposition bertujuan  untuk  mengukur  besarnya  kontribusi  atau  komposisi pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependennya (Basuki, 2018). Gambar 2 menunjukkan bahwa kontribusi terbesar dalam mempengaruhi penerimaan ZIS di Baznas  adalah  variabel  penerimaan  ZIS  itu  sendiri,  kemudian  sektor  riil  (IPBS),  sektor moneter  (ROA)  dan  tingkat  inflasi  (INS).  Sektor  riil  memberikan  tekanan  yang  besar terhadap  penerimaan  ZIS  Baznas,  sementara  sektor  moneter  dan  tingkat  inflasi  memiliki pengaruh  yang  sangat  rendah  dibandingkan  dengan  sektor  riil.  Kondisi  ini  memberikan gambaran bahwa pertumbuhan sektor riil saat ini dan di masa mendatang dapat menjadi salah satu indikator untuk meningkatkan penerimaan ZIS. Jika ekonomi mengalami pertumbuhan, maka  pendapatan  nasional  pun  ikut  meningkat.  Dampaknya  akan  meningkatkan  jumlah penerimaan  zakat  karena  adanya  peningkatan  jumlah  aset  objek  zakat  tersebut.  Besarnya zakat  yang  harus  dikeluarkan  muzakki  ditentukan  dalam  bentuk  persentase  sehingga  jika pendapatan muzakki baik perorangan maupun perusahaan meningkat maka penerimaan zakat juga akan meningkat.
Gambar 2. Hasil Pengujian Variance Decomposition
Sumber: Data penelitian yang diolah
Variabel  ROA  perbankan  syariah  diperediksi  berkontribusi  cukup  rendah  terhadap jumlah  penerimaan  zakat  di  Baznas,  sebagaimana  dibahas  pada  analisis  IRF  dimana perbankan  syariah  mayoritas  memiliki  Lembaga  Amil  Zakat  tersendiri.  Demikian  pula variabel  inflasi,  selain  memengaruhi  daya  beli  masyarakat  juga  memengaruhi  pada nishab dan haul wajib objek zakat yang mengakibatkan pada rendahnya penghimpunan dana ZIS di Baznas.

## 5. KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
a. Kesimpulan
Hasil penelitian menghasilkan tiga kesimpulan yang dapat ditarik, yaitu: pertama, Hasil uji Granger Causality menyatakan bahwa terdapat hubungan kausalitas antara sektor riil dan penerimaan  ZIS.  Artinya  adalah  saat  terjadi  pertumbuhan  sektor  riil,  maka  akan  terjadi peningkatan  jumlah  penerimaan  ZIS.  Begitupula  sebaliknya,  setiap  terjadi  peningkatan penerimaan ZIS akan mempengaruhi pertumbuhan sektor riil.
Kedua, Analisis  IRF  memberikan  kesimpulan  bahwa  guncangan  sektor  riil  membuat penerimaan  ZIS  berada  pada  area  positif.  Artinya  pertumbuhan  sektor  riil  memberikan kontribusi yang positif untuk setiap peningkatan jumlah ZIS yang dihimpun oleh Baznas. Hal tersebut  disebabkan  karena  sektor  riil  menjadi  penyumbang  terbesar  bagi  produk  domestik bruto  (PDB).  Sementara  itu,  guncangan  pada  sektor  moneter  (perbankan  syariah)  tidak mempengaruhi jumlah penerimaan ZIS di Baznas. Salah satu alasan mendasar adalah karena kecenderungan  perbankan  syariah  mengelola  ZIS  nya  secara  mandiri,  melalui  LAZ  yang
0 20 40 60 80 100 120 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 D(LNZIS) D(IPBS) D(ROA) D(INF)
telah  dibentuknya.  Sedangkan  tingkat  inflasi  memberikan  pengaruh  yang  positif  bagi penerimaan  ZIS  di  Baznas.  Hal  ini  terjadi  seiring  dengan  peningkatan  pendapatan  yang diperoleh  masyarakat  sebagai  akibat  meningkatnya  jumlah  uang  yang  beredar,  sehingga kemampuan masyarakat menyalurkan ZIS melalui Baznas mengalami peningkatan.
Ketiga, analisis Variance Decompisition mejelaskan bahwa sektor riil berkontribusi yang besar terhadap penerimaan ZIS Baznas, sementara ROA perbankan syariah dan tingkat inflasi berkontribusi sangat rendah.  Kondisi  ini  memberikan  gambaran  bahwa  pertumbuhan  sektor riil  saat ini  dan  di  masa  mendatang  dapat  menjadi  salah  satu indikator  untuk  meningkatkan penerimaan ZIS.

## b. Rekomendasi
Melihat  hasil  dalam  penelitian  ini,  baik  hasil  yang  ditunjukkan  dalam  analisis Granger Causality,  Impulse  Respon  Function  (IRF) dan Variance  Decomposition perlu  adanya penguatan  sektor  riil  sebagai  upaya  memperkuat  perekonomian  nasional.  Pemerintah  perlu meningkatkan  program-program  yang  terstruktur  dan  terencana  dalam  upaya  memperkuat dan  menjaga  pertumbuhan  sektor  riil.  Disamping  itu,  alokasi  distribusi  ZIS  untuk  program penguatan ekonomi juga perlu ditingkatkan oleh Baznas.

## DAFTAR PUSTAKA
Abubakar, L., & Handayani, T. (2018). Percepatan Pertumbuhan Perbankan Syariah Melalui Implementasi Tata Kelola Syariah. Law and Justice , 2 (2), 124–134. https://doi.org/10.23917/laj.v2i2.3417
Afendi, A. (2018). Pengaruh Variabel Makroekonomi Terhadap Jumlah Penerimaan Zakat di Badan  Amil  Zakat  Nasional  (Baznas)  Pusat  Tahun  2012  –  2016. Muqtasid:  Jurnal Ekonomi Dan Perbankan Syariah . https://doi.org/10.18326/muqtasid.v9i1.54-69 Afiat,  M.  N.  (2018).  PENGARUH  PERTUMBUHAN  EKONOMI  TERHADAP KESEMPATAN KERJA DI PROVINSI SULAWESI TENGGARA. Mega Aktiva: Jurnal Ekonomi Dan Manajemen . https://doi.org/10.32833/majem.v6i2.48
Afifah,  N.  (2017).  Pengaruh  Produk  Domestik  Bruto  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia terhadap  Jumlah  Pemghimpunan  Dana  Zakat,  Infak  dan  Shadaqah  (ZIS)  di  Indonesia Tahun 2010-2015. In IAIN Tulung Agung . https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004 Ahmad,  M.  U.,  &  Mahmood,  A.  (2009).  Zakat  fund-concept  and  perspective. International Journal of Monetary Economics
and
Finance . https://doi.org/10.1504/IJMEF.2009.029058
Armina,  S.  H.  (2020).  Pengaruh  Variabel  Makroekonomi  Terhadap  Jumlah  Penghimpunan Zakat di Indonesia. Jurnal Ekonomi . https://doi.org/10.24912/je.v25i2.652
Ascarya.  (2009).  Aplikasi  Vector  Autoregression  dan  Vector  Error  Correction  Model menggunakan  Eviews  4.11. Journal  of  Economics  and  Finance , 0 ,  1–24. https://doi.org/10.1007/s12197-010-9122-2
Asfarina,  M.,  Ascarya,  A.,  &  Beik,  I.  S.  (2019).  Re-Estimating  the  Zakat  Potential  in Indonesia  Based  on  Classical  and  Contemporary  Fiqh  Approaches. Journal  of  Islamic Monetary Economics and Finance , 5 (2). https://doi.org/10.21098/jimf.v5i2.1068
Bahri S, A. (2016). Zakat Sebagai Instrumen Pembangunan Ekonomi Kesejahteraan Ummat.
Li Falah: Jurnal Studi Ekonomi Dan Bisnis Islam , I (2), 74–89.
Bariyah, N. O. N. (2016). Dinamika Aspek Hukum Zakat dan Wakaf di Indonesia. AHKAM : Jurnal Ilmu Syariah , 16 (2), 197–212. https://doi.org/10.15408/ajis.v16i2.4450 Basuki,  A.  T.  (2018).  Aplikasi  Model  Var  dan  Vecm  dalam  Ekonomi. Fakultas  Ekonomi Univ. Muhammadiyah Yogyakarta , 1 , 1–41.
Beik, I. S., & Fatmawati, S. W. (2014). Pengaruh Indeks Harga Saham Syariah Internasional dan  Variabel  Makro  Ekonomi  Terhadap  Jakarta  Islamic  Index. Al-Iqtishad:  Jurnal  Ilmu Ekonomi Syariah . https://doi.org/10.15408/aiq.v6i2.1228
Beik,  I.  S.,  &  Pratama,  C.  (2017).  Zakat  Impact  on  Poverty  and  Welfare  of  Mustahik:  A CIBEST  Model  Approach. AFEBI  Islamic  Finance  and  Economic  Review , 1 (01),  1. https://doi.org/10.47312/aifer.v1i01.16
Canggih,  C.,  Fikriyah,  K.,  &  Yasin,  A.  (2017).  INKLUSI  PEMBAYARAN  ZAKAT  DI INDONESIA. Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis  Islam  (Journal  of  Islamic  Economics  and Business) . https://doi.org/10.20473/jebis.v3i1.3164
Cokrohadisumarto,  W.  bin  M.,  Zaenudin,  Z.,  Santoso,  B.,  &  Sumiati,  S.  (2019).  A  study  of Indonesian  community’s  behaviour  in  paying  zakat. Journal  of  Islamic  Marketing . https://doi.org/10.1108/JIMA-10-2018-0208
Dwitama, R. B., & Widiastuti, T. (2016). Pengaruh Indikator Makroekonomi: Inflasi 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), 584–599.
Firdaus,  M.,  Beik,  I.  S.,  Irawan,  T.,  &  Juanda,  B.  (2012).  Economic  estimation  and determinations of Zakat potential in Indonesia. IRTI Working Paper Series .
Hariyani, H. F., Zuhroh, I., Malik, N., Studi, P., Pembangunan, E., Muhammadiyah, U., Studi, P.,  Pembangunan,  E.,  Muhammadiyah,  U.,  Studi,  P.,  Pembangunan,  E.,  & Muhammadiyah, U. (2018). Guncangan variabel makroekonomi terhadap penerimaan zis di baznas pusat. Seminar Nasional Dan Call For Paper III Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah Ponorogo , 167–179.
Mubarok,  A.,  &  Fanani,  B.  (2014).  PENGHIMPUNAN  DANA  ZAKAT  NASIONAL (Potensi, Realisasi dan Peran Penting Organisasi Pengelola Zakat). Permana . Munandar,  E.,  Amirullah,  M.,  &  Nurochani,  N.  (2020).  Pengaruh  Penyaluran  Dana  Zakat  , Infak  dan  Sedekah  (ZIS)  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan. Al- Mal : Jurnal Akuntansi Dan Keuangan Islam .
Novitasari,  K.,  &  Rosyidi,  S.  (2018).  JUMLAH  DANA  ZAKAT  DAN  FAKTOR-FAKTOR MAKROEKONOMI  YANG  MEMPENGARUHINYA. Jurnal  Ekonomi  Syariah  Teori Dan Terapan . https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004 OJK.  (2017).  Roadmap  Pengembangan  Keuangan  Syariah  2017-2019. Otoritas  Jasa Keuangan , 1–82. https://www.ojk.go.id/id/kanal/syariah/berita-dan- kegiatan/publikasi/Documents/Pages/Roadmap-Pengembangan-Keuangan-Syariah- Indonesia-2017-2019/Roadmap 2017-2019(1).pdf
Panjaitan,  M.,  &  Wardoyo,  W.  (2016).  FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI INFLASI DI INDONESIA. Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis . Puskas BAZNAS. (2020). Outlook Zakat Indonesia 2020. In Baznas .
Putrie,  R.  D.  N.,  &  Achiria,  S.  (2019).  Pengaruh  Rasio  Profitabilitas  Terhadap  Zakat Perusahaan  Pada  Bank  Devisa  Syariah. Al-Azhar  Journal  of  Islamic  Economics . https://doi.org/10.37146/ajie.v1i1.12
Romdhoni, A. H. (2017). ZAKAT DALAM MENDORONG PERTUMBUHAN  EKONOMI
DAN  PENGENTASAN  KEMISKINAN. JURNAL  ILMIAH  EKONOMI  ISLAM . https://doi.org/10.29040/jiei.v3i01.98
Rosikah et al. (2018). Effects of Return on Asset , Return On Equity , Earning Per Share on Corporate  Value. The  International  Journal  of  Engineering  and  Science  (IJES . https://doi.org/10.9790/1813-0703010614
Saadillah, R., . K., & . F. (2019). Impact of Inflation, Interest Rate, and Industrial Production Index  (IPI)  on  the  Amount  of  Zakat  in  Central  Baznas  Period  2011-2017. KnE  Social Sciences . https://doi.org/10.18502/kss.v3i13.4291
Sagantha,  F.  (2020).  MENINJAU  KINERJA  BANK  SYARIAH  DI  INDONESIA. SCIENTIFIC  JOURNAL  OF  REFLECTION :  Economic,  Accounting,  Management  and Business . https://doi.org/10.37481/sjr.v3i1.123
Sari, D. F., Beik, I. S., & Rindayati, W. (2019). Investigating the Impact of Zakat on Poverty Alleviation : A Case from West Sumatra , Indonesia. International Journal of Zakat , 4 (2), 1–12.
Sinay,  L.  J.  (2014).  PENDEKATAN  VECTOR  ERROR  CORRECTION  MODEL  UNTUK ANALISIS  HUBUNGAN  INFLASI,  BI  RATE  DAN  KURS  DOLAR  AMERIKA SERIKAT. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan
Terapan . https://doi.org/10.30598/barekengvol8iss2pp9-18
Siregar,  H.,  &  Wahyuni,  D.  (2007).  Dampak  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Penurunan Jumlah Penduduk Miskin. Economics Development .
Suseno, & Astiyah, S. (2010). Seri Kebanksentralan No. 22 - Inflasi. Bank Indonesia , 22 (22), 1–68.
syauqi  beik,  I.  (2009).  Analisis  Peran  Zakat  dalam  Mengurangi  Kemiskinan:  Studi  Kasus Dompet  Dhuafa  Republika. Pemikiran  Dan  Gagasan .  https://doi.org/10.1111/j.1365- 2621.1982.tb07663.x
Widokartiko, B., Achsani, N. A., & Beik, I. S. (2016). Dampak Kinerja Internal Dan Kondisi Makro  Ekonomi  Terhadap  Profitabilitas  Pada  Perbankan. Jurnal  Aplikasi  Bisnis  Dan Manajemen , 2 (2), 161–171. https://doi.org/10.17358/jabm.2.2.161
Zakiah,  &  Usman,  U.  (2019).  Hubungan  Jumlah  Uang  Beredar  ,  Inflasi  dan  Nilai  Tukar Terhadap  Pendapatan  Nasional  di  Indonesia  Menggunakan  Model  Dinamis. Jurnal Ekonomi Regional Unimal .