INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 1700-1708 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Statistik Sehubungan Dengan Kurang Optimalnya Penghimpunan Zakat Di Indonesia Menggunakan Metode Structural Equation Modeling (SEM) (Studi Kasus Wilayah Sumatera Utara)
Rizky Ramadhan Tampubolon 1
✉
Matematika, Universitas Sumatera Utara Email : rr1162002@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Zakat adalah salah satu bagian dari rukun islam yang menjadi salah satu instrumen dalam ekonomi islam dan memiliki potensi besar dalam pemanfaatannya. Namun, penghimpunan zakat yang belum optimal perlu segera diatasi agar dapat memaksimalkan potensinya. Penelitian ini  bertujuan untuk mengidentifikasi  serta  menyelidiki  variabel  konstruk  yang  mempengaruhi  penghimpunan  zakat melalui  analisis  statistik  menggunakan  metode  Structural  Equation  Modeling  (SEM)  dan  software AMOS. Variabel konstruk yang dianalisis terdiri dari kelembagaan, motivasi dan realisasi zakat yang setiap konstruk memiliki lebih dari dua indikator. Variabel konstruk yang dianalisis memiliki korelasi yang  kuat  terhadap  indikator  sebagai  alat  ukur  dan  menuju  ke  arah  yang  sama.  Artinya  setiap peningkatan  value  indikator  akan  meningkatkan  variabel  konstruknya,  dan  sebaliknya.  Penelitian menunjukkan bahwa variabel motivasi secara signifikan mempengaruhi realisasi zakat sebesar 0,749 dengan p-value 0,02. Sedangkan kelembagaan terbukti tidak mempengaruhi secara nyata terhadap realisasi zakat dengan nilai p-value 0,42.
Kata Kunci : Kelembagaan, Motivasi, Realisasi, Structural Equation Modeling, Zakat

## Abstract
Zakat is one of the pillars of Islam which is one of the instruments in Islamic economics and has great potential  in  its  utilization.  However,  the  non-optimal  collection  of  zakat  needs  to  be  addressed immediately in order to maximize its potential. This study aims to identify and investigate construct variables that affect zakat collection through statistical analysis using Structural Equation Modeling (SEM) method and AMOS software. The construct variables analyzed consist of institutional, motivation and realization of zakat which each construct has more than two indicators. The construct variables analyzed have a strong correlation with the indicator as a measuring tool and go in the same direction. This means that any increase in the value of the indicator will increase the construct variable, and vice versa. The research shows that the motivation variable significantly affects the realization of zakat by 0.749 with a p-value of 0.02. While the institution is proven not to significantly affect the realization of zakat with a p-value of 0.42.
Keywords: Institutionalization, Motivation, Realization, Structural Equation Modeling, Zakat

## PENDAHULUAN
Zakat  merupakan  salah  satu  pilar  penting  yang  menjadi  bagian  dari  rukun  Islam, dimana setiap muslim diwajibkan untuk mengeluarkan harta mereka berdasarkan ketentuan yang telah ditetapkan. Sebagai kewajiban agama, zakat memiliki peran aktif dalam menekan tingkat disparitas sosial dan mengontrol distribusi kekayaan dalam suatu masyarakat. Dalam konteks  pemanfaatan  yang  lebih  luas,    zakat  memiliki  potensi  yang  signifikan  dalam mendukung  pembangunan  ekonomi  dan  meningkatkan  kesejahteraan  sosial  secara keseluruhan. Zakat secara garis besar terbagi atas dua jenis; zakat maal dan zakat fitrah. Zakat fitrah merupakan harta yang wajib dikeluarkan di bulan suci ramadhan, yang batas penyaluranya  sebelum  terbenamnya  matahari  pada  hari  terakhir  ramadhan.  Menurut mayoritas  pendapat  ulama  fikih,  zakat fitrah  hukumnya  wajib  atas  setiap  muslim  yang merdeka, baik yang berkekurangan atau berkelebihan. Zakat maal adalah kadar harta yang harus dikeluarkan oleh setiap Muslim atas harta yang telah mencapai nisab-nya (ambang batas minimum) yang telah mencapai satu tahun dalam kalender Islam. Besarnya zakat maal akan dihitung berdasarkan ketentuan jenis harta yang dimiliki seseorang.
Berdasarkan  pada  laman  Data  Pandas  2024,  Indonesia  menduduki  peringkat  satu negara yang memiliki populasi umat muslim terbesar di dunia, dengan jumlah populasi 229 Juta jiwa. Sebagai negara yang memiliki populasi umat muslim terbanyak di dunia, Indonesia memiliki peluang besar dalam memanfaatkan potensi zakat dalam berbagai sektor. Namun, banyak permasalahan dan polemik zakat di Indonesia yang harus segera ditangani guna memaksimalkan  potensi  zakat.  Salah  satu  permasalahan  tersebut  ialah  masih  kurang optimalnya  penghimpunan zakat yang ada  di Indonesia. Berdasarkan pencatatan Badan
Amil  Zakat  Nasional  (BAZNAS),  tercatat  dana  zakat  yang  terhimpun  pada  tahun  2022 sebesar 22,45 Triliun. Hal ini terhitung sangat  sedikit, jika dibandingkan  dengan  potensi zakat  yang  ada  di  Indonesia,  yakni  mencapai  327  Triliun  per  tahun  2022.  Hal  ini  tentu diakibatkan  oleh  berbagai  faktor,  antara  lain  kurangnya  kesadaran  masyarakat  dalam kewajiban menyalurkan zakat, ketidaktransparanan pengelolaan zakat dan berbagai faktor lainnya. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh (Tias dkk, 2024), proses penghimpunan dana zakat memiliki beberapa kendala, seperti minimnya pengetahuan masyarakat tentang lembaga zakat, masyarakat yang cenderung menyalurkan zakat secara perorangan, serta rendahnya kesadaran masyarakat  dalam menyalurkan kewajiban zakatDalam menyelidiki keterkaitan antara berbagai variabel penyebab kurang optimalnya penghimpunan zakat, salah satu metode yang bisa diterapkan yaitu Structural Equation Modelling (SEM).

## METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  deskriptif  dengan  pendekatan  kuantitatif. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Structural Equation Modeling. Data  pada  penelitian  ini  dikumpulkan  dengan  menyebarkan  kuesioner  berupa  daftar pertanyaan-pertanyaan  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini.  Karena  data  penelitian menggunakan kuesioner yang meminta perspektif responden, maka digunakan skala likert sebagai  alat  ukur.    Pengolahan  data  dilakukan  melalui  enam  tahapan,  yaitu  spesifikasi model,  membangun  diagram  jalur,  konversi  diagram  ke  persamaan  struktural,  uji kecocokan, modifikasi model, dan interpretasi model. Dalam penelitian ini terdapat tiga variabel,  yaitu  variabel  kelembagaan  (eksogen),  motivasi  (eksogen),  dan  realisasi  zakat (endogen). Software yang digunakan pada penelitian ini adalah AMOS 26.
Tabel 1 Konstruk dan Indikator Penelitian Konstruk Indikator konstruk Simbol Kelembagaan (X2) 1. Ketersediaan BAZNAS/LAZ X1.1 2. Pelayanan yang diberikan X1.2 3. Profesionalitas amil X1.3 4. Transparansi dana zakat X1.4 Konstruk Indikator konstruk Simbol Motivasi (X2) 1. Memiliki jiwa sosial yang tinggi X2.1 2. Pengetahuan agama yang baik X2.2 3. Mengetahui cara menunaikan zakat X2.3 4. Mengetahui jenis-jenis zakat X2.4
5. Mengetahui peran BAZNAS/LAZ dalam zakat
Konstruk Indikator konstruk Simbol Realisasi zakat (Y1) 1. Meningkatkan kesadaran menunaikan zakat Y1.1 2. Menyalurkan zakat melalui BAZNAS/LAZ Y1.2 Gambar 1 Estimasi Persamaan Full Model

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## UJI NORMALITAS MULTIVARIAT DATA
Tabel 2 Uji Normalitas Multivariate Variable min max skew c.r.
univariate kurtosis c.r. multivariate 𝑦 1.2 1,000  5,000 -,574 -3,314 -,168 -,485 𝑦 1.1 1,000  5,000  -1,628 -9,402 3,815 11,013 𝑥 2.1 1,000  5,000  -1,180 -6,813 1,939 5,597 𝑥 2.2 1,000  5,000  -1,047 -6,046 1,515 4,372 𝑥 2.3 1,000  5,000  -1,311 -7,571 2,541 7,336 𝑥 2.4 1,000  5,000  -1,224 -7,068 2,076 5,992 𝑥 2.5 1,000  5,000 -,816 -4,713 ,594 1,714 𝑥 1.4 1,000  5,000 -,701 -4,049 ,220 ,634
Gambar 2 Bootstrapping Data
Variable min max skew
c.r.
univariate kurtosis c.r. multivariate 𝑥 1.3 1,000  5,000 -,970 -5,603 1,638 4,730 𝑥 1.2 1,000  5,000 -,813 -4,694 ,093 ,268 𝑥 1.1 1,000  5,000  -1,075 -6,205 ,342 ,988 Multivariate 63,794 26,674
Uji  normalitas  menunjukkan  bahwa  nilai  c.r.  untuk  multivariate  sebesar  26,674  yang mana nilai tersebut diluar ketentuan normal multivariate, yaitu pada rentang ± 2,58. Hal ini menyatakan bahwa uji normalitas gagal atau data tidak berdistribusi normal multivariate. Menurut (Collier, 2020), salah satu prosedur yang dapat dilakukan ketika pengujian hipotesis dengan data nonnormal adalah bootstrap. Sebelum melakukan prosedur bootstrap, terlebih dahulu akan dilakukan pembersihan data outlier. Penghapusan data outlier bertujuan agar data yang akan dilakukan prosedur bootstrap tidak mengandung bias

## BOOTSTRAPPING DATA

## UJI GOODNESS OF FIT MODEL

## Tabel 3 Goodness of Fit Model Test
Goodness of Fit Index Cut-off Value Goodfit test Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 92,739 Poor Fit TLI ≥ 0,90 0,920 Good Fit RMSEA ≤ 0,08 0,115 Poor Fit GFI ≥ 0,90 0,870 Marginal Fit AGFI ≥ 0,90 0,791 Poor Fit CFI ≥ 0,95 0,870 Marginal Fit CMIN/DF ≥ 2,00 3,018 Poor Fit
Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa hanya 3 goodness of fit  yang memenuhi syarat.  Menurut  (Hair  dkk,  2019),  kelayakan  suatu  model  tercukupi  apabila  terdapat  4-5 goodness  of  fit  yang  memenuhi  syarat.  Maka  perlu  dilakukan  modifikasi  model  dengan peninjauan modification index.

## EVALUASI MODEL STRUKTURAL
Gambar 3 Persamaan Full Model Setelah Modifikasi

## ESTIMASI NILAI PARAMETER
Tabel 4 Standardized Regression Weight Parameter Estimate Lower  Upper  P Realisasi_Zakat  <---  Kelembagaan ,396  ,064 ,751  ,042 Realisasi_Zakat  <---  Motivasi ,746  ,398  1,075  ,002 𝑥 1.1 <---  Kelembagaan ,739  ,651  ,807  ,002 𝑥 1.2 <---  Kelembagaan ,863  ,811 ,912  ,002 𝑥 1.3 <---  Kelembagaan ,874  ,829 ,913  ,002 𝑥 1.4 <---  Kelembagaan ,886  ,842 ,921  ,002 𝑥 2.1 <---  Motivasi ,749  ,644 ,817  ,002 𝑥 2.2 <---  Motivasi ,864  ,809  ,907  ,002 𝑥 2.3 <---  Motivasi ,908  ,863  ,937  ,004 𝑥 2.4 <---  Motivasi ,857  ,796  ,902  ,002 𝑦 1.1 <---  Realisasi_Zakat ,689  ,559  ,780  ,002 𝑦 1.2 <---  Realisasi_Zakat ,577  ,439 ,677  ,003

## INTERPRETASI MODEL
Hubungan Antar Variabel Angka korelasi Keterangan Korelasi 𝑥 1 dengan 𝑥 1.1 0,739 𝑥 1 dengan 𝑥 1.2 tinggi 𝑥 1 dengan 𝑥 1.2 0,863 𝑥 1 dengan 𝑥 1.2 tinggi 𝑥 1 dengan 𝑥 1.3 0,874 𝑥 1 dengan 𝑥 1.3 tinggi 𝑥 1 dengan 𝑥 1.4 0,886 𝑥 1 dengan 𝑥 1.4 tinggi
𝑥 2 dengan 𝑥 2.1 0,749 𝑥 2 dengan 𝑥 2.1 tinggi
𝑥 2 dengan 𝑥 2.2 0,864 𝑥 2 dengan 𝑥 2.2 tinggi
𝑥 2 dengan 𝑥 2.3 0,908 𝑥 2 dengan 𝑥 2.3 tinggi
𝑥 2 dengan 𝑥 2.4 0,857 𝑥 2 dengan 𝑥 2.4 tinggi
𝑦 1 dengan 𝑦 1.1 0,689 𝑦 1 dengan 𝑦 1.1 tinggi
𝑦 1 dengan 𝑦 1.2 0,577 𝑦 1 dengan 𝑦 1.2 tinggi
Angka korelasi dalam model yang terbangun menunjukkan tingkat hubungan antar dua variabel. Menurut (Cohen, 1998) angka korelasi < 0,1 menunjukkan hubungan korelasi yang  rendah,  angka  korelasi  antara  0,1  dan  0,3  menunjukkan  hubungan  korelasi  yang sedang, dan angka korelasi > 0,5 menunjukkan tingkat korelasi yang tinggi. Ukuran setiap
variabel independen mendeskripsikan variabel dependen dapat ditinjau berdasarkan hasil pengolahan data. Berikut ini penjelasan mengenai konstruk yang ada :
1. Hubungan antara variabel konstruk 𝑥 1 (Kelembagaan) dengan indikator-indikatornya menunjukkan hubungan korelasi yang kuat dan bernilai positif menuju menuju ke arah yang sama.
2. Hubungan  antara  variabel  konstruk 𝑥 2 (Motivasi)  dengan  indikator-indikatornya menunjukkan hubungan korelasi yang kuat dan bernilai positif menuju menuju ke arah yang sama.
3. Hubungan antara variabel konstruk 𝑦 1 (Realisasi zakat) dengan indikator-indikatornya menunjukkan hubungan korelasi yang kuat dan bernilai positif menuju ke arah yang sama.

## SIMPULAN
Hasil  analisis  dalam  penelitian  memperlihatkan  bahwa  tidak  semua  faktor  yang didefinisikan berpengaruh untuk mengoptimalkan penghimpunan zakat di Sumatera Utara. Dari dua faktor yang diuji, yaitu kelembagaan ( 𝑥 1 ) dan motivasi ( 𝑥 2 ), hanya variabel motivasi ( 𝑥 2 ) yang berdampak secara signifikan dalam mempengaruhi realisasi zakat ( 𝑦 1 ) sebesar 0,749 dengan nilai signifikansi atau p- value (0,02). Adapun variabel indikator yaitu motivasi diri ( 𝑥 2.1 ), pengetahuan agama terkait zakat ( 𝑥 2.2 ), mengetahui cara menunaikan zakat ( 𝑥 2.3 ), jenis-jenis  zakat  ( 𝑥 2.4 )  yang  menjelaskan  konstruk  motivasi  ( 𝑥 2 )  secara  signifikan  dapat menjelaskan variabel  konstruk dengan validitas  yang baik. Sedangkan kelembagaan ( 𝑥 1 ) memiliki nilai signifikansi atau p- value sebesar (0,42) dengan besar pengaruh 0,396 yang artinya  tidak  memiliki  cukup  bukti  untuk  menyatakan  bahwa  kelembagaan  ( 𝑥 1 ) mempengaruhi realisasi zakat ( 𝑦 1 ).

## DAFTAR PUSTAKA
Aksen  Tias,  M.,  Majaya,  D.,  Dzikry  Rizkyawan,  M.,  Ardiansyah,  A.,  Tiarahman,  R.,  & Nurhasanah, E. (2024). ANALISIS FAKTOR KENDALA FUNDRAISING PADA LEMBAGA ZAKAT DI INDONESIA.
baznaz.go.id.,2023.Potensi zakat
di Indonesia.https://baznas.go.id/newsshow/Optimalkan_Potensi_Zakat_Nasional,_BAZ NAS_Berikan_Rekomendasi_Perpanjangan_Tiga_LAZ/1642?back=https://baznas.go.id Bollen, K. A., & Long, J. S. (Eds.). (1993). Testing structural equation models (Vol. 154). Sage. Cohen, Jacob. (1998) Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences Second Edition.
Collier, J. E. (2020). Applied Structural Equation Modeling Using AMOS; Basic to Advanced Techniques.
Efron, B., & Tibshirani, R. (1994). An introduction to the bootstrap. Chapman & Hall.
Ghozali, I. (2005). Analisis Multivariate dengan program SPSS. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis. Lubis, Z. (2021). Statistika terapan untuk ilmu-ilmu sosial dan ekonomi. Penerbit Andi.
Pandriadi, P., Van Harling, V. N., Wahab, A., Vaulina, S., Sutjiningtyas, S., Ningsih, E. K., ... & Mudawanah, S. (2023). STATISTIKA DASAR. Penerbit Widina.
Sofiyawati, N., & Halimah, S. N. (2022). Perilaku Muzakki dalam Menyalurkan Zakat di Era Digital. Anida (Aktualisasi Nuansa Ilmu Dakwah), 22(1), 45-64.
Syahri, A. A. (2014). Statistika Pendidikan. SIGMA (Suara Intelektual Gaya Matematika), 6(2), 127.
Syauqi Beik, Irfan dan Laily Dwi Asryianti, 2016., Ekonomi Pembangunan Syariah, Edisi Revisi, PT. RadjaGrafindi Perkasa, Depok.
Ullman,  J.  B.  (2006).  Structural  equation  modeling:  Reviewing  the  basics  and  moving forward.  Dalam  Journal  of  Personality  Assessment  (Vol.  87,  Nomor  1,  hlm.  35 – 50). Routledge. https://doi.org/10.1207/s15327752jpa8701_03
Yumanita, D. (2018). Analisis Rendahnya Pengumpulan Zakat Di Indonesia Dan Alternatif Solusinya (No. WP/9/2018).