Available at https://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 9(02), 2023, 2229-2237
Analisis Pengaruh Variabel Makroekonomi Terhadap Penerimaan Zakat Pada Baznas Periode 2016-2021
Hikmah Lailatul Mukarromah 1*) , Asyari Hasan 2) 1,2 Fakultas Ekonomi Bisnis, UIN Syarief Hidayatullah *Email korespondensi: hikmahiik80@gmail.com

## Abstract
Every Muslim who fulfills the terms and conditions of Islamic law is obliged to pay zakat because zakat is one of the  pillars  of  Islam.  Instrument  that  can  reduce  poverty  is  zakat.  The  collection  of  zakat  in  Indonesia  very potential, but this is not in line with the realization of the total collection of national zakat funds in 2019 which only reached 0.04 percent of its total potential of IDR 233.8 trillion. The purpose of this study is to analyze the effect and response of macroeconomic variable shocks to zakat collects and to analyze the contribution of each macroeconomic variable to zakat receipts at BAZNAS using the Vector Error Correction Model (VECM) method. The results showed that the IPI and Exchange Rate variables responded positively to zakat receipts, while the Inflation, Money Supply and BI 7-Day Repo Rate variables responded negatively to zakat receipts. FEVD results show that the biggest contribution to the receipt of zakat is the exchange rate and industrial production index among other variables used.
Keywords : BAZNAS; Collection Zakat; Macroeconomic Variables; Poverty; VECM
Saran  sitasi: Mukarromah,  H.  L.,  &  Hasan,  A.  (2023).  Analisis  Pengaruh  Variabel  Makroekonomi  Terhadap Penerimaan  Zakat  Pada  Baznas  Periode  2016-2021. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Islam,  9 (02),  2229-2237.  doi: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v9i2.8677
DOI: http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v9i2.8677

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  muslim  yang  memenuhi  syarat  dan ketentuan  syariat  islam  wajib  untuk  mengeluarkan zakat karena zakat merupakan salah satu rukun islam. Salah  satu  instrumen  yang  dapat  mengurangi kemiskinan  adalah  zakat.  Layaknya  pajak,  zakat berfungsi sebagai dana untuk tujuan kemasyarakatan, ekonomi,  dalam  rangka  pembangunan  nasional Menurut  Undang-Undang  (UU)  Nomor  23  Tahun 2011  tentang  pengelolaan  zakat,  zakat  adalah kewajiban atas harta umat Islam atau perusahaan yang telah  memenuhi  syarat  untuk  disalurkan  kepada penerimanya  sebagaimana  yang  tercantum  dalam syariat Islam. Sesuai dengan firman Allah SWT dalam Al-  Qur’an  surat  At  Taubah  (9):  60  yang  artinya: “ Sesungguhnya zakat itu hanyalah untuk orang-orang fakir,  orang  miskin,  amil  zakat,  yang  dilunakkan hatinya  (mualaf),  untuk  (memerdekakan)  hamba sahaya, untuk (membebaskan) orang yang berutang, untuk jalan Allah dan untuk orang yang sedang dalam perjalanan,  sebagai  kewajiban  dari  Allah.  Allah
Maha Mengetahui, Mahabijaksana.”
Di  Indonesia,  terdapat  lembaga  zakat  yang mengurusi  zakat  nasional  yaitu  Badan  Amil  Zakat Nasional (BAZNAS). Terdapat banyak program untuk meningkatkan kesejahteraan dan mengatasi kemiskinan  di  Inonesia  seperti  program  unggulan, diantaranya  terdapat  program  di  bidang  pendidikan, ekonomi, kesehatan, dan pelayanan sosial. BAZNAS merupakan lembaga resmi yang didirikan pemerintah berdasarkan Keputusan Presiden RI No. 8 Tahun 2001 yang bertujuan untuk mengumpulkan, mendistribusikan,  mengelola,  dan  mengatur  zakat, infaq,  dan  shadaqoh  di  Indonesia.  BAZNAS  juga bertanggung jawab kepada presiden dan kementerian agama dalam seluruh pengelolaan zakat di Indonesia termasuk  lembaga-lembaga  zakat  non-  pemerintah seperti  Lembaga  Amil  Zakat,  Dompet  Dhuafa,  atau lembaga zakat lainnya.
Setiap  tahun  pengelolaan  zakat  oleh  BAZNAS semakin  berkembang  baik  jika  dilihat  dari  sisi penerimaanya.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  data
penerimaan  dana  zakat  oleh  BAZNAS  yang mengalami  peningkatan.  Pertumbuhan  peneriman zakat  setiap  tahunnya  menandakan  bahwa  zakat berpotensi  untuk  dikembangkan  menjadi  instrumen ekonomi yang memiliki kemampuan dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat dan mengurangi kemiskinan.
Gambar 1 Jumlah Penerimaan Zakat dan persentase potensi zakat di Indonesia Tahun 2016-2020
Penerimaan zakat di Indonesia memang mengalami peningkatan dari tahun   ke tahun. Namun, angka  yang  ditunjukan  oleh  laporan  tahunan BAZNAS  masih  jauh  dari  target  yang  diharapkan. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh Pusat  Kajian  Strategis  (Puskas)  BAZNAS  (2019) total  potensi  zakat  di  Indonesia  berdasarkan komponen Indikator Pemetaan Potensi Zakat (IPPZ) adalah  sebesar  Rp233.8  triliun,  potensi  tersebut didukung  dengan fakta bahwa  Indonesia merupakan salah satu negara dengan populasi muslim terbesar di dunia. Potensi tersebut tidak sejalan dengan realisasi total  penghimpunan  dana  zakat  nasional  tahun  2019 yang baru mencapai 0.04 persen dari total potensinya yang sebesar Rp233.8 triliun.
Potensi zakat di Indonesia sangat besar. Menurut Firdaus et.al (2012)  Potensi  zakat  dapat  membantu mengurangi kemiskinan di Indonesia karena nilainya hampir mencapai 10 persen dari Anggaran Pendapatan dan  Belanja  Negara  (APBN)  (Firdaus et.al ,  2012). Agar  mewujudkan Suistainable  Development  Goals (SDGs)  atau  pembangunan  berkelanjutan  dapat menggunakan dana zakat. Salah satu tujuan dari SDGs adalah  mengatasi  permasalahan  kemiskinan,  hal tersebut  sama  dengan  tujuan  dari  zakat  yaitu menyejahterakan  dan  memberi  keadilan  bagi masyarakat  khususnya  para  mustahik  atau  orang- orang  yang berhak atas zakat (BAZNAS, 2017).
Indonesia mempunyai populasi muslim tebesar di dunia.  Menurut  data  Pew  Research  Center  (2019),
Indonesia  memiliki  penduduk  muslim  sebanyak 219.96  juta  jiwa  atau  sebesar  87.1  persen  dari  total penduduk Indonesia pada tahun 2015. Dengan jumlah populasi  muslim  yang  besar,  seharusnya  zakat  bisa dijadikan  sebagai  instrumen  penyelesaian  masalah kemiskinan.  Berdasarkan  tabel  1,  setiap  tahun penerimaan  zakat  di  Indonesia  memang  terus meningkat tetapi masih jauh dari potensinya. Menurut penelitian  Noviyanti  (2016),  besarnya  jumlah  dana zakat  yang  terkumpul  dipengaruhi  oleh  variabel makroekonomi. Dalam penelitian tersebut menunjukkan  bahwa  besarnya  dana  zakat  yang terkumpul  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan dengan variabel makroekonomi. Kinerja makroekonomi  dapat  mempengaruhi  keputusan masyarakat  dalam  mengalokasikan  dana  termasuk dana sosial seperti zakat. Dengan demikian tujuan dari jurnal  ini  adalah  menganalisis  variabel-variabel makroekonomi  yang  mempengaruhi  pengumpulan zakat pada tahun 2017 sampai 2021 di BAZNAS dan menganalisis pengaruh guncangan variabel makroekonomi terhadap penerimaan zakat.

## 2. KAJIAN TEORI

## 2.1. Zakat
Secara  bahasa  zakat  berarti  tumbuh  dan bertambah,  berkah,  bersih,  dan  suci.  Menurut  Yusuf al-Qardhawi,  zakat  secara  istilah  fikih  yaitu penyerahan  sejumlah  harta  tertentu  yang  diwajibkan Allah kepada orang-orang yang berhak yaitu golongan mustahik. Didalam Undang-Undang Nomor 23 Tahun 2011  tentang  Pengelolaan  Zakat  disebutkan  tujuan pengelolaan  zakat  antara  lain:  (1)  meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pelayanan pengelolaan  zakat;  dan  (2)  meningkatkan  manfaat zakat  untuk  mewujudkan  kesejahteraan  masyarakat dan penanggulangan kemiskinan.

## 2.2. Indeks Produksi Industri (IPI)
Salah  satu  indikator  ekonomi  dapat  dilihat melalui Indeks Produksi Industri (IPI) yang mengukur output  riil,  industri  manufaktur,  pertambangan  dan perusahaan  lainnya  seperti  minyak,  gas  dan  listrik. Data Indeks Produksi Industri (IPI) digunakan sebagai proksi  dari  pertumbuhan  ekonomi  dimana  sektor industri menjadi salah satu kontribusi terbesar dalam perhitungan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  dan ketidaktersediaanya data PDB dalam bentuk bulanan.

## 2.3. Inflasi
Menurut  Mankiw  (2007)  inflasi  merupakan
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 2016 2017 2018 2019 Penerimaan Zakat (Miliar Rupiah)
Penerimaan Zakat (Miliar Rupiah)
gejala  kenaikan  barang-  barang  pada  suatu  level tertentu yang menyebabkan lemahnya nilai suatu mata uang.  Sedangkan  menurut  Widjajanta  dan  Aristanti (2007)  inflasi  adalah  kenaikan  harga-harga  umum secara  terus  menerus.  Kejadian  inflasi  akan mengakibatkan  turunnya  daya  beli  masyarakat  yang disebabkan  oleh  penurunan  tingkat  pendapatan. Indikator  yang  digunakan  untuk  mengukur  inflasi adalah Indeks Harga Konsumen (IHK) yang penentuan atas  barang  dan  jasanya  berdasarkan  Survey  Biaya Hidup  (SBH)  yang  dilakukan  oleh  Badan  Pusat Statistik.

## 2.4. Nilai Tukar terhadap Dolar
Pengertian  nilai  tukar  menurut  Mankiw  (2007) merupakan  tingkat  harga  yang  disepakati  oleh penduduk  di  kedua  negara  untuk  saling  melakukan perdagangan.  Nilai  tukar  juga  sering  disebut  dengan valas  yaitu  nilai  tukar  suatu  negara  terhadap  negara lain.

## 2.5. BI 7-Day Repo Rate
Suku  bunga  adalah  imbal  jasa  atas  pinjaman uang. Menurut Boediono (2014) Salah satu indikator yang  menentukan  seseorang  untuk  melakukan investasi  atau  menabung  adalah  tingkat  suku  bunga. Sementara itu, BI 7-Day Repo Rate adalah kebijakan moneter untuk menentukan suku bunga yang dipakai sebagai acuan untuk menetapkan suku bunga deposito dan suku bunga kredit bank-bank di Indonesia. Hasil dari  rapat  anggota  dewan  gubernur  yang  diadakan setiap bulan menentukan besaran dari BI 7-Day Repo Rate dengan mempertimbangan kondisi perekonomian  Indonesia  dan  perekonomian  global secara umum. Oleh karena itu, faktor-faktor ekonomi sangat  memengaruhi  besaran  BI  7-Day  Repo  Rate. Bank Indonesia akan menaikan BI 7-Day Repo Rate ketika inflasi diperkirakan berada di atas sasaran yang ditetapkan,  dan  menurunkan  BI  7-Day  Repo  Rate ketika  inflasi  diperkirakan  berada  dibawah  sasaran yang ditetapkan.

## 3. METODE

## 3.1. Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk time series . Periode yang dilakukan dalam penelitian ini adalah periode bulanan yang berlangsung dari Januari 2017 sampai Juni 2021. Data sekunder diperoleh dari beberapa sumber seperti BAZNAS,  Badan Pusat  Statistik  (BPS),  Bank Indonesia (BI), studi literatur, dan internet.
3.2. Metode Analisis dan Pengelolahan Data
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  deskriptif dan kuantitatif. Analisis dilakukan dengan mengelompokkan data menggunakan Microsoft excel 2013  dan  diolah  dengan  Eviews  10.  Analisis kuantitatif  apabila  data  stasioner  pada  level  maka diolah  dengan Vector  Autoregression (VAR). Sedangkan, apabila data tidak stasioner di level maka diteruskan  dengan Vector  Error  Correction  Model (VECM).

## 3.3. Vector Autoregression (VAR)
Pada tahun 1980, Christoper A. Sims memperkenalkan  sebuah  metode  estimasi  yang disebut Vector  Autoregression (VAR).  Model  VAR merupakan  bentuk  dari  n-persamaan  dengan  n- variabel, yaitu masing-masing variabel dijelaskan oleh nilai lag-nya sendiri, nilai saat ini dan masa lampaunya ( current  and  past  values ).  Menurut  Firdaus  (2011) Analisis  VAR  menyediakan  empat  macam  alat analisis  seperti Forecasting , Impulse  Respons
Function (IRF), Forecast Error Variance
Decomposition (FEVD), dan Granger Causality Test yang bertujuan untuk mendeskripsikan data, meramalkan, menginferensi struktural, dan menganalisis kebijakan.
3.4. Vector Error Correction Model (VECM)
Vector Error Correction Model (VECM) adalah bentuk  VAR  yang  terestriksi  (Firdaus,  2011). Spesifikasi  VECM  digunakan  dalam  merestriksi hubungan  perilaku  jangka  panjang  antar  variabel dalam  sistem  persamaan  agar  konvergen  ke  dalam hubungan  kointegrasi,  tetapi  tetap  membiarkan perubahan  dinamis  dalam  jangka  pendek.  Menurut Widarjono  (2007)  Apabila  terjadi  penyimpangan terhadap keseimbangan jangka panjang akan dikoreksi secara bertahap melalui penyesuaian parsial jangka  pendek  yang  ditunjukkan  oleh  error correlation.  Oleh  sebab  itu  VECM  sering  disebut sebagai  model  VAR  bagi  series  nonstasioner  yang memiliki hubungan kointegrasi.

## 3.5. Uji Stasioneritas
Penelitian  ini  menggunukan  uji  stasioneritas Augmented  Dickey  Fuller (ADF)  pada  tingkat  level dan  first  difference.  Dalam  tes  tersebut,  data  yang tidak mengandung akar unit atau data yang stasioner adalah  data  yang  mempunyai  nilai  mutlak  t-statistik ADF lebih kecil dari nilai mutlak MacKinnon Critical Values-nya. Sebaliknya, data yang mengandung akar unit  atau  data  yang  tidak  stasioner  adalah  data  yang
mempinyai  nilai  mutlak  t-statistik  ADF  lebih  besar dari  nilai  mutlak  MacKinnon  Critical  Values-nya. Nilai  dari  MacKinnon  Critical  Values  1  persen,  5 persen, 10 persen.

## 3.6. Uji Lag Optimal
Tahap kedua adalah uji lag yang digunakan untuk membentuk  model  VAR  dan  berfungsi  menentukan panjang  lag  optimum.  Langkah  pertama  dalam pengujian  ini  adalah  membentuk  persamaan  VAR agar  mendapatkan  lag  optimum  dan  stabilitas  VAR, lalu  dapat  dibentuk  persamaan  VECM  nya.  Kriteria model  seperti Akaike  Information  Criterion (AIC), Schwarz Criterion (SC), dan Hannan-Quinn Criterion (HQ)  merupakan  kriteria  yang  dapat  menentukan panjang kag optimal dengan memanfaatkan beberapa informasi.  Pada  pengujian  pemilihan  lag  melalui kriteria tersebut, akan diperoleh nilai lag optimal dari kandidat  lag  dalam  masing-masing  kriteria,  nilai dengan  kriteria  terkecil  merupakan  nilai  lag  yang optimal.  Menurut  Firdaus  (2011)  selang  optimal bertujuan untuk menganalisis berapa lama reaksi suatu variabel terhadap variabel yang lain serta menghilangkan  masalah  autokorelasi  dalam  sebuah sistem VAR.

## 3.7. Uji Stabilitas VAR
Tahap berikutnya adalah menguji stabilitas VAR atau VAR  stability  condition  check yang  berfungsi untuk memeriksa apakah model yang digunakan stabil atau tidak. Uji ini bertujuan untuk menghitung akar- akar dari fungsi polinomial atau dikenal dengan roots of  characteristic  polynomial.  Menurut  Juanda  dan Junaidi  (2012)  semua  akar  dari  fungsi  polinomial tersebut  berada  di  dalam unit  circle atau  jika  nilai absolutnya  lebih  kecil  dari  satu  sehingga Impulse Response  Function (IRF)  dan Forecast  Error Variance  Decomposition (FEVD)  yang  dilakukan dianggap valid maka model VAR stabil.

## 3.8. Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  mempunyai  tujuan  untuk menentukan ada atau tidaknya variabel-variabel yang tidak stasioner terkointegrasi. Pada tahun 1987, Engle dan  Granger  mengenalkan  konsep  ini  sebagai kombinasi  linear  dari  dua  atau  lebih  variabel  yang tidak  stasioner  akan  menghasilkan  variabel  yang stasioner. Menurut Gujarati (2007) di dalam data time series,  mungkin  saja  terdapat  variabel-varibel  yang tidak  stasioner  memiliki  hubungan  kesetimbangan
atau  stabil  (jangka  panjang)  antara  keduanya  yang disebut  terkointegrasi.  Uji  kointegrasi  mempunyai beberapa metode, yaitu Eagle-Granger Cointegration Test , Johansen Cointegration Test , dan Cointegration Regression  Durbin-Watson  Test .  Model  yang mempunyai  kointegrasi,  jika trace  statistic melebihi critical  value .  Setelah  persamaan  kointegrasi diketahui, maka analisis VECM dapat dilakukan.
3.9. Impulse Respons Function (IRF)
Impulse  Respon  Function adalah  suatu  respon dari  suatu  peubah  endogen  ketika  peubah  endogen yang  lain  di  shock  atau  diguncang.  Hal  tersebut dikarenakan  guncangan  suatu  variabel  tidak  hanya berpengaruh  terhadap  variabel  tersebut  saja  tetapi ditransmisikan  kepada  semua  variabel  endogen lainnya melalui struktur yang dinamis (Firdaus, 2011). Tujuan  dari  IRF  adalah  mengukur  pengaruh  suatu shock  pada  suatu  waktu  kepada  inovasi  variabel endogen  pada  saat  tersebut  dan  dimasa  yang  akan datang.

## 3.10. Forecast  Error  Decomposition  Variance (FEDV)
Analisis  FEDV  dalam  model  VAR  bertujuan untuk memprediksi kontribusi persentase varian setiap peubah  karena  adannya  perubahan  peubah  tertentu dalam  sistem  VAR.  pada  analisis impulse  response sebelumnya  digunakan  untuk  melihat  dampak guncangan  dari  suatu  peubah  terhadap    peubah lainnya,  dalam  analisis  FEDV  digunakan  untuk menggambarkan  relatf  pentingnya  setiap  peubah dalam sistem VAR karena adannya shock (Junaidi dan Juanda, 2012).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
4.1.1. Uji Stasioneritas Data
Uji  stasioner  pada  data  digunakan  untuk mengidentifikasi  apakah  data time  series yang digunakan  memiliki  akar  unit  atau  tidak.  Pengujian ada tidaknya akar unit pada metode ini menggunakan metode Augmented  Dickey  Fuller (ADF).  Dalam  tes tersebut menunjukan ada atau tidaknya akar unit root dengan  membandingkan  nilai  ADF  statistik  dengan nilai  kritis MacKinnon .  Apabila  nilai  ADF  statistik lebih  kecil  dari  nilai  kritis MacKinnon maka menunjukan  data  stasioner  pada  taraf  nyata  yang ditentukan.  Data  yang  tidak  stasioner  pada  tingkat level akan diuji pada tingkat first difference .
Tabel 1 Hasil Pengujian Akar Unit pada First Difference Variabel ADF Statistik Nilai Kritis Mac Kinnon Keterangan 1% 5% 10% LnZakat -10.37016 -3.574446 -2.923780 -2.599925 Stasioner LnIPI -3.810079 -3.560019 -2.917650 -2.596689 Stasioner LNIHK -7.377259 -3.562669 -2.912631 -2.597285 Stasioner LnER -8.176177 -3.562669 -2.918778 -2.597285 Stasioner LnM2 -12.06124 -3.562669 -2.918778 -2.597285 Stasioner BI 7-Day Repo Rate -5.490447 -3.548208 -2.912631 --2.594027 Stasioner Sumber: Data Sekunder (2023, diolah) 4.1.2. Penetapan  Lag Optimal
Penetapan lag optimal  merupakan  langkah penting  yang  dilakukan  dalam      pengujian  VAR. Lag ini  menunjukan  lama  reaksi  dari  variabel  terhadap
variabelnya serta menghilangkan autokoreksi. Pengujian  panjang lag optimal  dalam  penelitian  ini menggunakan  kriteria Schwarz  Criterion (SC)  dan menunjukan lag optimal yaitu lag satu.
Tabel 2 Hasil Perhitungan Lag Optimum Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 200.4938 NA 1.44e-11 -7.938522 -7.706871 -7.850634 1 451.0594 429.5410 2.29e-15 -16.69630 -15.07474* -16.08108* 2 498.4418 69.62305* 1.54e-15*  -17.16089 -14.14942 -16.01834 3 534.9270 44.67582 1.80e-15 -17.18069 -12.77932 -15.51082 4 574.5406 38.80514 2.26e-15 -17.32819 -11.53690 -15.13098 5 631.7268 42.01433 1.97e-15 -18.19293* -11.01173 -15.46839
Sumber: Data Sekunder (2023, diolah)

## 4.1.3. Uji Stabilitas VAR
Hasil  dari  uji  stabilitas  VAR  digunakan  untuk kevalidan  IRF  dan  FEVD.  Stabilitas  model  dapat dilihat dari nilai modulus atau roots of characteristik polynomial yang lebih kecil dari satu. Modulus untuk model penelitian ini berkisar 0.469813-0.986770 yang menandakan  bahwa  model  tersebut  stabil  dan  dapat digunakan untuk analisis IRF dan FEVD.
Tabel 3 Hasil pengujian stabilitas VAR Root Modulus 0.986770 0.986770 0.916061 0.916061 0.831300 0.831300 0.560360 0.560360 0.343056 - 0.320994i 0.469813 0.343056 + 0.320994i 0.469813 Sumber: Data Sekunder (2023, diolah)

## 4.1.4. Uji Kointegrasi
Tujuan  dari  uji  kointegrasi  adalah  menentukan apakah  variabel-variabel  yang  tidak  stasioner terkointegrasi atau tidak dan merupakan tahap terakhir dalam pengujian pra estimasi. Johansen Cointegration Test adalah  salah  satu  uji  kointegrasi  untuk menginterpretasikan hubungan jangka panjang diantara variabel  dalam  mencapai  keseimbangannya.
Pada hasil uji kointegrasi pada model ini  menunjukan terdapat tiga persamaan yang terkointegrasi.
Tabel 4 Hasil pengujian kointegrasi Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s)  Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.668104  140.4453 83.93712   0.0000 At most 1 * 0.546103  83.09277 60.06141   0.0002 At most 2 * 0.397506  42.01876 40.17493   0.0322 At most 3 0.160708  15.67151 24.27596   0.4038 At most 4 0.064852  6.561302 12.32090   0.3710 At most 5 0.057414  3.074653 4.129906   0.0941 Sumber: Data Sekunder (2023, diolah)
4.1.5. Estimasi Model Vector Error Correction
Model (VECM)
Estimasi Vector  Error  Correction  Model (VECM)  digunakan  untuk  melihat  hubungan  jangka pendek dan jangka panjang antara variabel dependen dengan variabel independen. Variabel yang ditetapkan sebagai  variabel dependen dalam penelitian ini adalah variabel  penerimaan  zakat,  sedangkan  variabel independen  adalah  variabel  IPI,  Inflasi,  Nilai  Tukar, Jumlah Uang Beredar (M2), dan BI 7-Day Repo Rate.
Tabel 5 Hasil Estimasi Vector Error Correction
Model (VECM) JANGKA PENDEK Variabel Koefiesien t-statistik LnZakat(-1) -0.269011 -4.78144* LnIPI(-1) 0.023593 3.37452* LnIHK(-1) -0.016699 -3.72687* LnER(-1) 0.005781 1.59269* LnM2(-1) -0.001749 -1.00389 BI 7-Day Repo Rate(-1) -0.012294 -0.66101 JANGKA PANJANG Variabel Koefisien t-statistik LnIPI(-1) -8.637172 -4.06266* LnIHK(-1) 15.38084 6.58595* LnER(-1) -29.34708 -5.53227* LnM2(-1) 20.10265 5.89582* BI 7-Day Repo Rate(-1) 1.891710 7.59356* *)Signifikan pada taraf nyata 5%

## Sumber: Data Sekunder (2023, diolah)
Berdasarkan  hasil  estimasi  pada  tabel  8,  model
VECM  menunjukan  bahwa  dalam  jangka  pendek variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap penerimaan zakat adalah IPI, IHK, dan ER. Variabel yang lain tidak signifikan dalam jangka pendek. Pada jangka  panjang  variabel  yang  signifikan  terhadap penerimaan  zakat  menunjukan  bahwa  variabel  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  penerimaan  zakat adalah  IPI,  IHK,  dan  Nilai  Tukar,  Jumlah  Uang Beredar, dan BI 7 day.

## 4.2. Pembahasan
4.2.1. Analisis Impulse Respons Function (IRF)
Respon  suatu  variabel  akibat  ketika  terjadi guncangan  pada  variabel  lainnya  dapat  dilihat  dari analisis  IRF.  Menurut  Juwono  (2014),  analisis  IRF lebih  memperjelas  hasil  dari  VECM  ini  dan mengidentifikasi  struktur  dinamis  VAR  secara  jelas. Pada  penelitian  ini  akan  dilihat  respon  variabel  dari penerimaan  zakat  pada  BAZNAS  pusat  terhadap gucangan indeks produksi industri, inflasi, nilai tukar terhadap dolar, jumlah uang beredar, dan suku bunga.
Response to Cholesky One S.D. (d.f. adjusted) Innovations
Response  of  LNZAKAT  to  LNZAKAT Response  of  LNZAKAT  to  LNIPI
.4 .4 .3 .3 .2 .2 .1 .1 .0 .0 -.1 5      10    15    20    25    30    35    40    45    50    55    60
-.1 5      10    15    20    25    30    35    40    45    50    55    60
Response  of  LNZAKAT  to  INFLASI Response  of  LNZAKAT to  LNER
.4 .4 .3 .3 .2 .2 .1 .1 .0 .0 -.1 5      10    15    20    25    30    35    40    45    50    55    60 -.1 5      10    15    20    25    30    35    40    45    50    55    60
Response  of  LNZAKAT  to  LNM2 Response  of  LNZAKAT  to  BIRATE
.4 .4 .3 .3 .2 .2 .1 .1 .0 .0 -.1 5      10    15    20    25    30    35    40    45    50    55    60
-.1
Hasil  analisis  IRF  menunjukan  guncangan penerimaan  zakat  sebesar  satu standar  deviasi  pada periode  pertama  akan  menyebabkan  kenaikan  pada penerimaan  zakat  sebesar  0.426  persen.  Kemudian turun  hingga  periode  ke  tiga  sebesar  0.217  persen namun  naik  kembali  pada  periode  ke  lima  sebesar 0.232 persen. Pada periode selanjutnya kembali turun hingga  mencapai  keseimbangan  pada  periode  ke delapan  dengan  respon  positif  sebesar  0.228  persen. Guncangan penerimaan zakat  sebesar standar deviasi selalu  direspon  positif  oleh  penerimaan  zakat  itu sendiri.
Respon  penerimaan  zakat  terhadap  IPI  dapat dilihat  pada  grafik  IRF  pada      gambar  diatas. Guncangan  IPI  belum  mendapat  respon  dari penerimaan zakat pada periode pertama. Pada periode kedua  penerimaan  zakat  merespon  positif  sebesar 0.188  persen  dan  mengalami  penurunan  respon hingga periode  ke  enam  sebesar 0.102 persen namun naik pada periode ke tujuh menjadi 0.109 persen. Pada periode  selanjutnya  mengalami  penurunan  hingga mencapai keseimbangan pada periode sepuluh dengan respon  positif  sebesar  0.106  persen.  Guncangan  IPI selalu  direspon  positif  oleh  penerimaan  zakat  yang berarti semakin tinggi IPI maka  akan  meningkatkan penerimaan  zakat.   Hal  ini   disebabkan adanya peningkatan  IPI  menunjukkan  bahwa  adanya peningkatan  pendapatan  masyarakat.  Besar  batas nishab  zakat  ditentukan  dengan  bentuk  persentase, dengan  adanya  peningkatan  pendapatan  masyarakat akan  mempengaruhi  peningkatan  penerimaan  zakat. Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian  Hariyani  et.al (2018) dan Noviyanti (2016) yang menyatakan bahwa meningkatnya  IPI  dapat  meningkatkan  penerimaan zakat.  peningkatan  IPI  menunjukkan  bahwa  adanya peningkatan  pendapatan   masyarakat.  Besar  batas nishab  zakat  ditentukan  dengan  bentuk  persentase, dengan  adanya  peningkatan  pendapatan  masyarakat akan  mempengaruhi  peningkatan  penerimaan  zakat. Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian  Hariyani et.al (2018) dan Noviyanti (2016) yang menyatakan bahwa meningkatnya  IPI  dapat  meningkatkan  penerimaan zakat.
Guncangan  inflasi  sebesar  satu  standar  deviasi akan  direspon  negatif  oleh  penerimaan  zakat  yang mencapai  keseimbangan  pada  periode  ke  delapan sebesar - 0,077 persen. Artinya, meningkatnya inflasi dapat  menurunkan  penerimaan  zakat.  Kenaikan tingkat inflasi menunjukkan adanya kenaikan tingkat harga barang dan jasa secara umum, termasuk harga
beras sebagai penentu besarnya nisab zakat. Kenaikan harga beras akan meningkatkan  besarnya batas nisab zakat  yang  harus  dicapai  oleh  muzakki.  Jika pendapatan tetap, atau  kenaikannya lebih rendah dari kenaikan  inflasi,  kemampuan  muzakki  untuk mencapai batas nisab akan menurun. Hasil ini sesuai dengan penelitian Afendi (2018) dan Irawan (2022)
Pada  grafik  IRF,  penerimaan  zakat  merespon positif  terhadap  nilai  tukar  walaupun  periode  kedua sebesar  -0.020  persen.  Respon  yang  diberikan  pada periode ke dua naik menjadi 0.202 persen dan turun di  periode  selanjutnya  sebesar  0.143  persen  hingga mencapau  keseimbangan.  Menurut  Dwitama    & Widiastuti  (2016),  meningkatnya  nilai  tukar dolar terhadap  rupiah  bukan  hanya  membawa  dampak buruk,  tetapi  juga  membawa  dampak  baik. Meningkatnya nilai tukar dolar terhadap rupiah, akan meningkatkan pendapatan masyarakat yang mempunyai penghasilan  dalam  dolar.  Bagi  mereka, naiknya  dolar  terhadap  rupiah merupakan  berkah, karena    penghasilan    yang    diterima    oleh    mereka akan lebih  banyak  dibanding  sebelumnya  sehingga hal    ini    akan    berdampak  kepada      meningkatnya jumlah   zakat   yang   mereka   keluarkan   karena perhitungan    zakat    terhadap    penghasilan    mereka juga    meningkat.Oleh  karena    itu  meneningkatnya nilai tukar dapat menigkatkan penerimaan zakat.
Selain itu, grafik IRF penerimaan zakat di respon negatif oleh guncangan jumlah uang beredar sebesar satu standar  deviasi  dengan  nilai  -0.086  persen  pada periode  kedua,  dan  meningkat  pada  periode  ketiga sebesar  0.029  persen.  Kemudian  pada  periode seterusnya  mengalami  penurunan  hingga  mencapai kestabilan  sebesar  -0.023  persen  pada  periode  ke delapan.  Artinya,  bahwa  semakin  meningkat  jumlah uang  beredar  dapat  menurunkan  penerimaan  zakat. Hal  ini  dapat  disebabkan  Jumlah  uang  beredar  saat kasus  pandemi  covid  memang  menurun  tetapi  untuk jumlah  Zakat,  Infak,  dan  Sedekah  mengalami peningkatan  hal  ini  dibuktikan  Indonesia merupakan sebagai negara paling dermawan di dunia versi World Giving  Index 2021.  Indonesia  juga  menempati peringkat  pertama  dalam  WGI.  Bencana  COVID-19 membuat  masyarakat  (muslim)  Indonesia  menjadi refleksi dan meningkatkan sisi spiritualnya. Hal inilah juga  yang  akhirnya  menimbulkan  rasa  empati  di masyarakat ikut meningkat.
Hasil  IRF  juga  menunjukkan  bahwa  guncangan BI 7-Day Repo Rate sebesar satu deviasi pada periode pertama belum direspon oleh penerimaan zakat. Lalu,
pada  periode  kedua  direspon  positif  sebesar  0.076 persen  dan  terus  menurun  sehingga  mencapai keseimbangan pada periode 9 sebesar  -0.079 persen. BI  7-Day  Repo  Rate selalu  direspon  negatif  oleh penerimaan  zakat,  artinya  semakin  tinggi  BI  7-Day Repo Rate maka penerimaan zakat akan menurun. Hal ini  disebabkan  semakin  tinggi  BI  7-Day  Repo  Rate, masyarakat  cenderung  akan  menyimpan  uang  pada lembaga keuangan dan mengurangi investasi ke sektor riil  dan  mengakibatkan  pendapatan  masyarakat berkurang.  Dengan  demikian,  penerimaan  zakat menurun. Hasil ini sesuai dengan penelitian Noviyanti (2016)  yang  menyatakan  bahwa meningkatnya  BI  7- Day Repo Rate dapat menurunkan penerimaan zakat.

## 4.2.2. Analisis Forecast Error Variance Decomposition (FEVD)
Hasil  estimasi  FEVD  menunjukkan  kontribusi masing-masing  guncangan  variabel  makro  dalam memengaruhi  penerimaan  zakat  BAZNAS  Pusat. Berdasarkan hasil analisis FEVD, secara umum dapat disimpulkan  bahwa  pada  periode  pertama,  fluktuasi penerimaan  zakat  disebabkan  oleh  guncangan penerimaan zakat itu sendiri yakni sebesar 100 persen. Kontribusi  factor  guncangan  variabel  variabel  lain terhadap penerimaan zakat mulai terlihat pada periode ke  dua  hingga  periode  ke-60.  Pada  periode  kedua kontribusi  guncangan  indeks  produksi  industri memiliki  peranan  sebesar  11.92  persen  terhadap penerimaan  zakat,  kemudian  Jumlah  Uang  Beredar memberikan  kontribusi  varian  sebesar  2.51  persen, diikuti dengan BI 7-day repo rate 1.96 persen, Inflasi 1.5  persen  dan  Nilai  Tukar  sebesar  0.14  persen  dan terhadap fluktuasi penerimaan zakat.
Variabel  penerimaan  zakat  itu  sendiri  memiliki persentase  kontribusi  yang  setiap  bulan  mengalami penurunan, begitu pula dengan jumlah uang beredar. Sedangkan,  persentase  kontribusi  indeks  produksi industri, inflasi, nilai tukar terhadap dolar, dan BI 7- day  repo  rate  setiap  periode  mengalami  kenaikan. Pada  hasil  analisis  FEVD  menunjukkan  bahwa variabel  yang  paling  besar  dalam  memberikan kontribusi terbesar terhadap penerimaan zakat adalah adalah  nilai  tukar  dan  indeks  produksi  industri  pada kisaran  angka  sebesar  20  persen  dan  11  persen. Sementara itu, variabel lainnya memberikan kontribusi dengan nilai tidak lebih dari pada 6 persen hingga dekomposisi dari penerimaan zakat mencapai kestabilan.  Komposisi  dan  kontribusi  faktor  faktor tersebut  pada  tiap-tiap  periode  dapat  terlihat  pada Gambar grafik analisis FEVD.
0 20 40 60 80 100 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60
LNZAKAT LNM2 LNIPI LNIHK LNER BIRATE Variance Decomposition of LNZAKAT using Cholesky (d.f. adjusted) Factors

## Sumber: Data Sekunder (2023, diolah) Gambar 3 Grafik analisis FEVD

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian mengenai pengaruh variabel  makro  terhadap  penerimaan  zakat  oleh BAZNAS  Pusat,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai  bahwa  Hasil  IRF  menunjukkan  penerimaan zakat  merespon  positif  dan  negatif  terhadap guncangan  variabel  makroekonomi.  Guncangan  IPI dan  nilai tukar direspon positif oleh penerimaan zakat. Variabel  nilai  tukar  terhadap  dolar,  BI  7-Day  Repo Rate , dan Jumlah Uang Beredar direspon negatif oleh penerimaan zakat. Saran yang dapat diberikan adalah sebagai  berikut:  (1)  Baznas  pusat  selaku  lembaga zakat  nasional  dapat  memaksimalkan  penerimaan zakat dengan terus memerhatikan kondisi makroekonomi   terutama  BI  7-Day  Repo  Rate dan nilai tukar rupiah terhadap dolar; (2) Bank Indonesia selaku otoritas moneter diharapkan dapat mengawasi lajunya  inflasi  agar  tetap  berada  di  kategori  inflasi ringan dan tidak   mengalami peningkatan yang tajam dan  menetapkan  BI  7-Day  Repo  Rate agar  tetap  di angka yang rendah.

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  haturkan  kepada orang  tua  yang  telah  memberi  semangat  kepada penulis  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini.  Kepada dosen bapak Asyari Hasan semoga ilmu dan  motivasi yang  mereka  berikan  menjadi  ladang  amal    mereka dan  tercatat  sebagai  pahala  yang  mengalir  hingga akhir nanti. Dan tidak lupa tim jurnal yang berkenan menerbitkan penelitian ini semoga dengan  diterbitkan penelitian ini dapat menjadi ilmu yang   berguna dan menjadi amal jariyah bagi semua yang  berkecimpung di dalam nya.

## 7. REFERENSI
Boediono.  (2014). Seri  Sinopsis  Pengantar  Ilmu Ekonomi Nomor 5 Ekonomi Makro .Yogyakarta: BPFE.
Firdaus  M,  Beik  IS,  Irawan  T,  Juanda  B.  (2012).
Economic  Estimation  and  Determination  of Zakat Potential in Indonesia . IRTI-IDB Working Paper No. 1433-07.
Firdaus M. (2011). Aplikasi Ekonometrika untuk Data Panel dan Time Series Bogor . (ID): IPB Press. Gujarati  D.  (2007). Dasar-Dasar  Ekonometrika . Jakarta (ID): Erlangga. Hafidhuddin  D.  (2002). Zakat  dalam  Perekonomian Modern . Jakarta (ID): Gema Insani Hariyanti HF, Zuhroh I, Malik N. (2018 ). Guncangan Variabel  Makroekonomi  terhadap  Penerimaan ZIS di Baznas Pusat . Seminar Nasional dan Call For Paper III. 167-179.
Irawan, A. (2022). Pengaruh Kondisi Makroekonomi Terhadap Jumlah Penerimaan Zakat di BAZNAS . Journal  of  Economics  and  Social  Sciences (JESS), 1(2), 111-123.
Juanda B, Junaidi. (2012). Ekonometrika Deret Waktu Teori dan Aplikasi . Bogor: IPB Press. Mankiw N G. (2007). Makroekonomi Edisi Keenam . Erlangga. Jakarta Noviyanti. (2016). Analisis Pengaruh Variabel Makro Terhadap  Penerimaan  Zakat,  Infak,  Dan Sedekah  (ZIS)  Dompet  Dhuafa  Periode  2005- 2015 . Bogor (ID): Insitut Pertanian Bogor. Nurmu’minah  S.  (2015). Dampak Variabel Makroekonomi  terhadap  Penerimaan  Zakat, Infak dan Sedekah (ZIS) di Baznas Pusat Periode 2008-2014 . Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor. Widarjono  A.  (2007). Ekonometrika  Teori  dan Aplikasi . Yogyakarta: Ekonosia FE UII.