Judul: Implementation of Artificial Neural Network Methods and Fuzzy Logic Methods for the Decision Support System for Giving Zakat.
Abstrak: Masalah kemiskinan menjadi salah satu permasalahan utama di Indonesia. Upaya yang dilakukan dalam menanggulangi kemiskinan antara lain dengan memaksimalkan potensi zakat di Indonesia. Penelitian ini mengambil kasus distribusi dana zakat di IZI (Inisitif Zakat Indonesia). IZI telah berperan dalam pengelolaan zakat serta donasi keagamaan lainnya sejak berdiri pada tahun 2015. Dalam operasional sehari-hari, dibutuhkan suatu standar dalam pembuatan keputusan pemberian zakat kepada mustahiq. Dalam hal ini, perlu standar pengklasifikasian kemiskinan seseorang yang bisa dilihat dari beberapa indikator, yaitu: pendapatan, jumlah tanggungan, nilai rumah, dan status kepala rumah tangga. Dalam penelitian ini penulis menggunakan model logika fuzzy Mamdani dan model jaringan syaraf tiruan untuk pengambilan keputusan pemberian zakat. Output kedua model ini kemudian dikonfirmasikan dengan keputusan yang sudah dijalankan selama ini di IZI. Penelitian ini menunjukan kesesuaian yang sangat tinggi (94%) antara output model logika fuzzy dan fakta keputusan di lapangan. Akurasi yang serupa juga ditunjukkan oleh model jaringan syaraf tiruan. Kedua model tersebut dapat diimplementasikan dengan baik dalam penelian ini menggunakan perangkat lunak Python. Sifat perangkat Python yang merupakan perangkat lunak open source memudahkan implementasi kedua model di IZI dan LAZNAS lainnya. Dari segi kemudahan implementasi, model jaringan syaraf tiruan relatif lebih mudah diterapkan di lapangan, karena tidak diperlukan penyusunan aturan-aturan implikasi yang relatif kompleks, seperti dalam model logika fuzzy., The problem of poverty is one of the main problems in Indonesia. Efforts made in overcoming poverty include maximizing the potential for zakat in Indonesia. This research takes the case of the distribution of zakat funds at IZI (Inisiatif Zakat Indonesia). IZI has played a role in managing zakat and other religious donations since its establishment in 2015. In daily operations, a standard is needed in making decisions on giving zakat to mustahiq. In this case, it is necessary to have a standard for classifying one's poverty which can be seen from several indicators, namely: income, number of dependents, house value, and the status of the head of the household. In this study, the authors used the Mamdani fuzzy logic model and the artificial neural network model for the decision making of giving zakat. The output of these two models is then confirmed with the decisions that have been made at IZI. This study shows very high compatibility (94%) between the output of the fuzzy logic model and the fact of the decisions in the field. Similar accuracy is also shown by the neural network model. Both models can be implemented properly in this research using Python software. The nature of Python software which is open source software facilitates the implementation of both models in IZI and other LAZNAS. In terms of ease of implementation, the neural network model is relatively easier to apply in the field, because it does not require the preparation of relatively complex implication rules, such as in fuzzy logic models.
Keyword: artificial neural network, fuzzy logic, IZI, Zakat

Judul: Potential Mapping and Optimization of Zakat Collection through Digital in Indonesia
Abstrak: Perubahan teknik penghimpunan zakat dari yang bersifat konvensional menuju ke pola tersistem memanfaatkan teknologi merupakan bagian dari pengaruh ekonomi digital pada sektor keuangan. Transformasi penghimpunan zakat melalui digital menjadi pemicu dimulainnya konsep “Digitalisasi Zakat”, dimana beragam layanan digital digunakan dalam aktivitas lembaga zakat khususnya pada aktivitas fundraising. Penghimpunan dana zakat melalui digital pun mengalami pertumbuhan tiap tahunnya, akan tetapi pada praktiknya masih menemukan kendala pada beberapa Organisasi Pengelola Zakat (OPZ) di beberapa wilayah, baik dari segi internal maupun eksternal OPZ. Oleh sebab itu diperlukan startegi optimalisasi digital pada aktivitas penghimpunan zakat. Adapun tujuan dan metode pada penelitian ini adalah 1) pemetaan potensi penghimpunan zakat melalui digital di Indonesia dengan menggunakan K-means cluster 2) estimasi besaran potensi penghimpunan zakat melalui digital tiap provinsi dengan menggunakan Exploratory Data Analysis (EDA) 3) merumuskan optimalisasi penghimpunan zakat melalui digital di Indonesia dengan menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP). Penelitian ini menggunakan data cross section untuk sembilan variabel dalam membentuk pemetaan potensi penghimpunan zakat melalui digital, adapun sumber data yang digunakan berasal dari BPS dan Puskas BAZNAS untuk data periode 2019. Hasil penelitian ini menunjukan pemetaan dibagi menjadi 3 cluser dimana cluster 1 sebanyak 30 Provinsi, cluster 2 sebanyak 3 Provinsi dan cluster 3 sebanyak 1 Provinsi. Dengan membagi kategori tinggi, sedang dan rendah, setiap cluster memiliki keunggulan dan kelemahan pada masing-masing variabel pembentuk pemetaan potensi zakat melalui digital. Adapun potensi zakat yang terhimpun melalui digital di Indonesia sebesar 5,328 triliun rupiah per bulan atau sebesar 63,937 triliun rupiah untuk periode 2019 dimana Provinsi Jawa Barat sebagai provinsi dengan potensi zakat melalui digital tertinggi. Pada upaya optimalisasi, urutan alternatif startegi berdasarkan prioritas adalah 1) mengesahkan Undang- Undang terkait zakat digital 2) meningkatkan kemampuan SDM pada OPZ di bidang digitalisasi 3) melakukan pemerataan infrastruktur TIK dan 4) meningkatkan kesadaran masyarakat berzakat. Kesimpulan dari penelitian ini adalah pentingnya sinergisitas dari organisasi pengelola zakat, masyarakat dan pemerintah, dalam mengoptimalkan penghimpunan zakat melalui digital di Indonesia.
Keyword: AHP, EDA, K-means, Potential Mapping, Zakat Collection through Digital

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: