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: Behavior of Paying Zakat Through Zakat Institutions
Abstrak: Kolaborasi berbagai pihak dibutuhkan dalam usaha pengentasan kemiskinan oleh pemerintah. Indonesia sebagai negara dengan jumlah penduduk muslim terbesar di dunia memiliki potensi zakat, instrumen yang dapat berkontribusi mengurangi angka kemiskinan. Pengelolaan zakat melalui lembaga sudah terbukti dapat meningkatkan taraf hidup masyarakat, namun saat ini realisasinya masih jauh dari potensi tersebut. Perilaku masyarakat membayar zakat secara langsung (tidak melalui amil) dan rendahnya literasi masyarakat tentang zakat termasuk masalah utama yang dihadapi, sehingga penting untuk mengubah perilaku tersebut. Salah satu teori yang banyak digunakan dalam menganalisis perilaku adalah Theory of Planned Behavior (TPB), yang dalam konteks ini diperkaya dengan pengetahuan zakat, religiusitas, dan kepercayaan pada organisasi pengelola zakat (OPZ). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perilaku dan kebiasaan berzakat muzakki dan menganalisis faktor-faktor apa saja yang memengaruhi perilaku tersebut. Kuesioner disebarkan kepada 200 orang responden menggunakan teknik self-selected atau voluntary sampling secara online. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif untuk menjelaskan perilaku berzakat dan Structural Equation Model- Partial Least Square (SEM-PLS) untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi perilaku berzakat muzakki. Hasil analisis perilaku muzakki dalam menunaikan zakat maal menunjukkan paling banyak responden berpendapat bahwa responden sudah menunaikan zakat maal sesuai ketentuan yang berlaku secara rutin dengan motivasi paling banyak dipilih yaitu menunaikan kewajiban sebagai muslim. Penerima manfaat individu, masjid terdekat, dan Lembaga Amil Zakat (LAZ) adalah tujuan memberikan zakat terbanyak dengan alasan kemudahan. Responden yang tidak menyalurkan melalui OPZ berpendapat zakat lebih baik dikeluarkan ke orang terdekat. Waktu mengeluarkan zakat yang paling banyak dipilih adalah setiap mendapatkan penghasilan dengan besar zakat per bulan >Rp 125.000 – Rp 500.000. Sumber informasi tentang zakat yang paling banyak dilihat dan dipercaya adalah pengajian/ komunitas/ kopdar. Kendala terbesar responden dalam menunaikan zakat adalah tentang objek dan penghitungan zakat. Pada pengujian menggunakan SEM-PLS, religiusitas berpengaruh signifikan terhadap kepercayaan individu pada OPZ namun tidak berpengaruh pada. Kepercayaan pada OPZ berpengaruh signifikan pada sikap, subjective norm, PBC, dan niat, sementara pengetahuan zakat berpengaruh signifikan hanya pada sikap, PBC, dan niat. Sikap dan PBC berpengaruh signifikan terhadap niat, namun tidak ditemukan pengaruh subjective norm pada niat menunaikan zakat melalui OPZ. Terakhir, niat juga berpengaruh signifikan terhadap perilaku seseorang dalam menunaikan zakat melalui OPZ. Dari hasil tersebut, dirumuskan beberapa implikasi manajerial. Meningkatkan kepercayaan masyarakat pada OPZ dengan memastikan terpenuhinya aspek syariah dari OPZ dan memastikan bahwa aspek tersebut dikomunikasikan dengan baik pada masyarakat. Lalu, OPZ juga perlu menyediakan program yang lebih inklusif dan mengakomodasi preferensi muzakki. Selain edukasi tentang zakat, sosialisasi dampak zakat yang lebih kolaboratif, melibatkan berbagai pihak untuk lebih mencapai masyarakat juga harus dilakukan agar masyarakat paham bagaimana dana zakat akan dikelola jika disalurkan melalui lembaga. Terakhir, pengembangan produk zakat yang fokus menghilangkan kendala muzakki dan mempertimbangkan sisi psikologis juga diperlukan untuk meningkatkan penghimpunan zakat
Keyword: OPZ, Perilaku Zakat, TPB, Zakat, Zakat Maal, TPB, Zakat, Zakat Behavior, Zakat Institution, Zakat Maal

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: