Indonesia memiliki potensi zakat sebesar Rp 327 triliun namun tidak dibarengi dengan realisasi penghimpunannya. Tingkat efisiensi yang rendah menjadi kendala atas penghimpunan dana zakat di Indonesia. Selain tingkat efisiensi, perlu dilakukan identifikasi faktor determinan yang mempengaruhi efisiensi sehinga dapat dijadikan tolok ukur bagi OPZ yang mengalami inefisiensi untuk perbaikan dimasa yang akan datang. Tujuan dari penelitian ini adalah mengukur tingkat efisiensi OPZ Nasional dan mengidentifikasi faktor determinan yang mempengaruhinya. Penelitian ini menggunakan metode Data Envelopment Analysis (DEA) dua tahap yaitu, pada tahap pertama melakukan pengukuran efisiensi dengan analisis Data Envelopment Analysis (DEA) berdasarkan asumsi CRS dan VRS dengan pendekatan intermediasi dan orientasi output. Variable input terdiri dari dana ZIS terhimpun, aktiva tetap dan biaya gaji karyawan, sedangkan variable output terdiri dari Dana ZIS tersalurkan dan biaya operasional. Pada tahap kedua, hasil skor efisiensi akan menjadi variabel terikat yang akan dianalisis menggunakan Regresi Tobit untuk mengidentifikasi faktor determinan yang mempengaruhi efisiensi pada OPZ. Adapun variabel bebas yang digunakan dalam analisis regresi tobit adalah size asset, usia OPZ, jumlah cabang, dan jenis OPZ. Hasil Penelitian menunjukan bahwa LAZISNU adalah satu-satunya OPZ yang dapat mencapai efisiensi optimal dengan skor efisiensi 100% baik dengan asumsi CRS maupun VRS selama periode penelitian 2018-2022. BAZNAS mencapai efisiensi optimal berdasarkan asumsi VRS dengan skor efisiensi 100% selama periode penelitian namun mengalami inefisiensi berdasarkan asumsi CRS pada tahun 2021 dengan skor efisiensi 94%. Sedangkan Dompet Dhuafa dan Rumah Zakat belum mencapai efisiensi yang optimal pada tahun 2020 dan 2021 berdasarkan asumsi CRS dan pada tahun 2021 berdasarkan asumsi VRS. Faktor determinan yang mempengaruhi efisiensi pada OPZ Nasional secara positif signifikan adalah size asset dan secara negatif signifikan adalah jenis OPZ. Sedangkan, variabel usia dan jumlah cabang tidak memiliki pengaruh terhadap efisiensi OPZ.
Indonesia has a zakat potential of IDR 327 trillion but this is not accompanied by the realization of its collection. The low level of efficiency is an obstacle to collecting zakat funds in Indonesia. Apart from the level of efficiency, it is necessary to identify determinant factors that influence efficiency so that it can be used as a benchmark for ZMOs that experience inefficiency for future improvements. The aim of this research is to measure the level of efficiency of the National ZMO and identify the determinant factors that influence it. This research uses a two-stage Data Envelopment Analysis (DEA) method, namely, in the first stage, measuring efficiency using Data Envelopment Analysis (DEA) analysis based on CRS and VRS assumptions with an intermediation approach and output orientation. The input variable consists of collected ZIS funds, fixed assets and employee salary costs, while the output variable consists of disbursed ZIS funds and operational costs. In the second stage, the results of the efficiency score will become the dependent variable which will be analyzed using Tobit Regression to identify determinant factors that influence efficiency in ZMO. The independent variables used in the Tobit regression analysis are asset size, ZMO age, number of branches, and ZMO type. Research results show that LAZISNU is the only ZMO that can achieve optimal efficiency with an efficiency score of 100% using both CRS and VRS assumptions during the 2018-2022 research period. BAZNAS achieved optimal efficiency based on VRS assumptions with an efficiency score of 100% during the research period but experienced inefficiency based on CRS assumptions in 2021 with an efficiency score of 94%. Meanwhile, Dompet Dhuafa and Rumah Zakat have not achieved optimal efficiency in 2020 and 2021 based on CRS assumptions and in 2021 based on VRS assumptions. The determinant factor that influences efficiency in the National ZMO in a significantly positive way is asset size and in a significantly negative way is the type of ZMO. Meanwhile, the variables age and number of branches have no influence on ZMO efficiency. |
T-Tri Handayani.pdf :: Unduh