Pengaruh Machine Learning pada Perencanaan dan Alokasi Dana Wakaf Produktif terhadap Kesejahteraan Ekonomi Umat

Gina, Gina
Abdillah, Muhammad Zaki
Z, Sahman

Jesya (Jurnal Ekonomi dan Ekonomi Syariah)
Vol 9 No 1 (2026): Artikel Riset Januari 2026

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Machine Learning pada perencanaan dan alokasi dana wakaf produktif terhadap kesejahteraan ekonomi umat. Latar belakang penelitian berangkat dari kebutuhan optimalisasi tata kelola wakaf melalui pemanfaatan teknologi cerdas yang mampu meningkatkan akurasi perencanaan, efektivitas distribusi, dan transparansi pengelolaan. Dalam penelitian ini, Machine Learning didefinisikan secara operasional sebagai persepsi responden terhadap pemanfaatan teknologi berbasis kecerdasan buatan dalam proses analisis data, prediksi kebutuhan, serta pengambilan keputusan pada perencanaan dan alokasi dana wakaf produktif. Pendekatan yang digunakan adalah kuantitatif dengan desain korelasional, melibatkan 100 responden yang terdiri atas nazhir atau pengelola wakaf, staf lembaga wakaf, pelaku ekonomi syariah, serta donatur atau penerima manfaat wakaf yang dipilih melalui teknik purposive sampling. Seluruh responden merupakan pihak yang terlibat langsung atau memahami pengelolaan wakaf produktif, dengan konteks penelitian yang difokuskan pada wilayah Kota Mataram sebagai representasi praktik wakaf di Provinsi Nusa Tenggara Barat. Data diperoleh melalui kuesioner berskala Likert dan dianalisis menggunakan perangkat lunak JASP melalui tahapan analisis deskriptif, uji asumsi klasik, dan regresi linier berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Machine Learning pada alokasi dana wakaf produktif berpengaruh positif dan signifikan terhadap kesejahteraan ekonomi umat, sedangkan Machine Learning pada perencanaan wakaf tidak berpengaruh signifikan secara parsial. Meskipun demikian, kedua variabel tetap menunjukkan pengaruh simultan dengan nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,313, yang berarti 31,3% variasi kesejahteraan ekonomi umat dapat dijelaskan oleh perencanaan dan alokasi wakaf produktif berbasis Machine Learning. Temuan ini memberikan kontribusi bagi pengembangan tata kelola wakaf modern serta mendorong peningkatan integrasi teknologi prediktif dalam praktik pengelolaan wakaf.