Young muslim generation’s preferences for using digital platforms for Zakat payments: A cross-country study of Indonesia and Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
The young Muslim generation’s embracing digital platforms for Zakat payments represents a dynamic fusion of enduring religious values with the modern digital landscape, heralding a new era in Islamic charitable practices. This trend illustrates a profound transformation within the Islamic world, where the pillars of faith are being reimagined and revitalized through the lens of technological advancement. The present study delved into the factors influencing the young Muslim generation’s preference for digital platforms in Zakat transactions across Indonesia and Malaysia. We examined variables such as Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Trust, Zakat Literacy, and Digital Infrastructure, aiming to discern their impact on the propensity for digital Zakat contributions with the extension of Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. The research encompassed a diverse sample of 382 participants and utilized advanced methodologies, specifically Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) and PLS Multi Group Analysis (PLS-MGA), for rigorous data analysis. The results indicated that Effort Expectancy, Social Influence, Digital Infrastructure, and Zakat Literacy notably influenced the use of digital platforms for Zakat. Furthermore, PLS-MGA uncovered significant cross-country differences where Digital Infrastructure showed a more pronounced positive impact in Malaysian context, whereas Social Influence had a greater effect in Indonesia. These findings offer critical insights into the young Muslim community’s digital engagement for religious financial obligations, underscoring the need for tailored digital Zakat solutions that cater to the unique preferences of this demographic. This research not only enriches the understanding of digital adoption in religious practices but also challenges the notion of a universal approach, advocating for context-specific strategies in the realm of digital religious financial services. Future researchers are suggested to consider longitudinal investigations as well as examining cross-regional contexts in this realm of research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».