Transforming hajj financial management in Indonesia: An integrated SSM-AHP approach
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the current challenges and strategic alternatives for developing strategies to improve Hajj fund management in Indonesia using Soft Systems Methodology (SSM) and Analytic Hierarchy Process (AHP). The research focuses on challenges faced by the Hajj Financial Management Agency (BPKH) in managing pilgrimage funds within a complex ecosystem of stakeholders and regulators. Through focus group discussions and quantitative analysis, the study identifies gaps in governance and institutional coordination following the transfer of fund management from the Ministry of Religious Affairs to BPKH. The research evaluates key strategies including investment policy development, internal control enhancement, leadership competency improvement, and technology adoption. Findings emphasize the need for a coordinating body to oversee investment policies and partnerships, while prioritizing public accountability and digital transformation to streamline processes. The study contributes to Islamic finance literature by providing insights into BPKH's specific challenges and optimization strategies. Recommendations include aligning investments with Islamic principles, strengthening controls against fund misuse, and prioritizing leadership competency in financial expertise and ethical integrity. These findings offer practical guidance for policymakers and Hajj fund management institutions in enhancing fund stewardship within Islamic finance principles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».