Manajemen Haji dan Umrah Indonesia: Problematika Kebijakan dan Peningkatan Tata Kelola
Notice bibliographique
Résumé
Policy paper ini menguraikan bahwa penyelenggaraan ibadah haji dan umrah di Indonesia menghadapi berbagai tantangan kompleks yang memerlukan transformasi kebijakan dan tata kelola yang komprehensif. Artikel kebijakan ini menganalisis problematika utama dalam manajemen haji dan umrah Indonesia, meliputi antrian panjang calon jemaah haji yang mencapai 20-30 tahun, ketidakseimbangan distribusi kuota antar provinsi, lemahnya pengawasan PPIU, dan rendahnya kualitas pembimbingan manasik. Tulisan menggunakan Metodologi penulisan artikel kebijakan ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode analisis dokumen dan studi literatur yang komprehensif. Pengumpulan data dilakukan melalui review terhadap dokumen kebijakan, laporan kinerja instansi terkait, dan literatur akademik yang relevan dengan penyelenggaraan haji dan umrah. Data primer diperoleh dari laporan resmi Kementerian Agama, Direktorat Jenderal PHU, BPKH, dan instansi terkait lainnya Analisis menggunakan pendekatan USG (Urgency, Seriousness, Growth) yang dikembangkan oleh (Bryson, 2018) untuk menentukan prioritas masalah, dengan metode evaluasi alternatif kebijakan William N. Dunn berdasarkan kriteria efektivitas, efisiensi, feasibilitas, sustainability, dan kelayakan politik. Landasan teoritis mengintegrasikan Teori Manajemen Pelayanan Publik, Queue Management Theory, Good Governance, dan Service Quality Model. Lima alternatif kebijakan dianalisis, dengan Sistem Manajemen Haji Nasional Terintegrasi (SIMHAJI) memperoleh skor tertinggi (22). Hasil dan pembahasannya menunjukkan bahwa SIMHAJI merupakan solusi optimal karena mampu mengatasi akar masalah secara sistemik, meningkatkan efisiensi operasional hingga 31%, dan memperkuat transparansi serta akuntabilitas penyelenggaraan haji-umrah, Kesimpulan utama menyebutkan perlunya transformasi digital komprehensif melalui implementasi platform terintegrasi yang didukung meliputi penerbitan Peraturan Presiden tentang transformasi digital haji-umrah dan implementasi platform terintegrasi.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».