E-Prosiding Persidangan Serantau Manasik Haji 2025 (MANASIK2025)

MANASIK2025 Putrajaya, 7-8 Oktober 2025 420 keberkesanan bimbingan ibadah, dan ketelusan komunikasi sering muncul dalam laporan media cetak dan media sosial. Kaedah penilaian tradisional seperti soal selidik pasca-haji sering kali terhad oleh response bias, saiz sampel kecil, serta kekangan masa. Lebih penting lagi, pandangan jemaah kini banyak diungkapkan di platform digital, seperti Facebook, Twitter, TikTok dan laman ulasan umum, yang sukar dihimpunkan secara manual. Tanpa mekanisme pintar untuk menganalisis data besar ini, potensi maklum balas bernilai daripada jemaah tidak dimanfaatkan sepenuhnya. Kekurangan pendekatan berasaskan data dalam memahami customer experience pengalaman pelanggan boleh menyebabkan jurang antara perancangan strategik dan realiti pengalaman lapangan. Justeru, pendekatan AI berasaskan analisis sentimen dapat menawarkan cara baharu untuk memahami persepsi awam terhadap Tabung Haji secara holistik dan berterusan. 3.0 OBJEKTIF KAJIAN Kajian ini mempunyai tiga objektif utama: i. Menganalisis secara konseptual bagaimana teknik AI, khususnya NLP dan analisis sentimen, boleh digunakan untuk menilai persepsi jemaah terhadap kemudahan dan perkhidmatan Tabung Haji. ii. Mengenal pasti faktor utama yang membentuk persepsi jemaah terhadap pengalaman haji bersama Tabung Haji. iii. Membangunkan satu kerangka konseptual bagi memahami hubungan antara faktor perkhidmatan Tabung Haji, persepsi jemaah, dan keberkesanan analisis berasaskan AI. 4.0 TINJAUAN LITERATUR 4.1 Persepsi dan Kepuasan Jemaah terhadap Tabung Haji Beberapa kajian terdahulu telah meneliti kepuasan jemaah terhadap pengurusan Tabung Haji. Rahman et al. (2020) menegaskan bahawa kepercayaan (trust), komunikasi, dan literasi kewangan menjadi faktor dominan dalam membentuk kesetiaan depositor Tabung Haji. Kajian oleh Ahmad & Hashim (2021) pula mendapati tahap kepuasan jemaah terhadap pengurusan logistik dan bimbingan ibadah tinggi, namun masih ada ruang penambahbaikan dalam komunikasi dan aduan pelanggan. Dalam konteks pengalaman haji, persepsi pelanggan sering dipengaruhi oleh tiga dimensi utama: (i) perkhidmatan fizikal seperti penginapan, makanan, dan pengangkutan; (ii) perkhidmatan bukan fizikal seperti bimbingan ibadah dan komunikasi; serta (iii) sokongan kewangan dan digital, termasuk sistem pembayaran dan aplikasi THiJARI. 4.2 Aplikasi AI dalam Analisis Sentimen Kecerdasan Buatan kini digunakan secara meluas untuk menilai persepsi pelanggan dalam pelbagai industri (Cambria et al., 2022). Dalam konteks Islamik, pendekatan AI mula diteroka dalam sektor zakat, wakaf, dan perbankan Islam (Hassan & Haron, 2023). Namun, kajian berkenaan penggunaan AI dalam pengurusan haji masih terhad. Analisis sentimen menggunakan NLP membolehkan pengekstrakan emosi dan polariti teks — sama ada positif, negatif, atau neutral (Liu, 2020). Model NLP seperti BERT, LSTM, dan Support Vector Machine telah digunakan untuk memahami emosi pelanggan di media sosial. Kajian sistematik oleh Nasir et al. (2024) mendapati Bahasa Melayu menghadapi cabaran tersendiri dalam NLP kerana kekangan korpus dan variasi linguistik.