THE DEVELOPMENT STRATEGY OF LAKE KELIMUTU TOURIST ATTRACTION IN ENDE REGENCY
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to analyze the potential and the development of Lake Kelimutu tourist attraction in Ende Regency. The data were collected through observation, documentation, and interviews with stakeholders, such as the Kelimutu National Park Office, Government Tourism Office, Community, and Visitors. The data was then analyzed descriptively for later determined of its development strategies using SWOT. The results of the study showed that the potential of Lake Kelimutu tourist attraction, besides the uniqueness of the three crater lakes, is also a diversity of flora and fauna, and it was concluded that the appropriate alternative strategy for developing Lake Kelimutu tourist attraction was the S-O strategy (strength and opportunity), they are: creating an integrated tourist package marketing strategy for natural and cultural tourism, using various existing social media to promote the uniqueness of the ever-changing colors of the lake, working with various travel agents to provide special discounts or special services for tourists, and creating special transport routes to Lake Kelimutu from Ende. Keywords: potential, development strategy, tourist site, Lake Kelimutu. References Bunghez, C.L. (2016). The Importance of Tourism to a Destination’s Economy. Journal of Eastern Europe Research in Business & Economics, 1-9. Damanik & Weber. (2006). Perencanaan Pariwisata: Dari Teori ke Aplikasi. Yogyakarta: Andi. Engelhard. (2005). Culturally and Ecologically Sustainable Tourism Development through Local Community Management. Culture and Sustainable Development in the Pacific: ANU Press. Fandeli, C. (2002). Perencanaan Kepariwisataan Alam. Yogyakarta: Fakultas Kehutanan Universitas Gadjah Mada. Gaol, H.L. (2014). Potensi Pariwisata Danau Tiga Warna Gunung Kelimutu dan Usaha Kerajinan Kain Tenun Lio Sebagai Atraksi Wisata. JDP, 1(1),31-50. Ismayanti. (2010). Pengantar Pariwisata. Jakarta: PT Gramedia Widisarana Indonesia. Kruja, A. (2012). The Impact of Tourism Sector Development in the Albanian Economy. Economia Seria Management, 15(1), 204-218. Marpaung, H. (2000). Pengetahuan Kepariwisataan. Bandung: Alfabeta. Mohammed, Guellil, Moestefa, Belmokaddem, Mohammed, Sahraoui.(2015). Tourism Spending-Economic Growth Causality in 49 Countries: A Dynamic Panel Data Approach. 2nd Global Conference on Business, Economic, Management and Tourism, 1613-1623. Moleong, J.L. (2007). Metodologi Penelitian Kualitatif (Rev. ed.). Bandung: Remaja Rosdakarya. Pendit, S.N. (1999). Ilmu Pariwisata Sebuah Pengantar Perdana. Jakarta: PT. Pradnya Paramita. Pitana, I Gede & Diarta, I Ketut Surya (2008). Pariwisata sebagai Disiplin Ilmu yang Mandiri. Badan Pengembangan Sumber Daya, Departemen Kebudayaan dan Pariwisata. Rangkuti, F. (2008). Teknik Mengukur dan Strategi Meningkatkan Kepuasan Pelanggan. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Soekadijo. (2000). Anatomi Pariwisata. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Sugiyono. (2013). Metode Penelitian Kombinasi (Mixed Methods). Bandung: Alfabeta. Sukmadinata. (2008). Metode Penelitian Pendidikan. Bandung: Remaja Rosdakarya. Tabash, M.I. (2017). The Role of Tourism Sector in Economic Growth: An Empirical Evidence from Palestine. International Journal of Economic and Financial Issues, 7(2), 103-108. Weiler, B.,& Hall, M.C. (1992). Special Interest Tourism.New York& Toronto: Halsted Press. Yoeti, O.A. (2008). Ekonomi Pariwisata: Introduksi, Informasi, dan Aplikasi.Jakarta: Kompas. Copyright (c) 2019 Geosfera Indonesia Journal and Department of Geography Education, University of Jember This work is licensed under a Creative Commons Attribution-Share A like 4.0 International License
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».