Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process Dan Interpolasi Linier Dalam Penentuan Lokasi Wisata Di Kabupaten Karangasem
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Bali is known for its tourism sector, so it has always been one of the alternative tourist destinations for local and foreign tourists. Almost every district in Bali has interesting tourist attractions to visit for tourists. When traveling, tourists usually decide to visit interesting tourist destinations. The number of tourist destinations available, often makes tourists confused about choosing a destination according to their preferences. Therefore, this research is intended for tourists to be able to determine alternative priority tourist sites in Karangasem Regency. In this study, data were collected from 75 respondents to find out alternative tourist sites in Karangasem, and to determine the criteria to be considered for traveling. These criteria are rides provided at tourist sites (C1), price of admission to tourist sites (C2), distance from tourist sites to city center (C3) and facilities provided at tourist sites (C4). 4 alternative tourism data used in the calculation by producing alternative tourist sites at Taman Ujung as the best alternative. The method used is the Analytical Hierarchy Process (AHP) to produce the weighted criteria, scoring the ticket price and distance values using Linear Interpolation and calculating the final value using the Cost and Benefit normalization process. The results of this study can provide alternative tourist locations for domestic tourists who want to vacation in Karangasem Regency.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle