Penilaian Daya Tarik Obyek Wisata Studi Kasus: 20 Obyek Wisata di Ponorogo, Indonesia
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
Artikel ini bertujuan untuk menilai daya tarik obyek wisata dan mengungkap manfaat-manfaat yang didapatkan dari penilaian daya tarik wisata. Riset yang dilaporkan melalui artikel ini mengambil contoh kasus 20 obyek wisata yang ada di Kabupaten Ponorogo. Metode yang digunakan adalah analisis multikriteria dengan penilaian sederhana biner. Terdapat 4 komponen daya tarik yang digunakan meliputi Atraksi, Aksesibilitas, Amenitas, dan Penyokong. Keempat komponen tersebut diturunkan ke dalam 12 atribut meliputi: (1) Rating atraksi; (2) Jarak dari pusat kota; (3) Kondisi jalan; (4) Transportasi umum; (5) Tempat parkir; (6) Akomodasi terdekat; (7) Tempat ibadah; (8) Warung makan / restoran; (9) Toilet; (10) Informasi / ulasan; (11) Penunjuk / penanda; (12) Peta. Hasil riset menunjukkan bahwa dari 20 obyek wisata yang diteliti, 10 obyek wisata masih masuk dalam kategori dengan daya tarik agak rendah, rendah, dan sangat rendah. Sisanya masuk dalam kategori daya tarik sedang, agak tinggi, tinggi, dan sangat tinggi. Selanjutnya, manfaat dari penilaian daya tarik tersebut antara lain: berhasil mengidentifikasi peringkat dan kategori daya tarik obyek sebagai dasar perumusan prioritas pengembangan serta mengidentifikasi kelemahan masing-masing atribut dari setiap obyek wisata yang dapat digunakan sebagai dasar perumusan program dan kegiatan yang tepat sasaran dan tepat guna.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle