Analisis Faktor Pengembangan Destinasi Wisata Bawah Laut di Pulau Gili Genting, Sumenep Menggunakan Metode Analytical Hierarcy Process (AHP)
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor pengembangan destinasi wisata bawah laut di Pulau Gili Genting, Kabupaten Sumenep dengan menggunakan metode Analytical Hierarcy Process (AHP). Gili Genting terkenal akan keindahan wisata bawah laut berupa terumbu karang yang cantik, keindahan alam dan suasana yang sunyi sehingga membuat para wisatawan ingin menetap di Pulau ini. Disisi lain, kondisi wisata yang baik tidak diiringi dengan adanya pengembangan yang berkelanjutan. Hal ini dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu: Economic (C1), Technology (C2), Social-culture (C3), Infrastructure (C4), Environtment (C5), Security (C6). Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana menganalisis faktor yang paling berpengaruh terhadap pengembangan potensi wisata bawah laut di Pulau Gili Genting, Sumenep dengan pendekatan metode AHP. Hasil penelitian telah menunjukkan bahwa perangkingan faktor utama dalam pengembangan wisata bawah laut di wilayah ini adalah sebagai berikut: faktor pertama adalah aspek infrastruktur (0.440), kedua adalah faktor keamanan (0.238), ketiga adalah faktor lingkungan (0.113), yang keempat adalah faktor teknologi (0.113), kelima ialah faktor ekonomi (0.065) dan yang terakhir adalah faktor sosial budaya (0.030). Setelah dilakukan perhitungan analisis faktor, diharapkan bahwa pihak pemerintah dapat berkolaborasi dengan masyarakat daerah setempat guna mewujudkan pembangunan serta pengembangan wisata bawah laut yang lebih menarik, fasilitas yang lengkap serta mampu bersaing dengan destinasi wisata lain. Kata kunci: analisis faktor, wisata, Gili Genting, AHP
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».