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Enregistrement W4386541839 · doi:10.29313/bcsurp.v3i2.8331

Identifikasi Kesesuaian Atraksi Wisata Pantai Berdasarkan Daya Tampung dan Daya Dukung

2023· article· en· W4386541839 sur OpenAlexaff
Widya Maharani, Yulia Asyiawati

Notice bibliographique

RevueBandung Conference Series Urban & Regional Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourismRecreationCarrying capacityGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental sciencePolitical scienceEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Pangandaran Beach has various kinds of tourist attractions such as beach recreation areas, watersport, swimming, snorkeling, mangrove tourism and camping, but these tourist attractions have not considered the suitability of tourist attractions considering that the Pangandaran beach area is a disaster-prone area, for this reason it is necessary to carry out this study to consider the carrying capacity and carrying capacity of tourist attractions. This study aims to identify the types of tourist attractions in the Pangandaran beach area, identify the suitability of tourist attractions and identify the carrying capacity and carrying capacity of beach tourism attractions in the Pangandaran beach area. The analytical method used is the tourism suitability index, carrying capacity analysis by calculating physical carrying capacity (PCC), real carrying capacity (RCC), and effective carrying capacity (ECC) and regional carrying capacity analysis. Based on the results of the suitability index analysis for beach recreation tourism in the appropriate category (84.52%), mangrove ecotourism (64.10%) and snorkeling tourism (56.14%) in the conditional category, based on the results of calculating capacity, the value of PCC (319,051) > RCC (11,928) > ECC (10,504) shows that the tourism capacity of Pangandaran Beach has not been exceeded. The results of the calculation of the area's carrying capacity can accommodate 65,049 people from all types of tourist attractions. From the results of this analysis, what can be recommended from this study is to develop tourist attractions by adding and updating variations in various kinds of tourist attraction activities.
 Abstrak. Pantai Pangandaran memiliki berbagai macam atraksi wisata seperti area rekreasi pantai, watersport, berenang, snorkeling ,wisata mangrove dan berkemah akan tetapi atraksi wisata tersebut belum mempertimbangkan kesesuaian atraksi wisata mengingat kawasan pantai pangandaran merupakan kawasan rawan bencana, untuk itu perlu dilakukan kajian ini untuk mempertimbangkan daya tampung dan daya dukung untuk atraksi wisata. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi jenis atraksi wisata yang terdapat di kawasan pantai pangandaran, mengidentifikasi kesesuaian atraksi wisata dan mengidentifikasi daya tampung dan daya dukung atraksi wisata pantai di kawasan pantai Pangandaran. Metode analisis yang digunakan adalah indeks kesesuaian wisata, analisis daya tampung dengan menghitung daya tampung fisik (PCC), daya tampung riil (RCC), dan daya tampung efektif (ECC) dan analisis daya dukung kawasan. Berdasarkan hasil analisis indeks kesesuaian wisata rekreasi pantai kategori sesuai (84,52%), ekowisata mangrove (64,10%) dan wisata snorkeling (56,14%) kategori sesuai bersyarat, berdasarkan hasil pehitungan daya tampung didapatkan nilai PCC (319.051) > RCC (11.928) > ECC (10.504), menunjukan daya tampung wisata Pantai Pangandaran belum terlampaui. Hasil perhitungan daya dukung kawasan dapat menampung 65.049 orang dari seluruh jenis atraksi wisata. Dari hasil analisis tersebut yang dapat direkomendasikan dari kajian ini adalah melakukan pengembangan atraksi wisata dengan penambahan dan pembaharuan variasi dalam berbagai macam aktivitas atraksi wisata.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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