SWOT Analysis of Strategy Development in Prominent Industries of Underdeveloped Regions: A Case Study of the Kepulauan Mentawai Regency, West Sumatra, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to determine the strategy and analyze the development of leading sectors in underdeveloped areas in West Sumatra.The data analysis method uses the Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats (SWOT) Analysis technique.Determination of research informants using the snowball procedure.The key respondents to this study were the Head of Planning, Regional Development and Infrastructure of the Regional Planning, Research and Development Agency (Bappeda) of the Kepulauan Mentawai Regency because the person concerned had served at the Bappeda Kepulauan Mentawai Regency for quite a long time and knew a lot of information related to the construction sector.The results of the study found that factor mapping through the sum of internal and external factors, it is known that the government of the Kepulauan Mentawai Regency in the construction sector is in quadrant I (aggressive strategy).The strategy adopted is the S-O strategy, namely taking advantage of opportunities with existing strengths, including developing international scale marine tourism resorts, developing landing facilities and processing sand sea fisheries.Kepulauan Mentawai Regency needs to apply the findings of the SWOT analysis, especially the S-O strategy, which is to take advantage of opportunities with existing strengths.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».