Examining the Impact of Destination Image on Tourist Satisfaction and Loyalty at Lake Toba, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to test the influence of destination image on tourist loyalty satisfaction in Lake Toba, Indonesia.This study uses an explanatory research approach.The population of this study is all Domestic Tourists visiting the Lake Toba Region.Determination of the number of samples using the formula and obtained as many as 96 respondents.Primary data collection is done by questionnaire (questionnaire).The data analysis method used is Partial Least Square (PLS) based Structural Equation Modelling (SEM).The study results show that cognitive, unique, and affective images positively and significantly affect on tourist satisfaction in tourist destinations in the Lake Toba Region.Cognitive Image, Unique Image, and Tourist Satisfaction positively and significantly affect Tourist Loyalty in Lake Toba Tourism Destinations.However, the Affective Image only significantly affects Tourist Loyalty in Lake Toba Tourism Destinations.Cognitive Image and Unique Image have a positive and significant effect on Tourist Loyalty Through Tourist Satisfaction at Tourist Destinations in Lake Toba Tourism Destinations, and Affective Image has no significant effect on Tourist Loyalty Through Tourist Satisfaction at Tourist Destinations in the Lake Toba Tourism Destinations.Lake Toba Area managers must carry out various relevant programs and maintain good relations with stakeholders in maintaining tourism destinations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».