ANALISIS PRIORITAS STRATEGI PENGELOLAAN DESA WISATA RAMMANG-RAMMANG, KABUPATEN MAROS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAKDesa wisata Rammang-Rammang terletak di kabupaten Maros memiliki keindahan alam karst yang indah dan unik sehingga banyak dikunjungi wisatawan. Oleh karena itu, sangat penting untuk mengembangkan desa wisata rammang-rammang menjadi objek wisata berkelanjutan dengan memperhatika prioritas program strategis. Hal ini dikarenakan pertumbuhan industri pariwisata yang tidak terencana mengakibatkan masalah yang besar, sehingga diperlukan strategi khusus untuk mengelola desa wisata berdasarkan pilihan strategi prioritas. Penelitian ini bertujuan menerapkan strategi pengelolaan pariwisata berekelanjutan dengan mengacu pada hasil analisis nilai hirarki pembobotan prioritas strategi yang telah ditemukan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif dan kuantitatif dengan menggunakan Analisis SWOT dan AHP. Hasil analisis SWOT menunjukkan bahwa Desa Wisata Rammang-Rammang berada pada posisi Kuadran I dengan kondisi positif, memiliki peluang (Opportunity) dan kekuatan (Strength) yang baik. Selanjutnya untuk dikembangkan perumusan strategi berdasarkan urutan prioritas hirarki melalui tahap, pertama adalah fokus pada aspek sosial, diikuti peningkatan partisipasi masyarakat lokal, merumuskan strategi keberlanjutan ekonomi, pelestarian alam dan lingkungan, dan terakhir, strategi pengelolaan pariwisata. Strategi ini mencakup edukasi, partisipasi masyarakat, bisnis lokal, konservasi ekosistem, dan kolaborasi pemerintah serta organisasi non-pemerintah untuk mencapai keberlanjutan pariwisata yang lebih baik.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».