Strategi Pengembangan Industri Pariwisata Pulau Kaniungan Kampung Teluk Sumbang Kecamatan Biduk Biduk
Notice bibliographique
Résumé
Pemerintah Daerah Kabupaten Berau dalam hal Dinas Kebudayaan dan Pariwisata saat ini belum memiliki suatu strategi perencanaan dan pengembagan industri pariwisata yang komprehensif dan perencanaan dan pengembangan yang dilakukan masih bersifat sektoral. Data yang diperoleh menunjukkan bahwa terdapat penurunan jumlah angka wisatawan dimana pada tahun 2022 jumlah wisatawan yang berkunjung ke Pulau Kaniungan adalah sebanyak 3.171 jiwa sedangkan pada tahun 2023 hanya sebanyak 2.164 jiwa. Pengembangan dan pengelolaan industri pariwisata yang baik dibutuhkan untuk menangani permasalahan yang ada di Pulau Kaniungan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana kondisi eksisting industri pariwisata, serta strategi yang diperoleh berdasarkan analisis SWOT faktor internal dan eksternal, kemudian merumuskan strategi pengembangan industri pariwisata menggunakan analisis Quantitative Strategic Planning Matrix (QSPM). Hasil temuan yang didapatkan adalah terdapat 11 strategi pengembangan industri pariwisata yang dapat memberikan solusi komprehensif terhadap permasalahan industri pariwisata di Pulau Kaniungan. Kata-kunci : Pariwisata, Industri, Pengembangan, SWOT, QSPM
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».