Analisis Pengembangan Obyek Wisata Salib Kasih Terhadap Peningkatan Kesejahteraan Masyarakat Di Kecamatan Siatas Barita Kabupaten Tapanuli Utara
Notice bibliographique
Résumé
Sektor Pariwisata merupakan salah satu sektor andalan Kabupaten Tapanuli Utara. Salah satu lokasi wisata andalan andalah Kawasan Wisata salib kasih yang potensial untuk dikembangkan. Untuk itu diperlukannya suatu strategi yang tepat dan efektif. Dengan adanya Strategi pengembangan kawasan wisata salib kasih dari segi objek wisata, prasarana dan sarana wisata serta pasar dan promosi wisata diharapkan kesejahteraan masyarakat dapat meningkat yang dilihat dari tingkat pendapatan, kesehatan dan pendidikan masyarakat. Penelitian ini dilakukan di kawasan wisata salib kasih. Tipe penelitian adalah deskriptif dengan menggunakan analisis statistik, yang artinya penulis tidak menggunakan pengujian hipotesis tetapi hanya mendeskripsikan data - data yang di peroleh di lapangan, kemudian dilakukan interpretasi terhadap data, dan akhirnya analisis dan pembahasan terhadap data serta anlisis SWOT yang artinya penulis mengidentifikasi faktor kekuatan, kelemahan, peluang dan ancaman kemudian menentukan faktor Internal dan faktor eksternal untuk mendapatkan strategi pengembangannya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kondisi pengembangan kawasan wisata salib kasih masih dapat ditingkatkan. Strategi utama dalam pengembangan kawasan wisata yakni strategi yang memanfaatkan dan menggali potensi masyarakat dalam mengadakan kegiatan - kegiatan yang mengedepankan nilai unik dari kawasan wisata salib kasih melalui kebijakan Pemerintah membuat kalender wisata tahunan Kabupaten tapanuli utara serta industri pariwisata disarankan melibatkan masyarakat untuk mengembangkan kawasan wisata sehingga dengan ikut terlibatnya masyarakat secara aktif maka masyarakat akan memperoleh penghasilan yang tetap sehingga kesejahteraannya meningkat
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».