Strategi Pemasaran Destinasi Berdasarkan Tourism Area Life Cycle (TALC) di Desa Wisata Kembang Kuning, Lombok Timur
Notice bibliographique
Résumé
Desa Kembang Kuning sebagai salah satu desa wisata yang memiliki fokus dan keunggulan pada penyediaan homestay. Perkembangan Desa Kembang Kuning dapat diidentifikasi menggunakan teori Tourism Area Life Cycle (TALC). Supaya dapat terus berkembang dan bersaing, Desa Kembang Kuning dapat menerapkan strategi pemasaran yang sesuai dengan fase- fase pada teori TALC. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis posisi Desa Kembang Kuning berdasarkan teori TALC serta mengembangkan strategi pemasaran yang tepat berdasarkan fase TALC. Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini diperoleh dari studi literatur, wawancara dengan 3 orang pengelola Desa Wisata Kembang Kuning, dan observasi lapangan. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif kualitatif dengan menggunakan pendekatan TALC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Desa Kembang Kuning sedang berada pada fase development yang ditandai dengan mengingkatnya keterlibatan aktor, baik masyarakat, pemerintah, maupun investor yang didukung dengan peningkatan sarana dan prasarana.Berdasarkan posisi Desa Wisata Kembang Kuning pada TALC, strategi pemasaran yang dilakukan ialah menawarkan harga yang kompetitif (cost leadership), menjual produk wisata yang berbeda (differentiation), dan fokus pada segmen tertentu. Desa Wisata Kembang Kuning perlu menyiapkan strategi pemasaran yang berbeda untuk menghadapi fase consolidation yang akan datang.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».