Identifikasi Faktor Internal dan Faktor Eksternal dalam Pengembangan Agrowisata Kopi di Kecamatan Sumber Jaya Kabupaten Lampung Barat
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian dilaksanakan dengan tujuan untuk mengidentifikasi faktor internal dan faktor eksternal dalam bentuk kekuatan, kelemahan, peluang dan ancaman yang dapat dijadikan dasar untuk merumuskan strategi pengembangan Agrowisata Kopi di Sekolah Kopi Lampung Barat. Penelitian ini dilaksanakan di Kecamatan Sumber Jaya Kabupaten Lampung Barat. Metode analisis data pada penelitian ini menggunakan analisis deskriptif kuantitatif. Pengambilan data di lapangan dilaksanakan pada bulan November hingga Desember 2022. Pengumpulan data penelitian dilaksanakan melalui FGD pada 3 desa sekitar lokasi agrowisata, responden penelitian berjumlah 36 orang pemangku kepentingan. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui jumlah total skor faktor kekuatan 2,20 dan kelemahan 0,65, sehingga diketahui jumlah total skor IFE adalah 2,85, hal ini menunjukkan posisi faktor internal berada pada skala penilaian sedang. Jumlah total skor EFE adalah 3,17, dari hasil ini menunjukkan faktor eksternal berada pada posisi penilaian kuat dengan total skor faktor peluang 2,90 dan ancaman 0,27, sehingga dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa total matrik EFE lebih besar dibandingkan matrik IFE, hal tersebut menggambarkan bahwa keadaan internal Agrowisata berada pada kondisi tumbuh dan kembangkan dengan memanfaatkan peluang yang ada. Kata kunci: agrowisata kopi, faktor internal, dan faktor eksternal
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».