Strategi Pengembangan Kawasan Ekowisata Bahari Kota Sabang Provinsi Aceh
Notice bibliographique
Résumé
Kota Sabang memiliki dua kawasan konservasi laut, yaitu Taman Wisata Alam Laut (TWAL) yang ditetapkan melalui Surat Keputusan Menteri Pertanian Nomor 928/KPTS/UM/12/1982 dan Pesisir Timur Pulau Weh (PTPW) yang ditetapkan melalui Surat Keputusan Menteri Kelautan dan Perikanan Nomor 57/KEPMEN-KP/2013. Pengembangan pariwisata di Kota Sabang, termasuk penetapan kawasan ekowisata bahari telah diatur dalam Qanun (Perda) Kota Sabang No. 9 Tahun 2019 tentang Rencana Induk Pembangunan Kepariwisataan Kota (Ripparkot) Sabang Tahun 2019-2027. Kawasan ekowisata bahari di Kota Sabang memiliki zona pemanfaatan pariwisata yang cukup besar untuk pengembangan kawasan ekowisata bahari. Penelitian ini bertujuan menyusun arahan dan strategi pengembangan kawasan ekowisata bahari di Kota Sabang. Analisis yang digunakan mencakup penentuan Satuan Kawasan Ekowisata Bahari (SKEB) dan A’WOT. Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa, rencana pengembangan kawasan ekowisata bahari di Kota Sabang terdiri dari dua SKEB, yakni SKEB I yang meliputi Gampong (desa) Iboih, Batee Shoek dan Krueng Raya serta SKEB II yang terdiri dari Gampong (desa) Kuta Timu, Ie Meulee, Ujoeng Kareung dan Anoe Itam. Berdasarkan hasil analisis A’WOT, dihasilkan 6 strategi prioritas dalam pengembangan kawasan ekowisata bahari di Kota Sabang yaitu: (1) Mengantisipasi kerusakan lingkungan yang dapat diakibatkan oleh wisatawan dengan membuat regulasi berdasarkan daya dukung kawasan; (2) Mengembangkan wisata bahari berbasis konservasi dengan standar internasional untuk menarik wisatawan eksklusif; (3) Mengembangkan rencana pengelolaan wisata berbasis satuan kawasan wisata untuk meningkatkan tata kelola dan konservasi lingkungan; (4) Memanfaatkan status Pelabuhan Bebas Sabang dan lokasi yang strategis untuk menarik investasi dalam pengembangan infrastruktur wisata bahari; (5) Mengembangkan produk wisata bahari agar memiliki daya tarik unik untuk menghadapi persaingan dengan daerah maupun negara lain dengan atraksi dan aktivitas wisata yang serupa; (6) Meningkatkan kapasitas tenaga kerja lokal di bidang ekowisata melalui program pelatihan dan sertifikasi internasional.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».