Strategi Peningkatan Daya Tarik Wisata Di Kawasan Agrowisata Pucak Teaching Farm Di Kabupaten Maros
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study aims to identify supporting and inhibiting factors in increasing tourism attraction in the Pucak Teaching Farm Agrotourism Area in Maros Regency by using qualitative and quantitative approaches. The analysis method used to determine the supporting and inhibiting factors in increasing tourism attraction is to use quantitative descriptive analysis and to answer strategies to increase tourism attraction using Internal and External Strategic Factors (IFAS – EFAS) analysis. The results of the study show that the supporting factors are weather conditions, good accessibility and supporting facilities, so the strategy that can be used by optimizing supporting factors and fulfilling inhibiting factors to increase tourist attraction again. Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor pendukung dan penghambat dalam meningkatkan daya tarik wisata di Kawasan Agrowisata Pucak Teaching Farm di Kabupaten Maros dengan menggunakan pendekatan kualitatif dan kuantitatif. Adapun metode analisis yang digunakan untuk mengetahui faktor pendukung dan penghambat dalam meningkatkan daya tarik wisata yaitu menggunakan analisis deskriptif kuantitaif dan untuk menjawab strategi meningkatkan daya tarik wisata menggunakan analisis Faktor Startegi Internal dan Eskternal (IFAS – EFAS). Hasil penelitian menunjukkan faktor pendukung yaitu kondisi cuaca, aksesibilitas yang baik dan fasilitas penunjang dan pendukung maka strategi yang dapat digunakan dengan melakukan pengoptimalan faktor pendukung dan pemenuhan faktor penghambat untuk meningkatkan kembali daya tarik wisata.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».