Pembentukan Cluster Objek Daya Tarik Wisata (ODTW) di Kota Yogyakarta
Bibliographic record
Abstract
Kota Yogyakarta sebagai pusat kebudayaan di Pulau Jawa memiliki potensi unsur tradisional, baik budaya maupun keramahtamahan masyarakat lokal. Hal tersebut menjadi salah satu faktor penarik wisatawan terutama wisatawan mancanegara untuk mengunjungi Kota Yogyakarta. Peningkatan kunjungan wisatawan mancanegara akan memberikan pengaruh yang signifikan terhadap peningkatan devisa Kota Yogyakarta. Di sisi lain, meskipun telah dilakukan upaya pengembangan dalam meningkatkan kunjungan wisatawan mancanegara, masih terdapat permasalahan berupa kurang meratanya distribusi wisatawan mancanegara antar ODTW di pusat dan pinggir kota, sehingga dibutuhkan integrasi ODTW sebagai bentuk pemerataan kunjungan. Artikel ini merupakan bagian dari penelitian terkait pengembangan integrasi ODTW Kota Yogyakarta, dimana artikel ini memuat proses pembentukan cluster sebagai salah satu langkah dalam meningkatkan integrasi ODTW. Tahapan yang dilakukan antara lain menentukan tingkat kepentingan komponen cluster dengan theor itical descriptive analysis, kemudian menyusun kriteria pembentukan cluster dan membentuk cluster ODTW dengan mengelaborasi hasil theor itical descriptive analysis dan karakteristik eksisting ODTW Kota Yogyakarta yang didapatkan dari empirical descriptive analysis . Berdasarkan hasil analisis, dari 21 ODTW Kota Yogyakarta, terbentuk 5 cluster ODTW di Kota Yogyakarta yang selanjutnya akan menjadi input dalam peningkatan integrasi antar ODTW Kota Yogyakarta.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.056 | 0.015 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".