Diplomasi Indonesia Berbasis Program Cross Border Tourism dalam Meningkatkan Kunjungan Wisatawan Mancanegara
Bibliographic record
Abstract
Aruk Sajingan Indonesia telah menghadapi tantangan tentang minimnya kunjungan wisatawan mancanegara, hal ini dikarenakan aruk termasuk pintu masuk darat yang hanya mendapatkan no urut keempat dari lima pintu masuk darat yang ada di Indonesia., sebagai upaya meningkatkan kunjungan wisatawan manca negara melalui pintu masuk darat maka Indonesia melakukan diplomasi melalui program cross border tourism. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini bertujuan untuk menganalisa implementasi diplomasi Indonesia berbasis program cross border tourism dalam meningkatkan kunjungan wisatawan mancanegara batas di wilayah border Aruk Sajingan Kabupaten Sambas Kalimantan Barat Indonesia. Peneliti menggunakan metode kualitatif, teknik pengumpulan data dengan menggunakan teknik wawancara teknik observasi dan teknik dokumentasi. Hasil penelitian teranalisa Implementasi diplomasi Indonesia berbasis program cross border tourism dalam meningkatkan kunjungan wisatawan mancanegara di wilayah border Aruk Sajingan Kabupaten Sambas Kalimantan Barat Indonesia telah dilakukan oleh multi track diplomacy yaitu government; bussiness; dan private citizent. Implementasi diplomasi melalui government berlandaskan pada tiga tingkatan regulasi yaitu tingkatan lokal, nasional dan internasional. Lebih lanjut implementasi diplomasi melalui Bussines dilakukan oleh The Indonesian Tours and Travel Agencies (Asita) dan dioperasikannya pasar belampar yang berlokasi dekat dengan Pos Lintas Batas Negara (PLBN) Aruk Indonesia, Asita selaku pelaku bisnis telah mempromosikan daya tarik wisata yang dimiliki desa di Aruk Sajingan dan telah mengajak para wisatawan mancanegara untuk berbelanja di pasar belampar. Implementasi Diplomasi melalui private citizent dilakukan oleh komunitas Generasi Pesona Indonesia (GenPI) dan Generasi Wonderful Indonesia (GenWI) dengan menyebarkan potensi cross-border tourism melalui media digital. Dengan demikian multi track diplomacy telah menyebabkan wisatawan mancanegara tertarik berkunjung ke perbatasan Aruk Indonesia, hal tersebut menyebabkan meningkatnya sektor pariwisata lintas batas.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.009 |
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".