Persepsi Wisatawan terhadap Aspek Penawaran Wisata Pantai Lariti Kabupaten Bima
Bibliographic record
Abstract
Pantai Lariti merupakan salah satu obyek wisata paling potensial di Kabupaten Bima, Provinsi Nusa Tenggara Barat. Meski Lariti memiliki daya tarik wisata yang indah, namun pantai tersebut memiliki masalah yang cukup serius terkait dengan lokasinya yang dekat dengan tambak ikan. Kondisi ini membuat wisatawan tidak nyaman dengan bau dan limbah dari kolam. Selain itu minimnya infrastruktur membuat jumlah pengunjung ke pantai ini juga semakin berkurang dalam kurun waktu tiga tahun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana persepsi wisatawan terhadap pasokan pariwisata di Pantai Lariti dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi peningkatan kondisi Lariti. Kami menggunakan analisis deskriptif dengan IPA dan analisis faktor untuk menentukan faktor yang berpengaruh terkait dengan penawaran wisata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hampir 50% wisatawan tidak puas terkait dengan aspek penawaran pariwisata yag ditawarkan pada Pantai Lariti. Sehingga, 12 dari 20 atribut penelitian menjadi prioritas pemerintah untuk meningkatkan pasokan pariwisata di Pantai Lariti.Atribut-atribut inilah yang akan diprioritaskan penanganannya guna peningkatan kualitas aspek penawaran di Pantai Lariti. Dengan harapan, jumlah kunjungan wisatawan ke Pantai Lariti akan semakin meningkat dan dapat meningkatkan pendapatan daerah Kabupaten Bima
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.007 |
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".