Penilaian Daya Tarik Obyek Wisata Studi Kasus: 20 Obyek Wisata di Ponorogo, Indonesia
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Artikel ini bertujuan untuk menilai daya tarik obyek wisata dan mengungkap manfaat-manfaat yang didapatkan dari penilaian daya tarik wisata. Riset yang dilaporkan melalui artikel ini mengambil contoh kasus 20 obyek wisata yang ada di Kabupaten Ponorogo. Metode yang digunakan adalah analisis multikriteria dengan penilaian sederhana biner. Terdapat 4 komponen daya tarik yang digunakan meliputi Atraksi, Aksesibilitas, Amenitas, dan Penyokong. Keempat komponen tersebut diturunkan ke dalam 12 atribut meliputi: (1) Rating atraksi; (2) Jarak dari pusat kota; (3) Kondisi jalan; (4) Transportasi umum; (5) Tempat parkir; (6) Akomodasi terdekat; (7) Tempat ibadah; (8) Warung makan / restoran; (9) Toilet; (10) Informasi / ulasan; (11) Penunjuk / penanda; (12) Peta. Hasil riset menunjukkan bahwa dari 20 obyek wisata yang diteliti, 10 obyek wisata masih masuk dalam kategori dengan daya tarik agak rendah, rendah, dan sangat rendah. Sisanya masuk dalam kategori daya tarik sedang, agak tinggi, tinggi, dan sangat tinggi. Selanjutnya, manfaat dari penilaian daya tarik tersebut antara lain: berhasil mengidentifikasi peringkat dan kategori daya tarik obyek sebagai dasar perumusan prioritas pengembangan serta mengidentifikasi kelemahan masing-masing atribut dari setiap obyek wisata yang dapat digunakan sebagai dasar perumusan program dan kegiatan yang tepat sasaran dan tepat guna.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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 it