Analisis Faktor Pengembangan Destinasi Wisata Bawah Laut di Pulau Gili Genting, Sumenep Menggunakan Metode Analytical Hierarcy Process (AHP)
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
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor pengembangan destinasi wisata bawah laut di Pulau Gili Genting, Kabupaten Sumenep dengan menggunakan metode Analytical Hierarcy Process (AHP). Gili Genting terkenal akan keindahan wisata bawah laut berupa terumbu karang yang cantik, keindahan alam dan suasana yang sunyi sehingga membuat para wisatawan ingin menetap di Pulau ini. Disisi lain, kondisi wisata yang baik tidak diiringi dengan adanya pengembangan yang berkelanjutan. Hal ini dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu: Economic (C1), Technology (C2), Social-culture (C3), Infrastructure (C4), Environtment (C5), Security (C6). Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana menganalisis faktor yang paling berpengaruh terhadap pengembangan potensi wisata bawah laut di Pulau Gili Genting, Sumenep dengan pendekatan metode AHP. Hasil penelitian telah menunjukkan bahwa perangkingan faktor utama dalam pengembangan wisata bawah laut di wilayah ini adalah sebagai berikut: faktor pertama adalah aspek infrastruktur (0.440), kedua adalah faktor keamanan (0.238), ketiga adalah faktor lingkungan (0.113), yang keempat adalah faktor teknologi (0.113), kelima ialah faktor ekonomi (0.065) dan yang terakhir adalah faktor sosial budaya (0.030). Setelah dilakukan perhitungan analisis faktor, diharapkan bahwa pihak pemerintah dapat berkolaborasi dengan masyarakat daerah setempat guna mewujudkan pembangunan serta pengembangan wisata bawah laut yang lebih menarik, fasilitas yang lengkap serta mampu bersaing dengan destinasi wisata lain.
 
 Kata kunci: analisis faktor, wisata, Gili Genting, AHP
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 | 0.009 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.005 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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