Daya Dukung Pariwisata Selama Pandemi Covid-19 di Wana Wisata Ranca Upas, Kabupaten Bandung, Jawa Barat
Bibliographic record
Abstract
Rencana pembangunan fasilitas dan aktivitas wisata di Wana Wisata Ranca Upas (WWRU), Kabupaten Bandung serta pandemi Covid-19 secara tidak langsung berdampak pada lingkungan fisik kawasan hutan khususnya perhitungan daya dukung pariwisata seperti pengaturan jarak fisik. Penelitian bertujuan untuk mengkaji karakteristik pengunjung selama pandemi Covid-19, menganalisis daya dukung fisik, serta mencari faktor koreksi ekologi dan psikologi untuk kemudian menganalisis daya dukung riil dan efektif. Metode penelitian menggunakan metode kuantitatif didukung oleh data kualitatif berupa observasi langsung, wawancara, kuesioner serta studi literatur dan dokumen. Analisis daya dukung fisik, riil, dan efektif mengacu pada Cifuentes (1992), faktor koreksi ekologi melalui studi literatur, sedangkan faktor koreksi psikologi dianalisis menggunakan skala likert dan garis kontinum. Hasil studi menunjukkan bahwa WWRU selama pandemi Covid-19 mampu menampung 46.784 pengunjung/hari. Faktor koreksi ekologi yang didapatkan berdasarkan hasil studi adalah 40% untuk matahari, 6,25% dan 18,75% untuk curah hujan, serta 51,77% untuk faktor koreksi psikologi. Sedangkan berdasarkan studi literatur adalah 20,93% untuk tanah, 20,24% untuk air, dan 28,46% untuk rumput. Hasil perhitungan menunjukkan daya dukung riil kawasan WWRU selama pandemi Covid-19 adalah 5.896 pengunjung/hari atau menurun sekitar 71,44% dibandingkan penelitian sebelum pandemi Covid-19 sedangkan daya dukung efektif selama Covid-19 menggunakan kapasitas manajemen adalah 1.814 pengunjung/hari dan masih bisa dioptimalkan apabila dibandingkan dengan rerata kunjungan tahunan aktual WWRU.
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 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 | 0.024 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, 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".