IDENTIFIKASI POTENSI OBJEK DAYA TARIK WISATA DI DESA BISSOLORO SEBAGAI DESA WISATA BERBASIS ALAM
Bibliographic record
Abstract
Wisata alam mempunyai potensi yang besar dalam sistem kepariwisataan. Dalam pengembanganya, wisata alam menguntungkan dengan letak geografis dan keragaman sumber daya alam yang memiliki keunikan tersendiri dibandingkan dengan wisata lainya. Kabupatem Gowa merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Sulawesi Selatan yang memiliki banyak potensi obyek wisata yang menarik untuk dikembangkan, salah satunya wisata alam. Penelitian ini berujuan untuk mengetahui potensi objek daya tarik wisata di Kabupaten Gowa, tepatnya di Kecamatan Bungaya Desa Bissoloro serta untuk mengetahui karakteristik faktor yang menjadi pendukung daya tarik wisata alam di lokasi tersebut. Penelitian ini berlokasi di Desa Bissoloro Kecamatan Bungaya Kabupaten Gowa. Pengumpulan data primer dan sekunder dilakukan pada bulan Maret – September tahun 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa potensi objek daya tarik wisata di Desa Bissoloro Kecamatan Bungaya Kabupaten Gowa yaitu faktor yang menjadi pendukung daya tarik wisata alam tersebut sesuai dengan namanya yaitu wisata hutan pinus, antara lain wisata Hutan Pinus Moncong Sipolong, Hutan Pinus Rita Malompoa, Hutan Pinus Panorama, Hutan Pinus Tangkalaka, dan Hutan Pinus Selow adalah hutan pinusnya yang asri dan sejuk. Sedangkan objek wisata Puncak Tinambung Highland memiliki faktor daya tarik dengan pemandangan yang indah serta memiliki variabel dan indikator yang sudah terpenuhi. Hutan Pinus Moncong Sipolong, Hutan Pinus Rita Malompoa, Hutan Pinus Panorama, Hutan Pinus Tangkalaka, Hutan Pinus Selow, dan Puncak Tinambung sudah memenuhi semua indikator dalam karakteristik kawasan wisata alam namun terdapat faktor yang belum terpenuhi yaitu pada variabel something to buy, yaitu kawasan wisata alam ini belum mempunyai produk yang khas untuk diperjualbelikan pada wisatawan yang datang.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
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".