ANALISIS PRIORITAS STRATEGI PENGELOLAAN DESA WISATA RAMMANG-RAMMANG, KABUPATEN MAROS
Bibliographic record
Abstract
ABSTRAKDesa wisata Rammang-Rammang terletak di kabupaten Maros memiliki keindahan alam karst yang indah dan unik sehingga banyak dikunjungi wisatawan. Oleh karena itu, sangat penting untuk mengembangkan desa wisata rammang-rammang menjadi objek wisata berkelanjutan dengan memperhatika prioritas program strategis. Hal ini dikarenakan pertumbuhan industri pariwisata yang tidak terencana mengakibatkan masalah yang besar, sehingga diperlukan strategi khusus untuk mengelola desa wisata berdasarkan pilihan strategi prioritas. Penelitian ini bertujuan menerapkan strategi pengelolaan pariwisata berekelanjutan dengan mengacu pada hasil analisis nilai hirarki pembobotan prioritas strategi yang telah ditemukan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif dan kuantitatif dengan menggunakan Analisis SWOT dan AHP. Hasil analisis SWOT menunjukkan bahwa Desa Wisata Rammang-Rammang berada pada posisi Kuadran I dengan kondisi positif, memiliki peluang (Opportunity) dan kekuatan (Strength) yang baik. Selanjutnya untuk dikembangkan perumusan strategi berdasarkan urutan prioritas hirarki melalui tahap, pertama adalah fokus pada aspek sosial, diikuti peningkatan partisipasi masyarakat lokal, merumuskan strategi keberlanjutan ekonomi, pelestarian alam dan lingkungan, dan terakhir, strategi pengelolaan pariwisata. Strategi ini mencakup edukasi, partisipasi masyarakat, bisnis lokal, konservasi ekosistem, dan kolaborasi pemerintah serta organisasi non-pemerintah untuk mencapai keberlanjutan pariwisata yang lebih baik.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
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".