Evaluasi Program Aplikasi Tulungagung Tourism Dalam Mendukung Pemulihan Pariwisata Pasca Pandemi Di Kabupaten Tulungagung
Bibliographic record
Abstract
Penerapan Program Aplikasi Tulungagung Tourism Pariwisata Tulungagung dalam pengembangan pariwisata sangat dibutuhkan. Saat ini berwisata sudah menjadi kebutuhan banyak orang dan saatnya mengoptimalkan industri pariwisata dengan sentuhan teknologi serta meningkatkan komersialisasi kawasan wisata melalui alternatif wisata yang lebih modern. Penerapan Program Aplikasi Pariwisata Tulungagung yang dapat diakses melalui gadget dan internet dapat dijadikan sebagai alat bagi pemerintah daerah untuk meningkatkan kualitas pelayanan publik dan meningkatkan perekonomian daerah melalui sektor pariwisata. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan teknik analisis mendalam yaitu mengkaji masalah secara kasus per kasus. Pada penelitian ini, yang menjadi fokus kajian penelitian adalah mengidentifikasi bagaimana peran aplikasi Tulungagung Tourism dalam membantu memulihkan parisiwata di Kabupaten Tulungagung pasca pandemi. Kemudian juga akan meneliti bagaimana faktor apa saja yang mempengaruhi pelaksanaan aplikasi Tulungagung Tourism pada obyek wisata di Kabupaten Tulungagung. Pemerintah Kabupaten Tulungagung melakukan sebuah terobosan di bidang pariwisata dengan menghadirkan layanan masyarakat berupa aplikasi yang bernama Tulungagung Tourism. Aplikasi Tulungagung Tourism dirancang sebagai sarana atau media informasi yang disiapkan pemerintah Kabupaten Tulungagung untuk mempermudah wisatawan dalam memilih spot-spot terbaik. Keberadaan aplikasi Tulungagung Tourism sangat penting karena membantu wisatawan untuk menjelajah tujuan wisata dengan memanfaatkan aplikasi ini. Di dalam aplikasi ini terdapat banyak fitur yang memudahkan bagi wisatawan untuk memilik tujuan wisatanya. Dengan adanya aplikasi Tulungagung Tourism maka kabupaten Tulungagung menjadi salah satu daerah yang paling serius dalam mengembangkan sektor pariwisatanya secara masif dan terus berkembang. Aplikasi ini menjadi salah satu rencana jangka panjang bagi pemerintah karena banyaknya wisata yang ada di Tulungagung maka otomatis pemerintah menyediakan media sarana untuk mengakomodir kebutuhan wisatawan.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.049 | 0.006 |
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".