Analisis Pengembangan Obyek Wisata Salib Kasih Terhadap Peningkatan Kesejahteraan Masyarakat Di Kecamatan Siatas Barita Kabupaten Tapanuli Utara
Bibliographic record
Abstract
Sektor Pariwisata merupakan salah satu sektor andalan Kabupaten Tapanuli Utara. Salah satu lokasi wisata andalan andalah Kawasan Wisata salib kasih yang potensial untuk dikembangkan. Untuk itu diperlukannya suatu strategi yang tepat dan efektif. Dengan adanya Strategi pengembangan kawasan wisata salib kasih dari segi objek wisata, prasarana dan sarana wisata serta pasar dan promosi wisata diharapkan kesejahteraan masyarakat dapat meningkat yang dilihat dari tingkat pendapatan, kesehatan dan pendidikan masyarakat. Penelitian ini dilakukan di kawasan wisata salib kasih. Tipe penelitian adalah deskriptif dengan menggunakan analisis statistik, yang artinya penulis tidak menggunakan pengujian hipotesis tetapi hanya mendeskripsikan data - data yang di peroleh di lapangan, kemudian dilakukan interpretasi terhadap data, dan akhirnya analisis dan pembahasan terhadap data serta anlisis SWOT yang artinya penulis mengidentifikasi faktor kekuatan, kelemahan, peluang dan ancaman kemudian menentukan faktor Internal dan faktor eksternal untuk mendapatkan strategi pengembangannya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kondisi pengembangan kawasan wisata salib kasih masih dapat ditingkatkan. Strategi utama dalam pengembangan kawasan wisata yakni strategi yang memanfaatkan dan menggali potensi masyarakat dalam mengadakan kegiatan - kegiatan yang mengedepankan nilai unik dari kawasan wisata salib kasih melalui kebijakan Pemerintah membuat kalender wisata tahunan Kabupaten tapanuli utara serta industri pariwisata disarankan melibatkan masyarakat untuk mengembangkan kawasan wisata sehingga dengan ikut terlibatnya masyarakat secara aktif maka masyarakat akan memperoleh penghasilan yang tetap sehingga kesejahteraannya meningkat
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 | 0.007 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.007 |
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".