Strategi Pemasaran Destinasi Berdasarkan Tourism Area Life Cycle (TALC) di Desa Wisata Kembang Kuning, Lombok Timur
Bibliographic record
Abstract
Desa Kembang Kuning sebagai salah satu desa wisata yang memiliki fokus dan keunggulan pada penyediaan homestay. Perkembangan Desa Kembang Kuning dapat diidentifikasi menggunakan teori Tourism Area Life Cycle (TALC). Supaya dapat terus berkembang dan bersaing, Desa Kembang Kuning dapat menerapkan strategi pemasaran yang sesuai dengan fase- fase pada teori TALC. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis posisi Desa Kembang Kuning berdasarkan teori TALC serta mengembangkan strategi pemasaran yang tepat berdasarkan fase TALC. Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini diperoleh dari studi literatur, wawancara dengan 3 orang pengelola Desa Wisata Kembang Kuning, dan observasi lapangan. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif kualitatif dengan menggunakan pendekatan TALC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Desa Kembang Kuning sedang berada pada fase development yang ditandai dengan mengingkatnya keterlibatan aktor, baik masyarakat, pemerintah, maupun investor yang didukung dengan peningkatan sarana dan prasarana.Berdasarkan posisi Desa Wisata Kembang Kuning pada TALC, strategi pemasaran yang dilakukan ialah menawarkan harga yang kompetitif (cost leadership), menjual produk wisata yang berbeda (differentiation), dan fokus pada segmen tertentu. Desa Wisata Kembang Kuning perlu menyiapkan strategi pemasaran yang berbeda untuk menghadapi fase consolidation yang akan 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) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".