Strategi Pengembangan Kawasan Ekowisata Bahari Kota Sabang Provinsi Aceh
Bibliographic record
Abstract
Kota Sabang memiliki dua kawasan konservasi laut, yaitu Taman Wisata Alam Laut (TWAL) yang ditetapkan melalui Surat Keputusan Menteri Pertanian Nomor 928/KPTS/UM/12/1982 dan Pesisir Timur Pulau Weh (PTPW) yang ditetapkan melalui Surat Keputusan Menteri Kelautan dan Perikanan Nomor 57/KEPMEN-KP/2013. Pengembangan pariwisata di Kota Sabang, termasuk penetapan kawasan ekowisata bahari telah diatur dalam Qanun (Perda) Kota Sabang No. 9 Tahun 2019 tentang Rencana Induk Pembangunan Kepariwisataan Kota (Ripparkot) Sabang Tahun 2019-2027. Kawasan ekowisata bahari di Kota Sabang memiliki zona pemanfaatan pariwisata yang cukup besar untuk pengembangan kawasan ekowisata bahari. Penelitian ini bertujuan menyusun arahan dan strategi pengembangan kawasan ekowisata bahari di Kota Sabang. Analisis yang digunakan mencakup penentuan Satuan Kawasan Ekowisata Bahari (SKEB) dan A’WOT. Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa, rencana pengembangan kawasan ekowisata bahari di Kota Sabang terdiri dari dua SKEB, yakni SKEB I yang meliputi Gampong (desa) Iboih, Batee Shoek dan Krueng Raya serta SKEB II yang terdiri dari Gampong (desa) Kuta Timu, Ie Meulee, Ujoeng Kareung dan Anoe Itam. Berdasarkan hasil analisis A’WOT, dihasilkan 6 strategi prioritas dalam pengembangan kawasan ekowisata bahari di Kota Sabang yaitu: (1) Mengantisipasi kerusakan lingkungan yang dapat diakibatkan oleh wisatawan dengan membuat regulasi berdasarkan daya dukung kawasan; (2) Mengembangkan wisata bahari berbasis konservasi dengan standar internasional untuk menarik wisatawan eksklusif; (3) Mengembangkan rencana pengelolaan wisata berbasis satuan kawasan wisata untuk meningkatkan tata kelola dan konservasi lingkungan; (4) Memanfaatkan status Pelabuhan Bebas Sabang dan lokasi yang strategis untuk menarik investasi dalam pengembangan infrastruktur wisata bahari; (5) Mengembangkan produk wisata bahari agar memiliki daya tarik unik untuk menghadapi persaingan dengan daerah maupun negara lain dengan atraksi dan aktivitas wisata yang serupa; (6) Meningkatkan kapasitas tenaga kerja lokal di bidang ekowisata melalui program pelatihan dan sertifikasi internasional.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".