PEMBERDAYAAN MASYARAKAT MELALUI PENGEMBANGAN DESA WISATA (STUDI KASUS: DESA TETEBATU, KECAMATAN SIKUR, LOMBOK TIMUR)
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi bentuk pemberdayaan masyarakat dalam pengembangan Desa Wisata Tetebatu. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan pendekatan kualitatif, teknik pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan observasi, wawancara, dan dokumentasi. Kemudian setelah data terkumpul baik itu data primer dan sekunder, selanjutnya akan dilakukan analisis data menggunakan teknik analisis data model Miles dan Huberman yang terdiri dari data reduction (reduksi data), data display (penyajian data), dan conclusion drawing / verification (penarikan kesimpulan / verifikasi). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberdayaan masyarakat dalam pengembangan Desa Wisata Tetebatu dilakukan melalui berbagai bentuk kegiatan seperti pendampingan yang terdiri dari (pelatihan bahasa inggris, pelatihan tata kelola homestay, pelatihan pengolahan sampah (ecobrick), pelatihan tour guide dan porter, dan pelatihan untuk membuka kelas memasak (cooking class)), pembangunan sarana dan prasarana, serta pembentukan organisasi desa wisata yaitu Kelompok Sadar Wisata (Pokdarwis). Hal ini turut berperan penting dalam memberikan kontribusi besar pada peningkatan partisipasi dan kesejahteraan masyarakat setempat. Dengan pemberdayaan ini, masyarakat dapat memperoleh kemandirian ekonomi, melestarikan lingkungan, dan memperkuat budaya lokal. Pada akhirnya, hal ini akan mendorong pariwisata berkelanjutan yang berbasiskan masyarakat.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.005 |
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".