Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal kesekretarisan, manajemen bisnis, Perhotelan, Pariwisata dan logistik.
Gayatri, Anindita
Unknown Affiliation
Humanities Economics, Econometrics & Finance Education Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Infrastructure Readiness for Blended Learning Education Business in Indonesia After Covid-19 Gayatri, Anindita
Journal Management SMC Vol 11 No 2 (2025): Jurnal Manajemen, Pariwisata dan Logistik
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Pariwisata dan Logistik Lentera Mondial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3333/lbs.v11i2.82

Abstract

This research is conducted to find the most suitable digital platform for blended learning business in Indonesia by analyzing the proportion population of desktop and mobile device owners for 9 years within 2015 to 2023. The data used for the analysis is quantitative and sourced from the dataset of Indonesian Statistic (BPS). It aims to give a better decision for education business players in choosing digital platform by province in Indonesia. The results of the study prove a significant mobile platform growth which cannot be caught up by desktop platform for most of the provinces. But surprisingly besides Java and Bali, these provinces have the highest proportion users of both desktop and mobile devices among other provinces i.e. The Riau Islands, North Kalimantan and East Kalimantan.
Tingkat Korelasi Kebangsaan Wisman Dengan Bandara Masuk Menggunakan Analisa Artificial Intelligence Gayatri, Anindita
Journal Management SMC Vol 11 No 2 (2025): Jurnal Manajemen, Pariwisata dan Logistik
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Pariwisata dan Logistik Lentera Mondial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3333/lbs.v11i2.83

Abstract

Penelitian ini dibuat untuk menganalisis tingkat korelasi antara kewarganegaraan wisatawan mancanegara yang masuk ke Indonesia terhadap bandara pintu masuk nya dalam kurun waktu 2022 – 2024 menggunakan metode statistik koefisien korelasi Pearson. Ini sebagai salah satu solusi untuk membantu industri pariwisata mengoptimalkan hasil peningkatan infrastruktur transportasi internasional yang telah dilakukan pemerintah 10 tahun terakhir. Dengan membaca pola jalur kedatangannya diharapkan dapat membantu perencanaan pengembangan industri pariwisata Indonesia seperti penyesuaian minor dari fasilitas bandara terminal kedatangan internasional, penyesuaian layanan dari pemain industri pariwisata di wilayah bandara pintu masuk dan sebagainya. Data primer yang digunakan untuk analisa adalah kuantitatif dan bersumber dari laporan resmi Badan Pusat Statistik (BPS). Data dianalisis menggunakan Artificial Intelligence dengan pengkondingan Python oleh penulis. Hasil penelitian membuktikan bahwa tidak selamanya asumsi bahwa bandara Indonesia yang terdekat dengan negara wisatawan adalah yang menjadi pilihan pintu masuk kedatangannya.
Co-Authors