IDENTIFIKASI RESIKO INVESTOR DALAM INVESTASI JALAN TOL
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dengan dicanangkannya percepatan pembangunan infrastruktur yang antara lain jugamencakup pembangunan 1600 km jalan tol dalam 5 tahun kedepan, pemerintah sudahmelakukan perombakan pada regulasi yang mempermudah untuk berinvestasi bisnis jalan tolyang bankable dengan ditetapkannya Undang-Undang No. 38 tahun 2004 tentang Jalan danPeraturan Pemerintah No. 15 tahun 2005 tentang Jalan Tol.Konsep yang mendasari jalan tol adalah suatu konsep pendanaan dimana dana pembangunanjalan tol sepenuhnya diperoleh dari pemakai jalan tol melalui pengenaan tarif tol. Sedangkaninvestor dibantu lembaga-lembaga pendanaan dalam hal ini berfungsi sebagai “jembatan†agarjalan tol yang bersangkutan dapat diwujudkan dan menghasilkan pendapatan. Industri jalan tolmerupakan proyek yang sangat dipengaruhi risiko dan ketidakpastian dimana timbulnya risikodan ketidakpastian akan mempengaruhi investor merencanakan investasi proyek jalan tol.Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan faktor-faktor utama dari sekian banyak faktor risikoyang mempengaruhi risk response planning investor jalan tol untuk memutuskan berinvestasijalan tol di Indonesia.Setelah melakukan pengujian data maka hasil penelitian didapat bahwa faktor internal lebihdominan dari pada faktor eksternal, dimana prioritas faktor berdasarkan kriteria yaitu identifikasirisiko dan risk attitute memberikan kontribusi hasil yang signifikan. Sedangkan urutan prioritasfaktor berdasarkan subkritera adalah; variabel penentuan besaran tarif, perkiraan biayakonstruksi, operasi, dan pemeliharaan, perkiraan volume lalu lintas, tingkat pengembalianinvestasi, masa konsesi, kematangan dalam mengambil keputusan, profesionalitas sikap, danketerlambatan penyelesaian proyek.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle