ANALISIS OPTIMALISASI EKS BMN IDLE (Studi Kasus Eks BMN Idle Berupa Tanah Dan Bangunan Rumah Negara Golongan II di Jl. Letjend Suprapto No. 31 Jember)
Notice bibliographique
Résumé
BMN idle merupakan peluang sekaligus tantangan bagi seorang Asset Manager. Sebagai peluang karena pola pemanfaatan yang baik akan menghasilkan penerimaan bagi negara, juga disebut sebagai tantangan karena dalam prakteknya diperlukan research yang cukup kompleks, kemampuan berinteraksi dengan investor, serta penyesuaian atas keterikatan BMN idle pada peraturan. Di Kabupaten Jember terdapat 13 unit aset Eks BMN idle berupa tanah dan/atau bangunan dalam status tanpa pemanfaatan. Beberapa dari aset tersebut memiliki potensi nilai yang tinggi karena terletak di kawasan strategis, salah satunya Eks BMN Idle di Jalan Letjend Suprapto No. 31 Jember. Untuk mengetahui potensi aset tersebut, penulis melakukan analisis pasar dan analisis keuangan sehingga terbentuk Higest And Best Use (HBU) atas objek optimalisasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa alternatif pengembangan yang mencerminkan HBU objek optimalisasi adalah gedung pertokoan (ruko). Setelah HBU objek optimalisasi diketahui, penulis mengidentifikasi bentuk pemanfaatan yang paling sesuai dengan tipe pengembangan. Berdasarkan idenitifikasi tersebut, ditentukan bahwa bentuk pemanfaatan yang paling sesuai adalah Kerja Sama Pemanfaatan (KSP). Bentuk pemanfaatan ini akan menghasilkan penerimaan negara berupa kontribusi tetap dan Profit Sharing selama masa KSP, serta bangunan ruko dan fasilitasnya di akhir masa KSP.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».