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)
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

 
 
 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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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