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Enregistrement W4412136430 · doi:10.12962/j2716179x.v20ii.5063

Permodelan Value Uplift Dampak Pembangunan Infrastruktur

2025· article· id· W4412136430 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJurnal Penataan Ruang · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk memetakan model kenaikan nilai lahan (value uplift) yang dipicu oleh pembangunan Tol Akses Balikpapan–Ibu Kota Nusantara (IKN), dengan fokus pada area sekitar interchange Karang Joang hingga Kawasan Industri Kariangau (KIK). Studi ini membandingkan kondisi tahun 2017, sebelum proyek tol dimulai, dengan tahun 2025 saat pembangunan telah mencapai sekitar 80%. Melalui metode Confirmatory Factor Analysis (CFA) untuk mereduksi variabel dan regresi stepwise untuk membentuk model prediktif, penelitian ini berhasil mengidentifikasi variabel-variabel yang berpengaruh signifikan terhadap harga lahan, yakni NJOP, Koefisien Lantai Bangunan (KLB), legalitas tata ruang, dan kedekatan terhadap jalan tol. Model yang dihasilkan memiliki nilai Adjusted R² sebesar 0,854, yang mengindikasikan bahwa kombinasi keempat variabel tersebut mampu menjelaskan 85,4% variasi harga lahan. Rata-rata peningkatan harga lahan antara tahun 2017 hingga 2025 mencapai 261%, dengan kenaikan maksimum hingga 481% di titik-titik tertentu. Proyeksi lanjutan hingga tahun 2033 mempertimbangkan pengaruh inflasi tahunan sebesar 3,03% untuk memprediksi dinamika harga lahan di kawasan strategis pembangunan. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa faktor regulatif dan spasial memiliki peran dominan dalam pembentukan nilai lahan di sekitar koridor tol, dengan kontribusi tertinggi berasal dari variabel legalitas tata ruang dan kedekatan terhadap infrastruktur. Implikasi praksis dari temuan ini menunjukkan adanya peluang signifikan untuk optimalisasi pendapatan daerah melalui skema Land Value Capture (LVC), terutama melalui penyesuaian NJOP dan penerapan bonus zonasi. Hal ini sejalan dengan kebijakan nasional seperti UU No. 1 Tahun 2022 tentang HKPD dan Perpres No. 79 Tahun 2023 tentang Rencana Induk IKN, yang mendorong pemanfaatan kenaikan nilai lahan sebagai sumber pembiayaan pembangunan yang berkelanjutan dan berkeadilan.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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