Pengaruh Kawasan Berorientasi Transit terhadap Gentrifikasi Sosial Ekonomi: Studi Kasus Kawasan Stasiun Manggarai
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Transit-oriented development (TOD) integrates transportation and land use with high density and mixed functions. However, the development of these areas has the potential to trigger gentrification, as happened in Manggarai, Jakarta, where land prices increased after TOD development. This study aims to analyze the influence of TOD elements on socioeconomic gentrification around Manggarai Station. The method used is multivariate regression analysis based on observations, documentation, and literature from government agencies. The results show that land use area influences population size, particularly through the conversion of vacant land into residential or commercial use. However, socioeconomic variables such as education level, occupation type, income, and land prices are not significantly affected by land area, commercial density, or pedestrian length. Conversely, distance from the station significantly affects population size, education level, and land prices. Areas closer to the station are more desirable due to transportation accessibility, although this does not have a major impact on inbound migration or income. These findings emphasize the importance of policies that consider the socioeconomic impacts of TOD development. Abstrak. Kawasan berorientasi transit (TOD) mengintegrasikan transportasi dan penggunaan lahan dengan karakteristik kepadatan tinggi dan fungsi campuran. Namun, pengembangan kawasan ini berpotensi memicu gentrifikasi, seperti yang terjadi di Manggarai, Jakarta, di mana harga lahan meningkat pasca-pengembangan TOD. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh elemen-elemen TOD terhadap gentrifikasi sosial ekonomi di sekitar Stasiun Manggarai. Metode yang digunakan adalah analisis regresi multivariat berdasarkan observasi, dokumentasi, dan literatur dari instansi pemerintah. Hasil menunjukkan bahwa luas penggunaan lahan berpengaruh terhadap jumlah penduduk, terutama melalui alih fungsi lahan kosong menjadi perumahan atau perkantoran. Namun, variabel sosial ekonomi seperti tingkat pendidikan, jenis pekerjaan, pendapatan, dan harga lahan tidak terpengaruh secara signifikan oleh luas lahan, kepadatan komersial, maupun panjang pedestrian. Sebaliknya, jarak dari stasiun berpengaruh signifikan terhadap jumlah penduduk, tingkat pendidikan, dan harga lahan. Area yang lebih dekat ke stasiun lebih diminati karena aksesibilitas transportasi, meskipun tidak berdampak besar pada migrasi masuk atau pendapatan. Temuan ini menekankan pentingnya kebijakan yang memperhatikan dampak sosial ekonomi dari pengembangan TOD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».