Dinamika Pengaruh Perubahan Guna Lahan terhadap Harga Lahan di Kawasan Wisata Perkotaan Pangandaran
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The growth of the tourism sector in Pangandaran Regency, designated as a National Tourism Strategic Area (KSPN), has driven significant land use changes that directly impact land value increases. This study aims to identify the dynamics of land use change and analyze its influence on land valuation based on market prices and Tax Object Sales Value (NJOP). The research employed spatial analysis (overlay) to examine land use changes over two periods (2016–2019 and 2020–2023) and applied land valuation methods using both market price and NJOP approaches.The results indicate substantial shifts in land use patterns, especially following the KSPN designation. Land previously used for agriculture and shrubland has been converted into commercial, service, and tourism-related uses. Market-based land valuation rose from IDR 418 billion to IDR 1.07 trillion, while NJOP-based valuation increased from IDR 79.7 billion to IDR 241.8 billion. The highest increase occurred in tourism and commercial land categories. In conclusion, the KSPN designation has accelerated land use conversion and significantly boosted land value. These findings are essential for informing spatial planning policies and controlling land price dynamics in strategic tourism areas. Abstrak. Pertumbuhan sektor pariwisata di Kabupaten Pangandaran sebagai Kawasan Strategis Pariwisata Nasional (KSPN) mendorong terjadinya perubahan guna lahan yang berdampak signifikan terhadap kenaikan harga lahan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi dinamika perubahan guna lahan serta menganalisis pengaruhnya terhadap valuasi harga lahan berdasarkan harga pasar dan Nilai Jual Objek Pajak (NJOP). Metode yang digunakan meliputi analisis spasial (overlay) untuk melihat perubahan penggunaan lahan pada dua periode (2016–2019 dan 2020–2023) serta analisis valuasi lahan dengan pendekatan harga pasar dan NJOP.Hasil penelitian menunjukkan adanya perubahan signifikan dalam pola penggunaan lahan, terutama setelah penetapan KSPN. Terjadi konversi lahan dari pertanian dan semak belukar menjadi lahan perdagangan, jasa, dan pariwisata. Valuasi berdasarkan harga pasar meningkat dari Rp418 miliar menjadi Rp1,07 triliun, sementara berdasarkan NJOP meningkat dari Rp79,7 miliar menjadi Rp241,8 miliar. Kenaikan tertinggi tercatat pada lahan fasilitas pariwisata dan perdagangan. Kesimpulannya, penetapan KSPN mempercepat perubahan guna lahan dan meningkatkan nilai lahan secara drastis. Hasil ini penting sebagai acuan perumusan kebijakan penataan ruang dan pengendalian harga lahan di kawasan wisata strategis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».