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Enregistrement W4413332857 · doi:10.29313/bcsurp.v5i2.20396

Identifikasi Faktor yang Berpengaruh dalam Transformasi Nilai Lahan di SWK Gedebage

2025· article· en· W4413332857 sur OpenAlexaff
Farras Nasywa Meisyifa, Nia Kurniasari

Notice bibliographique

RevueBandung Conference Series Urban & Regional Planning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Land Suitability Analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The land transformation in the Sub-City Area (SWK) of Gedebage, as a new growth center of Bandung City, has triggered significant changes in land value. This study aims to identify and map the variables influencing land value transformation before and after development, using the Matrix of Cross Impact Multiplications Applied to Classification (MICMAC) method. Data were collected through questionnaires and interviews with key stakeholders, and analyzed based on the influence and dependence levels among variables. The results indicate that variables such as the Availability of Green Open Space (KRTH) and Quality of Regional Infrastructure (KIW) are key factors in future land value shifts. The changing positions of variables between pre- and post-development phases highlight a complex systemic dynamic. These findings provide a foundation for formulating more adaptive and sustainable spatial policies for future development in the Gedebage area. Abstrak. Transformasi lahan di Sub Wilayah Kota (SWK) Gedebage sebagai pusat pertumbuhan baru Kota Bandung telah memicu perubahan signifikan terhadap nilai lahan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi dan memetakan faktor-faktor yang memengaruhi perubahan nilai lahan sebelum dan sesudah pengembangan, menggunakan metode Matrix of Cross Impact Multiplications Applied to Classification (MICMAC). Data diperoleh melalui kuesioner dan wawancara dengan aktor kunci serta dianalisis berdasarkan tingkat pengaruh dan ketergantungan antar faktor. Hasil menunjukkan bahwa faktor seperti Ketersediaan Ruang Terbuka Hijau (KRTH) dan Kualitas Infrastruktur Wilayah (KIW) menjadi faktor kunci dalam perubahan nilai lahan di masa depan. Pergeseran posisi faktor antara pra dan pasca pengembangan menandakan adanya dinamika sistem yang kompleks. Temuan ini memberikan dasar perumusan kebijakan spasial yang lebih adaptif dan berkelanjutan untuk pengembangan kawasan Gedebage ke depan.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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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