Identifikasi Faktor yang Berpengaruh dalam Transformasi Nilai Lahan di SWK Gedebage
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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 ».