ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT HARGA PERUMAHAN DI KABUPATEN BULELENG
Bibliographic record
Abstract
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi tingkat harga perumahan di Kabupaten Buleleng dan faktor yang paling dominan mempengaruhi tingkat harga perumahan di Kabupaten Buleleng. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan rancangan penelitian faktorial. Subjek penelitian ini adalah developer yang bergerak di bidang properti yang ada di Kabupaten Buleleng dengan jumlah 36 developer. Pengumpulan data menggunakan kuesioner dianalisis menggunakan analisis faktor berbantuan program SPSS 24.0 for Windows. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat harga perumahan di Kabupaten Buleleng adalah faktor keadaan perekonomian memiliki eigenvalue 1.195 dengan nilai varian 17.073%, faktor permintaan dan penawaran memiliki eigenvalue 1.024 dengan nilai varian 14.622%, faktor elastisitas permintaan memiliki eigenvalue 0.433 dengan nilai varian 6.180%, faktor persaingan memiliki eigenvalue 0.175 dengan nilai varian 2.495%, faktor biaya memiliki eigenvalue 2.818 dengan nilai varian 40.262%, faktor tujuan perusahaan memiliki eigenvalue 0.762 dengan nilai varian 10.882%, dan faktor pengawasan pemerintah memiliki eigenvalue 0.594 dengan nilai varian 8.486%. Faktor yang paling dominan mempengaruhi tingkat harga perumahan di Kabupaten Buleleng adalah faktor biaya dengan varimax rotation sebesar 40.262%.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".