IDENTIFIKASI RESIKO INVESTOR DALAM INVESTASI JALAN TOL
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Dengan dicanangkannya percepatan pembangunan infrastruktur yang antara lain jugamencakup pembangunan 1600 km jalan tol dalam 5 tahun kedepan, pemerintah sudahmelakukan perombakan pada regulasi yang mempermudah untuk berinvestasi bisnis jalan tolyang bankable dengan ditetapkannya Undang-Undang No. 38 tahun 2004 tentang Jalan danPeraturan Pemerintah No. 15 tahun 2005 tentang Jalan Tol.Konsep yang mendasari jalan tol adalah suatu konsep pendanaan dimana dana pembangunanjalan tol sepenuhnya diperoleh dari pemakai jalan tol melalui pengenaan tarif tol. Sedangkaninvestor dibantu lembaga-lembaga pendanaan dalam hal ini berfungsi sebagai “jembatan†agarjalan tol yang bersangkutan dapat diwujudkan dan menghasilkan pendapatan. Industri jalan tolmerupakan proyek yang sangat dipengaruhi risiko dan ketidakpastian dimana timbulnya risikodan ketidakpastian akan mempengaruhi investor merencanakan investasi proyek jalan tol.Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan faktor-faktor utama dari sekian banyak faktor risikoyang mempengaruhi risk response planning investor jalan tol untuk memutuskan berinvestasijalan tol di Indonesia.Setelah melakukan pengujian data maka hasil penelitian didapat bahwa faktor internal lebihdominan dari pada faktor eksternal, dimana prioritas faktor berdasarkan kriteria yaitu identifikasirisiko dan risk attitute memberikan kontribusi hasil yang signifikan. Sedangkan urutan prioritasfaktor berdasarkan subkritera adalah; variabel penentuan besaran tarif, perkiraan biayakonstruksi, operasi, dan pemeliharaan, perkiraan volume lalu lintas, tingkat pengembalianinvestasi, masa konsesi, kematangan dalam mengambil keputusan, profesionalitas sikap, danketerlambatan penyelesaian proyek.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
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 it