ANALISIS OPTIMALISASI EKS BMN IDLE (Studi Kasus Eks BMN Idle Berupa Tanah Dan Bangunan Rumah Negara Golongan II di Jl. Letjend Suprapto No. 31 Jember)
Bibliographic record
Abstract
BMN idle merupakan peluang sekaligus tantangan bagi seorang Asset Manager. Sebagai peluang karena pola pemanfaatan yang baik akan menghasilkan penerimaan bagi negara, juga disebut sebagai tantangan karena dalam prakteknya diperlukan research yang cukup kompleks, kemampuan berinteraksi dengan investor, serta penyesuaian atas keterikatan BMN idle pada peraturan. Di Kabupaten Jember terdapat 13 unit aset Eks BMN idle berupa tanah dan/atau bangunan dalam status tanpa pemanfaatan. Beberapa dari aset tersebut memiliki potensi nilai yang tinggi karena terletak di kawasan strategis, salah satunya Eks BMN Idle di Jalan Letjend Suprapto No. 31 Jember. Untuk mengetahui potensi aset tersebut, penulis melakukan analisis pasar dan analisis keuangan sehingga terbentuk Higest And Best Use (HBU) atas objek optimalisasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa alternatif pengembangan yang mencerminkan HBU objek optimalisasi adalah gedung pertokoan (ruko). Setelah HBU objek optimalisasi diketahui, penulis mengidentifikasi bentuk pemanfaatan yang paling sesuai dengan tipe pengembangan. Berdasarkan idenitifikasi tersebut, ditentukan bahwa bentuk pemanfaatan yang paling sesuai adalah Kerja Sama Pemanfaatan (KSP). Bentuk pemanfaatan ini akan menghasilkan penerimaan negara berupa kontribusi tetap dan Profit Sharing selama masa KSP, serta bangunan ruko dan fasilitasnya di akhir masa KSP.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".