Perubahan Harga Lahan di Kelurahan Baiya Pasca Penetapan Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) Palu
Bibliographic record
Abstract
Pembangunan ataupun perkembangan suatu wilayah pasti akan memiliki pengaruh pada wilayah sekitarnya juga sama halnya dengan penetapan Kawasan Ekonomi Khusus Palu pada Kelurahan Baiya pasti berdamapak pada wilayah sekitar Kelurahan Baiya. Penelitian ini sendiri bertujuan untuk mencari tahu pengaruh dari Kawasan Ekonomi Khusus Palu terhadap perubahan harga lahan di Kelurahan Baiya yang dilihat dari penetapan kawasan ekonomi khusus dan juga perubahan penggunaan lahan dari tahun sebelum adanya penetapan Kawasan Ekonomi Khusus hingga tahun eksisting saat ini secara periodik. Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kualitatif dengan teknik analisis data perubahan penggunaan lahan dan perubahan harga lahan. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan bahwa Kelurahan Baiya mengalami perubahan penggunaan lahan serta perubahan harga lahan dari sebelum adanya Kawasan Ekonomi Khusus hingga setelah adanya Kawasan Ekonomi Khusus. Perubahan yang terjadi tersebut dikarenakan Kawasan Ekonomi Khusus memiliki pengaruh terhadap harga lahan pada Kelurahan Baiya yang mana hal ini juga didukung oleh perubahan penggunaan lahan yang ada pada wilayah tersebut dan juga didukung oleh faktor-faktor perubahan harga lahan lainnya seperti faktor fisik wilayah, faktor sosial wilayah, faktor lokasi dan aksesibilitas wilayah, dan lain lain.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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 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".