ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI DAYA BELI MASYARAKAT TERHADAP PERUMAHAN
Bibliographic record
Abstract
Perumahan dan pemukiman yang layak huni merupakan hak bagi seluruh masyarakat Indonesia. Pemerintah melalui Direktorat Jendral Penyediaan Perumahan Kementerian PUPR mendukung hal tersebut dengan menyediakan rumah bersubsidi bagi masyarakat berpenghasilan rendah (MBR). Melalui program tersebut, pemerintah berharap dapat mengurangi jumlah perumahan dan pemukiman kumuh yang tersebar di wilayah Indonesia khususnya di daerah perkotaan. Dalam penyediaannya, pemerintah harus memperhatikan faktor-faktor yang mempengaruhi dalam pemilihan perumahan bagi masyarakat agar pembangunan perumahan bersifat berkelanjutan. Hal ini ditujukan agar daya beli masayarakat khusunya masyarakat berpenghasilan rendah (MBR) meningkat. Berdasarkan data-data sekunder dari beberapa jurnal, faktor-faktor dominan yang mempengaruhi adalah harga, lokasi serta fasilitas. Dari ketiga faktor tersebut, harga merupakan faktor utama dalam pemilihan perumahan bagi masyarakat. Dalam penelitian ini dilakukan pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Penelitian dilakukan untuk mengetahui pengaruh lokasi dan fasilitas terhadap harga perumahan. Analisis regresi berganda mendapatkan persamaan Y = 0,154 + 0,385 X1 + 0,418 X2. Persamaan tersebut menghasilkan variabel dominan yang pertama adalah fasilitas kemudian diikuti dengan lokasi perumahan, dengan besarnya kontribusi variasi perubahan kedua variable bebas terhadap harga sebesar 98,5%.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.006 |
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".