Pembuktian dan Penjatuhan Putusan Pidana Terhadap Terdakwa Tindak Pidana Penganiayaan (Studi Kasus Putusan Nomor 26/Pid.B/2016/Pn.Tab.)
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak—Tindak pidana merupakan suatu perbuatan atau rangkaian perbuatan yang dapat dikenakan hukum pidana. Salah satu bentuk dari tindak pidana adalah penganiayaan.Yang diaksudkan dengan penganiayaan yaitu berbuat menyiksa, menyakiti dan sengaja merusak dan mengurangi kesehatan orang. Pokok permasalahannya adalah bagaimana penerapan sanksi tindak pidana penganiayaan oleh jaksa penuntut umum dan bagaimana pertimbangan hakim pada putusan perkara tindak pidana penganiayaan. Tipe hukum normatif yang saya gunakan di penulisan penelitian ini. Sedangkan pendekatan masalah menggunakan pendekatan konseptual, pendekatan perundang-undangan dan pendekatan kasus. Penerapan sanksi tindak pidana penganiayaan oleh jaksa penuntut umum mengacu pada pasal 351 ayat (1) KUHP yang pantas dengan pasal 3 Peraturan Mahkamah Agung Republik Indonesia No. 2 Tahun 2012 tentang penyesuaian batas tindak pidana ringan danjumlah denda dalam KHUP. Sedangkan hakim mempertimbangkan setiap dakwaan dari jaksa penuntut umum, maka terdakwa telah memenuhi dakwaan tunggal dan berdasarkan proses pemeriksaan alat bukti yakni keterangan saksi-saksi, surat, keterangan terdakwa, petunjuk, dan barang bukti. Dalam persidangan sudah dibuktikan bukti-bukti bahwa telah terjadi tindak pidana penganiayaan biasa. Dengan demikian Majelis Hakim menjatuhkan putusan dengan pidana kurangan penjara 4 (empat) bulan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».