Implications of Legal Positivism on Cybercrime Law Enforcement in Indonesia in the Case of the Hacking of the Mojokerto City Government Website
Notice bibliographique
Résumé
The existence of legal positivism that prioritizes legal certainty is expected to resolve various cybercrime criminal cases. One of them happened in the case of the Mojokerto City Government site hacking. The case has troubled the community, especially the city government of Mojokerto. The research method uses normative juridical research with a legal approach, concepts and collects primary legal materials in hacking rules and information technology in cybercrime crime. The study results found that the existence of legal positivism in the crime of cybercrime positions the law as statutory regulation and law as an order containing sanctions. In-Law No. 19 of 2016 concerning amendments to Law No. 11 of 2008 concerning Electronic Information and Transactions contains orders and prohibited actions. The actions taken by the suspect are deemed unfair if there are no sanctions or punishments because, according to legal positivism, justice that is legality (statutory regulation) is justice that prioritizes legal certainty. The law in force in article 46 paragraph 3 of Law No. 19 of 2016 concerning Amendments to Law No. 11 of 2008 concerning Electronic Information and Transactions must be imposed on the suspect in the Mojokerto City government website hacking case.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,051 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».