TINJAUAN YURIDIS PEMBAGIAN WARIS TERHADAP ANAK ALM. IVAN LIMBUNAN BERDASARKAN PUTUSAN PENGADILAN
Notice bibliographique
Résumé
Hukum waris adalah peralihan harta kekayaan oleh pewaris kepada para ahli waris. Pada pembagian warisan tidak terlepas dari permasalahan sengketa yang dialami para ahli waris, hal ini dialami oleh anak-anak dari perkawinan ke-1, ke-2, ke-3, ke-4 dan ke-5 dari Alm. Ivan Limbunan. Pokok permasalahan: Bagaimanakah pembagian waris terhadap anak-anak dari perkawinan ke-1, ke-2, ke-3, ke-4 dan ke-5 dari Alm.Ivan Limbunan menurut KUHPerdata, Apakah isi amar Putusan Pengadilan Negeri Makassar Nomor 422/Pdt.G/2020/PN.MKS Bagian Nomor 1 Tentang Pembagian Harta Waris Alm. Ivan Limbunan Kepada Ahli Warisnya Sudah Sesuai Atau Tidak Menurut KUHPerdata. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif analisis dengan pendekatan kualitatif, meneliti bahan pustaka melalui data sekunder sebagai bahan dasar untuk diteliti. Hasil penelitian ini mengemukakan bahwasannya Anak-anak dari perkawinan ke-1, ke-2, ke-3, ke-4 dan ke-5 dari Alm.Ivan Limbunan bisa mendapatkan waris berdasarkan Pasal 832 dan Pasal 852 KUHPerdata dengan pembagian waris yaitu Fransiska (8/14) bagian dan ke enam anak-anak dari perkawinan ke-1, ke-2, ke-3, ke-4 dan ke-5 dari alm. Ivan Limbunan masing-masing mendapat (1/14) bagian, Isi Amar Putusan Pengadilan Negeri Makassar Nomor 422/Pdt.G/2020/ PN.MKS Bagian Nomor 1 tentang pembagian harta waris Alm.Ivan Limbunan kepada ahli warisnya tidak sesuai dengan Pasal 250, Pasal 830 jo 852, dan Pasal 852a KUHPerdata.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».