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Enregistrement W4407143425 · doi:10.57239/pjlss-2025-23.1.00378

Realizing Progressive Law through E-Courts in Indonesian Civil Procedure Law: A Comparative Study

2025· article· en· W4407143425 sur OpenAlexaboutno aff
Muhammad Arifin

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Life and Social Sciences (PJLSS) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndonesian Legal and Regulatory Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawIndonesianPolitical scienceCivil law (Civil law)Comparative lawPublic lawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of digital technology has changed various aspects of life, including the judicial system.In Indonesia, e-courts were introduced as part of civil procedure law reform through Supreme Court Regulation No. 1 of 2019.The background of this research is the need to improve the conventional justice system that is slow, bureaucratic and costly.E-courts are expected to increase efficiency, speed up the litigation process, and expand access to justice for the wider community, especially in the digital era and during the COVID-19 pandemic.This study aims to analyze the implementation of e-court in Indonesia's civil procedural law context, evaluate its contribution to improving access to justice, and assess its implementation from the perspective of progressive law that emphasizes substantive justice over procedural justice.In addition, this research also conducts a comparative study with countries such as Singapore, the United Kingdom, Canada, and the United States, which have been more advanced in implementing electronic court systems.The research method used is the normative juridical method with a comparative approach and case study.The normative juridical approach analyzes laws and regulations related to e-court in Indonesia.In contrast, the comparative approach examines the implementation of e-court in other countries to learn the best practices.Case studies were conducted by examining court decisions in Indonesia using the e-court system, and evaluating how its implementation affects the accessibility and efficiency of justice.The results showed that the implementation of e-court in Indonesia has successfully accelerated the judicial process and reduced costs for justice seekers, especially during the pandemic.However, there are still obstacles in technological infrastructure gaps, especially in remote areas, and low digital literacy among the public and legal practitioners.Based on the comparative study, Indonesia can adopt various best practices from other countries, such as strengthening infrastructure, increasing technological literacy, and developing an online mediation system.This study concludes that to realize substantive justice by the spirit of progressive law, e-courts must continue to be developed by ensuring inclusivity and responsiveness to the community's needs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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