ANALISIS KEKUATAN PEMBUKTIAN KETERANGAN ANAK \nSEBAGAI SAKSI DALAM PERADILAN PIDANA \n(Studi Putusan No. 503/Pid.B(A)/2011/PNTK)
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak \n \n \nBerdasarkan Pasal 3 Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 23 tahun 2002 \ntentang Perlindungan Anak bahwa perlindungan anak bertujuan untuk menjamin \nterpenuhinya hak-hak anak agar dapat hidup, tumbuh, berkembang dan \nberpartisipasi secara optimal sesuai dengan harkat dan martabat kemanusiaan, \nserta mendapat perlindungan dari kekerasan dan diskriminasi, demi terwujudnya \nanak Indonesia yang berkualitas, berakhlak mulia dan sejahtera. Berkaitan dengan \nketerangan anak sebagai saksi dalam peradilan pidana bahwa kesaksian anak tidak \ndapat dipertanggungjawabkan secara sempurna dalam hukum pidana dan \nketerangannya hanya dipakai sebagai petunjuk saja. Sedangkan pengaruh anak \nsebagai saksi ialah untuk menambah keyakinan hakim jika ditunjang oleh alat \nbukti lainnya.Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimanakah kekuatan \npembuktian keterangan anak sebagai saksi dalam peradilan pidana pada Studi \nPutusan No. 503/Pid.B(A)/2011/PNTK dan apakah yang menjadi dasar putusan \nhakim dalam menjatuhkan putusan terhadap pelaku. \nMetode yang digunakan dalam penelitian ini adalah melalui pendekatan yuridis \nempiris dengan menggunakan data primer dan data sekunder. Data sekunder \ndiperoleh melalui studi pustaka, kemudian data primer diperoleh melalui studi \nlapangan dengan cara observasi dan wawancara yang kemudian analisa data \ndilakukan dengan cara analisis kualitatif.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».