Formulation of Criminal Law System Policy in the Settlement of Compensation for Corruption Crimes
Notice bibliographique
Résumé
Corruption in Indonesia is not merely a moral transgression but an extraordinary economic crime that depletes national resources. The ultimate objective of corruption eradication, therefore, must be the restoration of state financial losses (asset recovery). However, the current formulation of the criminal law system specifically Article 18 of Law No. 31 of 1999 contains a critical policy flaw. The provision of "Subsidiary Imprisonment" (Pidana Pengganti) allows convicts to substitute their financial restitution obligations with a disproportionately short prison term. This mechanism inadvertently provides an economic incentive for corruptors to conceal assets and choose imprisonment, resulting in significant state revenue loss. This study aims to critique the current penal policy formulation and propose a comprehensive reformulation of the compensation system. The research employs a normative-juridical method with a statutory and conceptual approach, utilizing the "Economic Analysis of Law" theory to evaluate the efficiency of sanctions. The study argues that the penal policy must shift from a "person-based" approach (in personam) to an "asset-based" approach (in rem). It is imperative to abolish the subsidiary imprisonment option for high-value corruption and implement "Non-Conviction Based Forfeiture" to maximize the recovery of state losses. Furthermore, this policy shift requires law enforcers with high-level cognitive skills to trace complex financial trails.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».