KEBIJAKAN HUKUM PIDANA DALAM PEMBERANTASAN TINDAK PIDANA PROSTITUSI ONLINE DI INDONESIA
Bibliographic record
Abstract
Kajian ini bertujuan untuk mengenal pasti kebijakan hukum pidana terhadap tindak pidana prostitusi online yang terjadi di Indonesia. Kajian ini merupakan kajian pendekatan yuridis normatif dan empiris dengan menggunakan alat bantu instrument kemudian diperoleh hasil kajian menurut ilmu dan teori-teori atau pendapat penyelidik sendiri, dan terakhir menyimpulkannya. Hasil kajian menunjukkan bahawa kemajuan teknologi informasi melalui internet telah dimanfaatkan oleh pelaku pelacuran terutama mucikari melalui media social sebagai tempat promosi perempuan pekerja seks, dan juga disebabkan oleh faktor lain salah satunya tempat pelacuran resmi telah ditutup pemerintah daerah di Indonesia. Sehubungan dengan tindak pidana ini, Pemerintah Indonesia telah mempunyai perangkat hukum dalam mengatasi prostitusi online yaitu KUHP, Undang Undang Nomor 21 Tahun 2007 Tentang Pemberantasan Tindak Pidana Perdagangan Orang, Undang Undang Nomor 35 Tahun 2014 tentang Perlindungan Anak disebabkan perempuan pekerja seks yang dipromosikan lebih banyak anak-anak, selanjutnya telah dimiliki lex specialist yaitu UU Nomor 19 Tahun 2016 tentang Perubahan Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2008 tentang Informasi dan Transaksi Elektronik. Perangkat hukum yang dimiliki ini kenyataan di lapangan prostitusi online masih terus berlangsung. Sehingga melalui kajian ini penulis memberikan rekomendasi bukan hanya kebijakan hukum pidana penal saja tetapi juga kebijakan hukum pidana non penal yang perlu dipertingkatkan iaitu memberi pendidikan seks yang benar seperti Pendidikan Internet di sekolah yang meliputi penggunaan internet yang berkesan, terutama dalam bidang-bidang pembangunan ilmu pengetahuan, bekerja positif & mendekatkan diri kepada tuhan, menjalin hubungan akrab antara orang tua dan anak, mengawasi pergaulan & memilih lingkungan yang positif, diperlukan peranan pemerintah yang tegas namun bersinergi dalam mengambil kebijakan dengan masyarakat.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.075 | 0.015 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".