LEMBAGA KHUSUS DI BIDANG PEMBENTUKAN PERATURAN PERUNDANG-UNDANGAN: URGENSI ADOPSI DAN FUNGSINYA DALAM MENINGKATKAN KUALITAS PERATURAN PERUNDANG-UNDANGAN DI INDONESIA
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Saat debat Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden 2019 Pasangan Joko Widodo dan Ma’ruf Amin menjanjikan membentuk lembaga khusus untuk mengurus pembentukan regulasi. Ide tersebut perlu dikaji urgensinya maupun fungsinya dalam rangka meningkatkan kualitas regulasi di Indonesia. Melalui penulisan gagasan kritis konseptual dengan menggunakan pendekatan yuridis normatif diketahui bahwa urgensi mengadopsi lembaga khusus adalah pertama, tersebarnya tahapan pembentukan perundang-undangan ke berbagai institusi menyulitkan untuk memastikan rancangan peraturan perundang-undangan mendukung tujuan pembangunan pemerintah. Kedua, ketiadaan wewenang lembaga pemerintah untuk melakukan penilaian kebutuhan pembentukan regulasi baru telah memunculkan obesitas regulasi. Ketiga,untuk menindaklanjuti Pasal 95A UU 15/2019 yang telah mengakomodir adanya pemantauan dan peninjauan terhadap Undang-Undang. Keempat, pasca putusan MK yang membatalkan kewenangan pemerintah membatalkan Perda perlu strategi baru untuk memastikan agar Perda tidak melanggar peraturan perundang-undangan yang lebih tinggi. Fungsi utama lembaga khusus ini ada 3 yaitu melaksanakan perencanaan regulasi yang sesuai dengan perencanaan pembangunan, harmonisasi rancangan regulasi dengan regulasi lainnya, dan melakukan pemantauan dan evaluasi terhadap regulasi yang berlaku. Saran penulisan ini agar pemerintah segera melaksanakan perintah UU 15/2019 dengan membentuk kementerian atau lembaga khusus di bidang pembentukan Peraturan Perundang-undangan. Selanjutnya melakukan revisi lagi UU 12/2011 dengan mengatur lebih lengkap fungsi kementerian/lembaga khusus tersebut.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.004 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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 it