Pembuktian dan Penjatuhan Putusan Pidana Terhadap Terdakwa Tindak Pidana Penganiayaan (Studi Kasus Putusan Nomor 26/Pid.B/2016/Pn.Tab.)
Bibliographic record
Abstract
Abstrak—Tindak pidana merupakan suatu perbuatan atau rangkaian perbuatan yang dapat dikenakan hukum pidana. Salah satu bentuk dari tindak pidana adalah penganiayaan.Yang diaksudkan dengan penganiayaan yaitu berbuat menyiksa, menyakiti dan sengaja merusak dan mengurangi kesehatan orang. Pokok permasalahannya adalah bagaimana penerapan sanksi tindak pidana penganiayaan oleh jaksa penuntut umum dan bagaimana pertimbangan hakim pada putusan perkara tindak pidana penganiayaan. Tipe hukum normatif yang saya gunakan di penulisan penelitian ini. Sedangkan pendekatan masalah menggunakan pendekatan konseptual, pendekatan perundang-undangan dan pendekatan kasus. Penerapan sanksi tindak pidana penganiayaan oleh jaksa penuntut umum mengacu pada pasal 351 ayat (1) KUHP yang pantas dengan pasal 3 Peraturan Mahkamah Agung Republik Indonesia No. 2 Tahun 2012 tentang penyesuaian batas tindak pidana ringan danjumlah denda dalam KHUP. Sedangkan hakim mempertimbangkan setiap dakwaan dari jaksa penuntut umum, maka terdakwa telah memenuhi dakwaan tunggal dan berdasarkan proses pemeriksaan alat bukti yakni keterangan saksi-saksi, surat, keterangan terdakwa, petunjuk, dan barang bukti. Dalam persidangan sudah dibuktikan bukti-bukti bahwa telah terjadi tindak pidana penganiayaan biasa. Dengan demikian Majelis Hakim menjatuhkan putusan dengan pidana kurangan penjara 4 (empat) bulan.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.007 |
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".