TINJAUAN YURIDIS PEMBAGIAN WARIS TERHADAP ANAK ALM. IVAN LIMBUNAN BERDASARKAN PUTUSAN PENGADILAN
Bibliographic record
Abstract
Hukum waris adalah peralihan harta kekayaan oleh pewaris kepada para ahli waris. Pada pembagian warisan tidak terlepas dari permasalahan sengketa yang dialami para ahli waris, hal ini dialami oleh anak-anak dari perkawinan ke-1, ke-2, ke-3, ke-4 dan ke-5 dari Alm. Ivan Limbunan. Pokok permasalahan: Bagaimanakah pembagian waris terhadap anak-anak dari perkawinan ke-1, ke-2, ke-3, ke-4 dan ke-5 dari Alm.Ivan Limbunan menurut KUHPerdata, Apakah isi amar Putusan Pengadilan Negeri Makassar Nomor 422/Pdt.G/2020/PN.MKS Bagian Nomor 1 Tentang Pembagian Harta Waris Alm. Ivan Limbunan Kepada Ahli Warisnya Sudah Sesuai Atau Tidak Menurut KUHPerdata. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif analisis dengan pendekatan kualitatif, meneliti bahan pustaka melalui data sekunder sebagai bahan dasar untuk diteliti. Hasil penelitian ini mengemukakan bahwasannya Anak-anak dari perkawinan ke-1, ke-2, ke-3, ke-4 dan ke-5 dari Alm.Ivan Limbunan bisa mendapatkan waris berdasarkan Pasal 832 dan Pasal 852 KUHPerdata dengan pembagian waris yaitu Fransiska (8/14) bagian dan ke enam anak-anak dari perkawinan ke-1, ke-2, ke-3, ke-4 dan ke-5 dari alm. Ivan Limbunan masing-masing mendapat (1/14) bagian, Isi Amar Putusan Pengadilan Negeri Makassar Nomor 422/Pdt.G/2020/ PN.MKS Bagian Nomor 1 tentang pembagian harta waris Alm.Ivan Limbunan kepada ahli warisnya tidak sesuai dengan Pasal 250, Pasal 830 jo 852, dan Pasal 852a KUHPerdata.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.073 | 0.023 |
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".