Pembatasan seleksi anggota KPU Kabupaten atau Kota dalam peraturan KPU nomor 7 Tahun 2018 ditinjau dari fiqh siyasah
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini menggunakan jenis penelitian normatif, dengan pendekatan dalam penelitian hukum yang berupa statute approach dan conceptual approach. Kemudian menganalisa menggunakan teknik deskriptif dan pola pikir deduktif terhadap pembatasan seleksi anggota KPU Kabupaten atau Kota dalam Peraturan KPU Nomor 7 Tahun 2018 sebagai hukum positif dan duhubungkan dengan konsep Fiqh Siyasah Dusturiyah. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa peraturan KPU Nomor 7 Tahun 2018 khususnya Pasal 20 ayat 3 huruf (a) dan (b) yang menetapkan kuota untuk setiap provinsi paling banyak adalah 60 orang dan kabupaten atau kota sebanyak 40 orang. Hal ini telah bertentangan dengan UU No. 7 Tahun 2017 yang tidak pernah membatasi seleksi calon anggota Komisi Pemilihan Umum. Artinya, Undang-Undang tersebut memperbolehkan bagi siapapun Warga Negara Indonesia (WNI) berhak untuk mengikuti seleksi anggota Komisi Pemilihan Umum. Menurut pandangan Fiqh Siyasah Dusturiyyah pengaturan kekuasaan di dalam pemerintahan suatu Negara tidak boleh ada yang bertentangan dengan peraturan-peraturan diatasya. Hal ini seperti pada zaman khulafaur rasyidin yang setiap kali dalam mengeluarkan putusan tetap berpegang teguh pada al-Quran dan as-Sunah. Konteks tersebut sama halnya dengan Peraturan Komisi Pemilihan Umum Kabupaten atau Kota Nomor 7 Tahun 2018 yang harus selaras dengan Undang-Undang Nomor 7 Tahun 2017.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.006 |
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".