CESSIE DAN SUBROGASI SEBAGAI CARA UNTUK MEMENUHI SYARAT MINIMAL 2 (DUA) KREDITOR DALAM KEPAILITAN
Bibliographic record
Abstract
Kepailitan adalah suatu proses legal untuk mengusahakan untuk \nmengupayakan pembayaran utang debitor pada kreditor yang telah jatuh tempo \ndan dapat ditagih dengan cara mengajukan permohonan pailit melalui Pengadilan \nNiaga. Salah satu syarat kepailitan yang diatur dalam Undang-Undang Nomor 37 \nTahun 2004 Tentang Kepailitan dan PKPU adalah debitor harus memiliki minimal \n2 (dua) kreditor. Terkadang kreditor yang ingin mengajukan permohonan \nkepailitan atas debitor kesulitan untuk menemukan kreditor lain dari debitor, oleh \nkarena itu tidak jarang untuk memenuhi syarat minimal 2 (dua) kreditor tersebut, \nkreditor mengalihkan piutangnya kepada pihak ketiga baik dengan cara cessie \nmaupun subrogasi. Pengalihan piutang atas nama dengan cara cessie diatur dalam \nPasal 613 BW sedangkan subrogasi diatur dalam Pasal 1400 BW sampai dengan \nPasal 1403 BW. Piutang atas nama dapat beralih pada pihak lain dengan cara \ncessie maupun subrogasi tetapi khusus untuk pengalihan sebagian piutang maka \nakan lebih tepat jika digunakan cara subrogasi. Pada prinsipnya menurut teori \npemenuhan syarat minimal 2 (dua) kreditor dalam kepailitan dapat dipenuhi \ndengan menggunakan cessie maupun subrogasi tetapi dalam praktiknya \npemenuhan syarat minimal 2 (dua) kreditor dengan cara menghadirkan kreditor \nlain yang berasal dari adanya cessie maupun subrogasi sering menghadapi \npenolakan oleh Hakim Pengadilan Niaga maupun Mahkamah Agung.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.056 | 0.017 |
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".