ANALISIS KEKUATAN PEMBUKTIAN KETERANGAN ANAK \nSEBAGAI SAKSI DALAM PERADILAN PIDANA \n(Studi Putusan No. 503/Pid.B(A)/2011/PNTK)
Bibliographic record
Abstract
Abstrak \n \n \nBerdasarkan Pasal 3 Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 23 tahun 2002 \ntentang Perlindungan Anak bahwa perlindungan anak bertujuan untuk menjamin \nterpenuhinya hak-hak anak agar dapat hidup, tumbuh, berkembang dan \nberpartisipasi secara optimal sesuai dengan harkat dan martabat kemanusiaan, \nserta mendapat perlindungan dari kekerasan dan diskriminasi, demi terwujudnya \nanak Indonesia yang berkualitas, berakhlak mulia dan sejahtera. Berkaitan dengan \nketerangan anak sebagai saksi dalam peradilan pidana bahwa kesaksian anak tidak \ndapat dipertanggungjawabkan secara sempurna dalam hukum pidana dan \nketerangannya hanya dipakai sebagai petunjuk saja. Sedangkan pengaruh anak \nsebagai saksi ialah untuk menambah keyakinan hakim jika ditunjang oleh alat \nbukti lainnya.Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimanakah kekuatan \npembuktian keterangan anak sebagai saksi dalam peradilan pidana pada Studi \nPutusan No. 503/Pid.B(A)/2011/PNTK dan apakah yang menjadi dasar putusan \nhakim dalam menjatuhkan putusan terhadap pelaku. \nMetode yang digunakan dalam penelitian ini adalah melalui pendekatan yuridis \nempiris dengan menggunakan data primer dan data sekunder. Data sekunder \ndiperoleh melalui studi pustaka, kemudian data primer diperoleh melalui studi \nlapangan dengan cara observasi dan wawancara yang kemudian analisa data \ndilakukan dengan cara analisis kualitatif.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".