PENGATURAN HUKUM DAERAH PEMILIHAN ANGGOTA DEWAN \nPERWAKILAN RAKYAT REPUBLIK INDONESIA
Bibliographic record
Abstract
Daerah pemilihan (dapil) merupakan salah satu faktor penting dan menjadi unsur \ndalam membangun sistem pemilu yang sering menjadi persoalan dalam setiap \npenyelenggaraan pemilu. Dapil didefinisikan sebagai arena pertempuran politik \nyang sesungguhnya, karena partai politik dan calon anggota legislatif berkompetisi \nmeraih suara pemilih untuk mendapatkan posisi sebagai anggota DPR. Pasal 187 \nayat (4) UU Nomor 7 Tahun 2017 tentang Pemilihan Umum (UU Pemilu) mengatur \nbahwa penyusunan dapil dan alokasi kursi anggota DPR RI ditentukan pembentuk \nundang-undang dengan melampirkannya dalam lampiran III UU Pemilu. Adanya \nketentuan tersebut menimbulkan permasalahan hukum yaitu adanya indikasi \nketidaksesuaian penyusunan dapil terhadap prinsip-prinsip penyusunan dapil. \nPenelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui perbandingan pengaturan \ndapil di Indonesia dan Brasil serta mengetahui analisis prinsip kesetaran nilai suara, \nproporsionalitas, dan integralitas wilayah terhadap penyusunan dapil. Penelitian ini \nmerupakan penelitian hukum normatif dengan tipe kualitatif. Pendekatan masalah \nyang digunakan adalah pendekatan perundang-undangan, konseptual, dan \nperbandingan. Hasil penelitian menunjukkan adanya persamaan dan perbedaan \npengaturan mengenai dapil anggota DPR di Indonesia dan Brasil serta terdapat \npengabaian prinsip kesetaran nilai suara, proporsionalitas, dan integralitas wilayah \ndalam penyusunan dapil. Oleh karena itu, perlu dilakukan penyusunan dapil ulang \nsecara menyeluruh yang memperhatikan prinsip-prinsip penyusunan dapil agar \npenyusunan dapil dapat sesuai dengan prinsip-prinsip penyusunan dapil. \nKata kunci: dapil, prinsip-prinsip penyusunan dapil, DPR.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".