URGENSI KETERWAKILAN PEREMPUAN DALAM LEMBAGA YUDIKATIF
Bibliographic record
Abstract
Di Indonesia, keterwakilan perempuan telah dijamin dalam konstitusi negara dan sejumlah peraturan perundangan lainnya yang bertujuan mengakomodir tindakan afirmatif bagi perempuan. Keterwakilan perempuan diharapkan tidak sekadar memenuhi kuota afirmasi 30 persen, namun memastikan kebijakan publik yang dihasilkan memenuhi hak asasi perempuan. Sekalipun kepemimpinan perempuan sudah terlihat peningkatannya di lembaga legislatif, namun tidak pada lembaga yudikatif. Keterwakilan perempuan sebagai hakim misalnya, baik pada Mahkamah Konstitusi dan Mahkamah Agung masih relatif rendah. Begitu juga pada Komisi Yudisial. Keterwakilan perempuan pada lembaga yudikatif penting untuk memastikan tersedianya kebijakan hukum yang berperspektif gender. Beberapa hasil penelitian mengatakan bahwa perempuan yang berhadapan dengan hukum seringkali menghadapi ketidakadilan. Tujuan penelitian ini untuk mengkaji bagaimana penerapan kebijakan affirmative action di ranah yudikatif. Penelitian ini menggunakan konsep Women’s Active Agency Biirte Siim. Metode penelitian yang digunakan kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data studi pustaka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan kebijakan affirmative action di ranah yudikatif belum optimal. Untuk mengoptimalkan keterwakilan perempuan dalam lembaga yudikatif, diperlukan sejumlah strategi yang bersifat institusional dan berkelanjutan. Diantaranya, perlu adanya revisi peraturan seleksi hakim yang mewajibkan komposisi gender minimal dalam setiap tahapan seleksi. Lembaga yang melakukan proses seleksi juga berkomitmen dalam mewujudkan kepemimpinan perempuan. Selain itu, sistem pengawasan secara intensif juga menjadi salah satu instrumen kuat akan terwujudnya nilai-nilai affirmative action yang maksimal dan merata.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.008 |
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".