Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKDalam surat dakwaan Putusan Nomor 57/PID.SUS/2014/PN.SLR, penuntut umum mendakwa dengan pasal tindak pidana pencucian uang tanpa bersamaan dengan pasal tindak pidana asal, sebagaimana diatur secara limitatif dalam Pasal 2 Undang-Undang Pencegahan dan Pemberantasan Tindak Pidana Pencucian Uang. Hal yang demikian berdampak kepada hakim dalam membuktikan unsur tindak pidana pencucian uang yang diketahui atau patut diduga hasil dari tindak pidana asal. Permasalahan yang menarik untuk dianalisis adalah 1) mengapa penentuan bentuk dakwaan menjadi penting dalam tindak pidana pencucian uang?; dan 2) bagaimanakah hakim membuktikan unsur tindak pidana pencucian uang jika tindak pidana asal tidak didakwakan? Untuk menganalisis permasalahan tersebut digunakanlah metode penelitian yuridis normatif dengan pendekatan perundang-undangan dan pendekatan konseptual. Penentuan bentuk dakwaan dalam tindak pidana pencucian uang menjadi dasar bagi hakim untuk menentukan sistem pembuktian dalam membuktikan unsur. Dengan pembuktian yang tepat hakim dapat membuktikan unsur tindak pidana pencucian uang. Oleh karena itu, penyusunan surat dakwaan yang tepat dalam tindak pidana pencucian uang menjadi hal yang sangat penting."

"Sejalan dengan meningkatnya aktivitas ekonomi, populasi, dan pekerja di Jakarta, terdapat kekhawatiran terhadap keberlanjutan di kota tersebut. Dengan meningkatnya jumlah kendaraan bermotor, kemacetan lalu lintas yang parah terjadi, yang menyebabkan warganya menghabiskan hampir 22 hari yang sia-sia menunggu dalam kemacetan lalu lintas. Selain itu, partikel debu halus tahunan di Jakarta empat hingga lima kali lebih tinggi dari pedoman WHO dan semakin memburuk karena pandemi COVID-19, di mana orang menjadi lebih enggan menggunakan transportasi umum. Pemerintah Provinsi Jakarta telah mengakui bahwa pembangunan jalan saja tidak akan pernah menyelesaikan masalah dan telah melakukan beberapa perbaikan pada infrastruktur publiknya. Seperti MRT Jakarta, BRT Jakarta, LRT Jabodebek, dan KRL Commuter Line diperkenalkan dan ditingkatkan untuk mendorong penggunaan transportasi umum. Dengan semua moda transportasi yang telah diterapkan, sebuah konsep bernama Transit-Oriented Development diperkenalkan untuk mengintegrasikan berbagai jenis transportasi untuk mengembangkan komunitas yang utuh dan dinamis yang dirancang untuk berpusat pada fasilitas transit. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari masterplan Transit-Oriented Development di bawah PT Integrasi Transit Jakarta untuk dianalisis menggunakan standar dan prinsip tertentu. Indikator dari Institute for Transportation & Development Policy (ITDP) dan Indikator Kesiapan Kawasan Berorientasi Transit (Iskandar et al., 2021) akan digunakan untuk mengevaluasi TOD. Dengan menganalisa dan mengevaluasi masterplan tersebut, didapatkan hasil bahwa kelima masterplan TOD tersebut masih memerlukan perbaikan, khususnya masterplan Lebak Bulus. Ada aspek yang hilang atau kurang dari penilaian ITDP dan kesiapan TOD. Perbaikan diusulkan untuk dimasukkan dalam rencana induk masa depan

---

In conjecture with the increase of economic activity, population, and workers in Jakarta, the sustainability concern persists in the city. With the growing number of motorized vehicles, severe traffic congestion occurs, leading to their citizens spending almost 22 worthless days waiting in traffic jams. In addition, the annual fine dust particle in Jakarta was four to five-time higher than the WHO guidelines and already further worsened due to the COVID-19 pandemic, where people become more reluctant to use public transport. The Jakarta state government has already acknowledged that the development of roads alone will never solve the issue and has made several improvements to its public infrastructure. The likes of MRT Jakarta, BRT Jakarta, LRT Jabodebek, and the KRL Commuter Line were introduced and improved to encourage the use of public transport. With all the transportation modes that have been implemented, a concept named Transit-Oriented Development was introduced to integrate different kinds of transportation to develop a whole and vibrant communities designed to be centered on transit facilities. This research aims to study the Transit-Oriented Development masterplan under PT Integrasi Transit Jakarta to be analyzed using specific standards and principles. Indicators from the Institute for Transportation & Development Policy (ITDP) and the Transit-Oriented Areas Readiness Indicators (Iskandar et al., 2021) will be used to evaluate the TOD. By analyzing and evaluating the master plan, The result shows that the five TOD master plan still needs improvement, especially the Lebak Bulus mater plan. There are missing or lacking aspects from the ITDP scoring and TOD readiness perspective. An improvement was proposed to be included in the future master plan."

"Indonesia merupakan negara hukum yang mengadopsi asas Fictie Hukum. Asas tersebut memandang setiap orang tahu hukum tanpa pengecualian. Penyediaan akses yang mudah terhadap produk hukum merupakan konsekuensi dari hal tersebut. Meski telah tersedia beberapa layanan daring pencarian hukum, baik oleh pemerintah maupun swasta, layanan tersebut belum mampu menangkap relasi intradokumen dan antardokumen dengan baik. Dalam meningkatkan sistem pencarian hukum, terdapat knowledge graph (KG) bernama LexID yang menghadirkan representasi peraturan perundang-undangan Indonesia dalam sebuah graf. KG tersebut dikonstruksi dengan pendekatan rule-based. Namun, pendekatan rule-based tidak mudah beradaptasi dengan perubahan dalam format atau konten dokumen dan memerlukan pemeliharaan berkelanjutan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan lain dalam konstruksi LexID. Proses konstruksi LexID dilakukan menggunakan pre-trained large language model (LLM) berupa CodeGemma parameter 7B, Code Llama parameter 7B, dan Phi-3 parameter 7B. Jenis prompt yang digunakan, yaitu prompt kode dan teks dengan variasi 1-shot dan 2-shot, sehingga total terdapat dua belas skenario percobaan. Hasil konstruksi KG kemudian dievaluasi terhadap KG LexID dan diukur menggunakan metrik precision, recall, dan skor F1. Dari hasil konstruksi, didapatkan skor F1 hasil dari prompt teks 1-shot: CodeGemma 0.405, CodeLlama 0.452, dan Phi 0.362; skor F1 hasil dari prompt kode 1-shot: CodeGemma 0.645, CodeLlama 0.567, dan Phi 0.526; skor F1 hasil dari prompt teks 2-shot: CodeGemma 0.572, CodeLlama 0.502, dan Phi 0.386; skor F1 hasil dari prompt kode 2-shot: CodeGemma 0.687, CodeLlama 0.583, dan Phi 0.539.

---

Indonesia operates under a legal system that adopts the principle of Legal Fiction, which posits that every individual is presumed to be aware of the law without exception. Consequently, providing easy access to legal documents is imperative. Despite the availability of several online legal search services offered by both government and private entities, these services have yet to effectively capture intra-document and inter-document relationships. To enhance the legal search system, a knowledge graph (KG) named LexID has been developed to represent Indonesian legislation in a graph format. This KG has traditionally been constructed using a rule-based approach. However, this approach struggles to adapt to changes in document format or content and necessitates continuous maintenance. This study proposes an alternative approach for the construction of LexID utilizing pre-trained large language models (LLMs), specifically CodeGemma with 7 billion parameters, Code Llama with 7 billion parameters, and Phi-3 with 7 billion parameters. The study employs both code and text prompts, with variations of 1-shot and 2-shot, resulting in a total of twelve experimental scenarios. The constructed KG is then evaluated against the existing LexID KG, using precision, recall, and F1 score metrics. The results of the construction indicate the following F1 scores: for 1-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.405, Code Llama 0.452, and Phi 0.362; for 1-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.645, Code Llama 0.567, and Phi 0.526; for 2-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.572, Code Llama 0.502, and Phi 0.386; and for 2-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.687, Code Llama 0.583, and Phi 0.539."

"Indonesia merupakan negara hukum yang mengadopsi asas Fictie Hukum. Asas tersebut memandang setiap orang tahu hukum tanpa pengecualian. Penyediaan akses yang mudah terhadap produk hukum merupakan konsekuensi dari hal tersebut. Meski telah tersedia beberapa layanan daring pencarian hukum, baik oleh pemerintah maupun swasta, layanan tersebut belum mampu menangkap relasi intradokumen dan antardokumen dengan baik. Dalam meningkatkan sistem pencarian hukum, terdapat knowledge graph (KG) bernama LexID yang menghadirkan representasi peraturan perundang-undangan Indonesia dalam sebuah graf. KG tersebut dikonstruksi dengan pendekatan rule-based. Namun, pendekatan rule-based tidak mudah beradaptasi dengan perubahan dalam format atau konten dokumen dan memerlukan pemeliharaan berkelanjutan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan lain dalam konstruksi LexID. Proses konstruksi LexID dilakukan menggunakan pre-trained large language model (LLM) berupa CodeGemma parameter 7B, Code Llama parameter 7B, dan Phi-3 parameter 7B. Jenis prompt yang digunakan, yaitu prompt kode dan teks dengan variasi 1-shot dan 2-shot, sehingga total terdapat dua belas skenario percobaan. Hasil konstruksi KG kemudian dievaluasi terhadap KG LexID dan diukur menggunakan metrik precision, recall, dan skor F1. Dari hasil konstruksi, didapatkan skor F1 hasil dari prompt teks 1-shot: CodeGemma 0.405, CodeLlama 0.452, dan Phi 0.362; skor F1 hasil dari prompt kode 1-shot: CodeGemma 0.645, CodeLlama 0.567, dan Phi 0.526; skor F1 hasil dari prompt teks 2-shot: CodeGemma 0.572, CodeLlama 0.502, dan Phi 0.386; skor F1 hasil dari prompt kode 2-shot: CodeGemma 0.687, CodeLlama 0.583, dan Phi 0.539.

---

Indonesia operates under a legal system that adopts the principle of Legal Fiction, which posits that every individual is presumed to be aware of the law without exception. Consequently, providing easy access to legal documents is imperative. Despite the availability of several online legal search services offered by both government and private entities, these services have yet to effectively capture intra-document and inter-document relationships. To enhance the legal search system, a knowledge graph (KG) named LexID has been developed to represent Indonesian legislation in a graph format. This KG has traditionally been constructed using a rule-based approach. However, this approach struggles to adapt to changes in document format or content and necessitates continuous maintenance. This study proposes an alternative approach for the construction of LexID utilizing pre-trained large language models (LLMs), specifically CodeGemma with 7 billion parameters, Code Llama with 7 billion parameters, and Phi-3 with 7 billion parameters. The study employs both code and text prompts, with variations of 1-shot and 2-shot, resulting in a total of twelve experimental scenarios. The constructed KG is then evaluated against the existing LexID KG, using precision, recall, and F1 score metrics. The results of the construction indicate the following F1 scores: for 1-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.405, Code Llama 0.452, and Phi 0.362; for 1-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.645, Code Llama 0.567, and Phi 0.526; for 2-shot text prompts, CodeGemma achieved 0.572, Code Llama 0.502, and Phi 0.386; and for 2-shot code prompts, CodeGemma achieved 0.687, Code Llama 0.583, and Phi 0.539."