Sejak tahun 2009 hingga tahun 2018, terdapat 21 Permohonan Pengujian Perppu yang pernah diajukan ke Mahkamah Konstitusi (MK), namun, tidak ada satupun yang diuji secara substantif. Dengan kata lain, selama ini tidak pernah ada permohonan yang dikabulkan atau ditolak oleh MK. Hal ini boleh jadi disebabkan oleh adanya kewenangan konstitusional yang dimiliki DPR sebagaimana ketentuan Pasal 22 UUD 1945 untuk menyetujui atau tidaknya suatu Perppu menjadi undang-undang. Penelitian ini adalah penelitian hukum normatif dengan menggunakan tipologi penelitian preskriptif dan menggunakan data sekunder serta merujuk peraturan perundang-undangan, yang mana dari penelitian ini, telah diketahui bahwa pengaturan mengenai pengujian terhadap Perppu baru muncul setelah adanya amandemen terhadap UUD 1945, tepatnya setelah adanya Ketetapan MPR Nomor III/MPR/2000. Menurut Ketetapan MPR tersebut, pengujian Perppu dilakukan oleh Mahkamah Agung (MA). Namun sejak tahun 2000 hingga tahun 2009, setelah MK terbentuk, baik MK maupun MA belum pernah melakukan pengujian terhadap Perppu. Baru sejak tahun 2009, MK mulai melakukan pengujian terhadap Perppu dan menghasilkan Putusan MK Nomor 138/PUU-VII/2009 putusan mana selanjutnya menjadi “pintu masuk” untuk melakukan pengujian-pengujian Perppu berikutnya meskipun sesungguhnya hanya akan sia-sia jika DPR ternyata menentukan sebaliknya. Jika bangsa ini sungguh-sungguh menghendaki MK memiliki kewenangan untuk menguji Perppu, maka kewenangan konstitusional yang dimiliki DPR tersebut mau tidak mau harus dihapuskan. Selanjutnya, untuk meneguhkan adanya kewenangan MK tersebut, tentunya harus diberikan berdasarkan UUD.
Kata Kunci:
Judicial Review Peraturan Pemerintah Pengganti Undang-Undang; Mahkamah Konstitusi; Putusan Mahkamah Konstitusi Nomor 138/PUU-VII/2009.
Since 2009 until 2018, there are 21 applications for testing the Perppu that have been submitted to the Constitutional Court (MK), however, none of them have been substantively tested. In other words, so far there has never been a request that was granted or rejected by the Constitutional Court. This may be due to the existence of constitutional authority owned by the DPR as stipulated in Article 22 of the 1945 Constitution to approve or not a Perppu to become a law. This research is a normative legal research using prescriptive research typology and using secondary data and referring to laws and regulations, which from this research, it is known that the regulation regarding the reviewing of Perppu only appeared after the amendments to the UUD 1945, precisely after the MPR Decree Number III / MPR / 2000. According to the MPR Decree, the Perppu review was conducted by the Supreme Court (MA). However, from 2000 to 2009, after the Constitutional Court was formed, both the Constitutional Court and the Supreme Court have never reviewed Perppu. It was only since 2009 that the Constitutional Court began to reviewing Perppu and resulted in the verdict of The Constitutional Court Number 138 / PUU-VII / 2009 which subsequently became the "entrance" to conduct subsequent Perppu reveiew even though it would only be in vain if the DPR turned out to determine otherwise. If this nation truly wants the Constitutional Court to have the authority to review Perppu, then the constitutional authority possessed by the DPR must inevitably be eliminated. Furthermore, to confirm the existence of the Constitutional Court's authority, of course it must be given based on the Constitution.
Sebagai negara hukum, Indonesia memiliki sistem peradilan yang aktif. Setiap bulannya, terdapat sekitar 100.000 dokumen putusan yang dihasilkan oleh lembaga kehakiman di Indonesia. Volume dokumen yang banyak tersebut menimbulkan suatu tantangan bagi insan hukum di Indonesia. Guna mendukung dan mengakomodasi institusi publik dari aspek teknologi dan informasi, serta mendorong pelaksanaan keterbukaan informasi bagi masyarakat umum, maka dibutuhkan suatu metode yang dapat membantu untuk mencari dan mengumpulkan informasi penting dari suatu dokumen putusan pengadilan. Secara khusus, metode ini juga ditujukan untuk membantu para praktisi hukum untuk kepentingan penegakan hukum dan para akademisi hukum untuk kepentingan pendidikan dan pengembangan di bidang hukum. Salah satu teknik untuk mengumpulkan informasi penting dari suatu dokumen adalah Named Entity Recognition (NER). Teknik NER bekerja dengan cara menandai kata-kata yang merupakan informasi penting seperti orang, tempat, lokasi, waktu, kejadian, dan lainnya. NER dapat diterapkan untuk berbagai bidang permasalahan, seperti medis, hukum, dan pertanian. NER yang secara spesifik bekerja untuk menandai entitas hukum disebut dengan Legal Entity Recognition (LER). Penelitian sebelumnya telah menerapkan LER untuk dokumen legal berbahasa Indonesia dengan pendekatan BiLSTM dan CRF sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengetahui bagaimana performa model-model lain terhadap kasus tersebut. Penelitian ini menguji performa language model, yaitu model berbasis RoBERTa dan model berbasis BERT serta membandingkannya dengan deep learning model, yaitu BiLSTM dan BiLSTM-CRF sebagai model baseline penelitian sebelumnya untuk task LER bahasa indonesia. Hasil penelitian menunjukkan model berbasis RoBERTa memliki performa terbaik untuk task LER pada dataset penulis, XLM-R large dengan skor F1 sebesar 0,9295, XLM-R base dengan skor F1 sebesar 0,9281 dan Indonesian RoBERTa dengan skor F1 sebesar 0,9246. ......As a rule of law country, Indonesia has an active justice system. Every month, there are around 100,000 decision documents produced by the judiciary in Indonesia. The large volume of documents poses a challenge for legal people in Indonesia. In order to support and accommodate public institutions from the aspects of technology and information, as well as encourage the implementation of information disclosure for the general public, a method is needed that can help find and collect important information from a court decision document. In particular, this method is also intended to assist legal practitioners for the benefit of law enforcement and legal academics for the benefit of education and development in the field of law. One technique for collecting important information from a document is Named Entity Recognition (NER). The NER technique works by marking words that are important information such as people, places, locations, times, events, and so on. NER can be applied to various problem areas, such as medical, legal, and agriculture. NER which specifically works to mark legal entities is called Legal Entity Recognition (LER). Previous studies have applied LER to legal documents in Indonesian using the BiLSTM and CRF approaches, so further research is needed to find out how other models perform in this case. This study examines the performance of language models, namely the RoBERTa-based model and the BERT-based model and compares them with deep learning models, namely BiLSTM and BiLSTM-CRF as the baseline models for previous studies for the Indonesian language LER task. The results showed that the RoBERTa-based model had the best performance for the LER task in the author’s dataset, XLM-R large with an F1 score of 0.9295, XLM-R base with an F1 score of 0.9281 and Indonesian RoBERTa with an F1 score of 0.9246.