Pertumbuhan dokumen putusan pengadilan sangat pesat, setiap bulannya bertambah hingga kurang lebih sebanyak 100.000 dokumen dan 94% diantaranya merupakan putusan pengadilan tingkat pertama. Meskipun sistem hukum Indonesia menganut sistem civil law yang mengutamakan perundang-undangan sebagai sumber hukum, namun salah satu sumber pertimbangan hukum dapat bersumber dari putusan hakim terdahulu (yurisprudensi). Oleh karena pertumbuhan dan kebermanfaatan yurisprudensi dalam memutuskan suatu perkara, sangat sulit menemukan informasi atau memanfaatkan dokumen yang bersesuaian dengan kasus yang dihadapi. Penelitian ini melakukan suatu prediksi masa hukuman putusan pengadilan tingkat pertama dengan memanfaatkan yurisprudensi menggunakan Multi-Level Learning CNN+Attention. Hasil dari eksperimen ini mendapatkan kombinasi fitur terbaik yang diperoleh dari dokumen yaitu dengan menggunakan fitur informasi dari riwayat_tuntutan, fakta, fakta_hukum, dan pertimbangan_hukum. Prediksi dilakukan dengan cara category prediction dan regresion prediction. Pada category prediction membuktikan bahwa model Multi- Level CNN+Attention mendapatkan akurasi yang lebih baik dibandingkan model deep learning lainnya yaitu sebesar 77.32%. Untuk regresion prediction menunjukkan bahwa label amar putusan representasi tahun menghasilkan R2-Score lebih baik dibanding representasi hari dan bulan dengan peningkatan sebesar 28.51% dan 25.62%.

---

The growth of court decision documents has been extremely rapid, each month increasing to approximately 100,000 cases, and 94% of them are court decisions of the first-level case. Although the Indonesian legal system adheres to a civil law system that prioritizes legislation as a source of law, one source of legal considerations can come from previous judges' decisions (jurisprudence). Because of jurisprudence's growth and usefulness in deciding a case, it is complicated to find information or use documents relevant to the topic at hand. This study conducted a prediction of first-level judicial decisions by utilizing jurisprudence using Multi- Level Learning CNN+Attention. This experiment's results get the best combination of features obtained from the document, namely by using the features of prosecution history, facts, legal facts, and legal considerations. Prediction is made through category prediction and regression prediction. The category prediction proves that the Multi-Level CNN+Attention model gets better accuracy than other deep learning models, which is 77.32%. The regression prediction shows the label of year representation decision results in a better R2-Score than the representation of days and months with an increase of 28.51% and 25.62%.