- Home
- Pencarian KI
Pencarian Hak Kekayaan Intelektual
Big Data Processing For Automatic Water Body Extraction From Sentinel-2 Imagery
- ”Big Data Processing for Automatic Water Body Extraction from Sentinel-2 Imagery” digunakan untuk melakukan ekstraksi objek tubuh air dari data sateli Sentinel-2 secara time-series. Program aplikasi dibuat menggunakan python baik itu tampilan muka dan pengolahan utama. Data yang digunakan yaitu citra Sentinel-2 yang bersumber dan terkoneksi langsung dengan data katalog Google Earth Engine (GEE). Program aplikasi ini memudahkan untuk pengguna yang tidak memiliki kemampuan bahasa pemrograman untuk mengkases data katalog yang bersumber dari GEE khususnya dalam mengekstraksi objek tubuh air. Output dari program aplikasi ini berupa data dalam format geotiff yang bisa langsung digunakan dalam program aplikasi pengolah data penginderaan jauh lainnya.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 11 Oktober 2024
- Detail
Sistem Dasbor Peringatan Dini Tsunami Secara Real-Time
Aplikasi ini menampilkan peringatan dini dan prediksi tsunami (tinggi dan waktu tiba) di pesisir pantai segera setelah data gempa yang berpotensi tsunami dari BMKG diterima. Aplikasi secara otomatis menjalankan 2 sub program: pemodelan perambatan gelombang dan pemodelan AI tsunami secara bersamaan. Hasil dari kedua pemodelan tersebut akan ditampilkan secara visual berbasis peta secara real-time. Pemodelan AI tsunami mampu memprediksi tinggi dan waktu tiba tsunami secara cepat (dalam hitungan detik), sementara pemodelan perambatan gelombang lebih lengkap dan akurat. Aplikasi dasbor ini yang mengkombinasikan kedua pemodelan tersebut, maka mampun menampilkan informasi peringatan dini tsunami secara cepat, akurat, dan lengkap.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 11 Oktober 2024
- Detail
Sistem Klasifikasi Kanker Paru-Paru Menggunakan Ensembel Deep Learning
Sistem klasifikasi kanker paru-paru berbasis deep learning yang dirancang untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan gambar CT scan ke dalam tiga kategori: benign (jinak), malignant (ganas), dan normal. Sistem menggunakan beberapa model deep learning, EfficientNetV2, ResNet50V2, dan DenseNet121, yang dilatih untuk memberikan akurasi prediksi lebih tinggi. Model-model ini kemudian digabungkan menggunakan metode ensemble untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Sistem ini dilengkapi dengan antarmuka yang memungkinkan pengguna untuk mengunggah gambar medis dan mendapatkan hasil klasifikasi secara langsung. Tujuan dari sistem ini adalah untuk membantu profesional medis dalam proses diagnosis kanker paru-paru dengan memberikan hasil klasifikasi yang cepat dan akurat.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 11 Oktober 2024
- Detail
Dataset Data Training Dan Testing Untuk Klasifikasi Tutupan Lahan Di Kabupaten Indramayu Berbasis Citra Satelit Sentinel-2A
Dataset yang diusulkan adalah titik sampel tutupan lahan Kabupaten Indramayu tahun 2019 - 2023 yang dikumpulkan dengan melakukan interpretasi visual dari dataset citra satelit Sentinel-2A untuk tahun 2019 - 2023 yang didapatkan dari Google Earth Engine (GEE). Dataset titik sampel digunakan untuk mengidentifikasi dan melakukan klasifikasi tutupan lahan Kabupaten Indramayu dengan menggunakan Machine Learning atau Deep Learning. Kelas tutupan lahan yang dibuat meliputi: badan air, pemukiman, sawah, lahan terbuka, tambak dan hutan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 11 Oktober 2024
- Detail
VIIRS Level 1 Conversion Toolkit (NC To TIFF)
Hak cipta yang diusulkan berupa program aplikasi untuk melakukan konversi format data netcdf (NC) menjadi format geotiff (TIF) dengan judul program aplikasi “VIIRS Level 1 Conversion Toolkit (NC to TIFF)”. Aplikasi ini dibuat untuk mendukung perangkat lunak VIIRS Vessel Detection di bawah aktivitas penelitian “Pengembangan Model dan Sistem Deteksi Cahaya Lampu Kapal dengan Citra Day Night Band dari satelit NOAA-20 secara Near Real Time” di Pusat Riset Geoinformatika, (BRIN). Program aplikasi ini mendukung data citra VIIRS Level 1 baik itu bersumber dari satelit SNPP, NOAA-20 dan NOAA-21. Format data yang saat ini digunakan yaitu netcdf (NC), yang sebelumnya menggunakan format HDF, merupakan format data yang banyak digunakan saat ini untuk data citra satelit penginderaan jauh
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 11 Oktober 2024
- Detail
Aplikasi Penghapusan Awan Dari Citra Satelit Sentinel-2 Pada Band RGB Dengan Metode Multi-Temporal Cloud Removal (MTCR)
Aplikasi ini dikembangkan untuk meningkatkan kualitas dan kejelasan citra satelit dengan menghilangkan gangguan awan. Dengan menggunakan teknik seperti band merah untuk cloud masking, dilasi untuk identifikasi kontaminasi awan, dan pemetaan piksel pada Normalized Difference Water Index (NDWI) untuk menghasilkan data ground truth bebas awan, aplikasi ini mampu menghasilkan citra satelit yang bersih dari awan. Hal ini sangat penting untuk berbagai aplikasi seperti pemetaan, pengelolaan sumber daya alam, dan penelitian lingkungan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 11 Oktober 2024
- Detail
Program Komputer Pre-processing Data Curah Hujan Observasi
Program Komputer Pre-processing Data Curah Hujan Observasi adalah program komputer berbasis web yang memiliki fungsi utama penyajian data dalam bentuk dashboard interaktif yang memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi dan menganalisis curah hujan tahunan di Pulau Jawa dengan memilih tahun dan menyesuaikan ukuran titik pada plot secara real-time. Data observasi yang divisualisasikan pada program ini adalah rata-rata curah hujan dari periode waktu tahun 1985-2014, menamplikan info statistik setiap data stasiun dari rata-rata curah hujan pada dashboard sesuai tahun yang dipilih. Data yang ditampilkan pada dashboard adalah data observasi secara spasial ditunjukkan melalui scatter plot yang dipetakan di atas peta OpenStreetMap, memberikan visualisasi yang jelas mengenai distribusi curah hujan di berbagai stasiun meteorologi berdasarkan lokasi geografis. Selanjutnya terdapat penyimpanan plot peta yang dihasilkan disimpan dalam format file HTML sehingga mudah diakses melalui web browser.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 11 Oktober 2024
- Detail
AQUACULTURE DEVELOPMENT IN ARCHIPELAGO
Buku Bunga Rampai berjudul "Aquaculture Development in Archipelago" adalah kumpulan komprehensif dari temuan penelitian dan pengalaman praktis yang berfokus pada perikanan air tawar, payau, dan laut di Indonesia. Buku ini menjadi bukti komitmen untuk menyebarkan informasi penting dan teknologi inovatif kepada masyarakat luas. Buku ini menekankan peran penting pembudidaya dan pemangku kepentingan, yang berperan sebagai mitra utama dalam meningkatkan produksi ikan nasional dan memastikan pengembangan berkelanjutan di sektor akuakultur. Bunga Rampai ini mencakup 28 artikel yang disusun dengan baik yang mengeksplorasi kemajuan terbaru dalam teknologi domestikasi dan budidaya ikan. Artikel-artikel ini mencakup beragam spesies ikan, termasuk spesies ikan lokal, serta yang ditemukan di lingkungan air tawar, payau, dan laut. Setiap kontribusi memberikan wawasan berharga tentang tantangan dan peluang budidaya berbagai jenis ikan ini, dengan tujuan untuk mendukung pengembangan akuakultur berkelanjutan di Indonesia. Buku ini bertujuan untuk memberikan dampak signifikan pada komunitas ilmiah, menawarkan aplikasi praktis yang dapat diimplementasikan untuk memajukan teknologi budidaya ikan. Dengan menjembatani kesenjangan antara penelitian dan praktik, buku ini diharapkan dapat menginspirasi inovasi dan mendorong kemajuan dalam industri, yang pada akhirnya berkontribusi pada ketahanan pangan dan pertumbuhan ekonomi di kawasan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 11 Oktober 2024
- Detail
TANAM’AMAN: Aplikasi Berbasis Machine Learning Untuk Prediksi Insidensi Penyakit Tungro Padi Dan Rekomondasi Secara Real-Time Di Indonesia
TANAM’AMAN adalah aplikasi seluler berbasis android yang bertujuan untuk membantu petani di Indonesia dalam memprediksi risiko penyebaran penyakit tungro di pertanaman padi dalam lingkup kawasan di Indonesia. Proses prediksi bekerja dengan memanfaatkan beberapa model jaringan syaraf tiruan dan model klasifikasi pembelajaran mesin yang menerima beberapa variabel. Beberapa dari variabel yang dipakai diambil dari data masukkan pengguna dan beberapa variabel lainnya diambil dari layanan pihak ketiga untuk mengambil data temperatur dan presipitasi pada waktu dan lokasi yang dimasukkan pengguna. Fitur-fiturnya bermanfaat untuk: 1. Dapat memprediksi kejadian penyakit tungro secara musiman (real-time), 2. Pengaplikasian lebih mudah bagi pengguna, penangganan penyakit tungro secara preentif karena bersifat informasi terkini, 3. Dapat dilakukan secara mandiri oleh pengguna tanpa bantuan pakar (ahli), 5. Dilengkapi rekomendasi pengendalian: kesesuaian varietas padi tahan tungro dan waktu tanam, 6. Berbasis android, sehingga dapat diakses secara real time dari berbagai lokasi kerja. Kebaruan aplikasi ini adalah aplikasi berbasis machine learning untuk prediksi. kita dapat melakukan pemantauan dan analisis untuk semua data yg masuk, sehingga akurasi dapat diandalkan dan lebih mudah bagi pengguna.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 11 Oktober 2024
- Detail
PERANGKAT PENGOLAH SAMPAH MENJADI RDF (REFUSE DERIVED FUEL) DENGAN TEKNOLOGI BIODRYING
Invensi ini berhubungan dengan pengolahan sampah perkotaan menjadi RDF (Refuse Derived Fuel) yang memanfaatkan teknologi biodrying. Tujuan dari invensi ini adalah menghasilkan teknologi pengolahan sampah kota yang efisien, ramah lingkungan, dan berkelanjutan. Selain itu, invensi ini mendukung hilirisasi dan komersialisasi teknologi RDF, berkontribusi pada program pengurangan sampah pemerintah, serta meningkatkan daya saing industri energi alternatif di tingkat nasional. Teknologi RDF sesuai dengan invensi ini terdiri atas reaktor biodrying (1), blower (2), pipa udara (3), air collector (4), pipa aerasi (5), rangka penopang reaktor (6), box panel (7), dan alat monitoring (8). Tujuan utama dari invensi ini adalah untuk mengolah sampah dengan kadar air tinggi dan menghasilkan bahan bakar alternatif RDF yang memiliki kadar air yang lebih rendah dan nilai kalor yang lebih tinggi. Invensi ini memiliki kelebihan, antara lain lebih hemat energi karena tidak menggunakan bahan bakar atau listrik untuk menghasilkan energi termal, melainkan menggunakan panas dari mikroorganisme aerob, yang efektif menurunkan kadar air sampah sebesar 29,36%. Teknologi biodrying ini juga fleksibel dalam mengolah berbagai jenis sampah organik. Selain itu, desain perangkat modular teknologi biodrying memungkinkan aplikasi pada berbagai skala, menjadikannya solusi unggul dalam pengeringan sampah perkotaan.
- Paten
- Terdaftar - Formalitas Terpenuhi
- - 10 Oktober 2024
- Detail