Pencarian Hak Kekayaan Intelektual
Peta geologi daerah Gunung Patuha dan sekitarnya, Kabupaten Bandung, Jawa barat
Pembagian litologi daerah Gunung Patuha dan sekitarnya disusun berdasarkan modifikasi peta vulkanostratigrafi skala 1:25.000 oleh PT Geo Dipa Energi (2014) serta penelitian Indika Anthyanto (2019) dan hasil survey lapangan tim penelitian, yang mengelompokkan wilayah ini ke dalam tiga satuan utama, yaitu aliran lava, aliran piroklastik, dan endapan lahar. Litologi tersebut merupakan hasil aktivitas beberapa pusat erupsi (khuluk) yang berkembang secara kronologis dari tua ke muda, meliputi Khuluk Masigit (bagian utara), Khuluk Patuha Tua, dan Khuluk Patuha Muda (bagian tengah). Secara umum, litologi penyusun wilayah ini memiliki karakteristik yang relatif seragam, dengan aliran lava didominasi oleh andesit berwarna abu-abu, bertekstur porfiritik hingga hipokristalin, serta mengandung fenokris plagioklas dan piroksen dalam massa dasar gelas vulkanik. Sementara itu, satuan piroklastik terdiri atas breksi piroklastik dan tuf, dengan ciri fragmen berukuran kerikil hingga bongkah, sortasi buruk, serta tersusun atas material andesit, gelas vulkanik, mineral mafik, dan litik. Rangkuman ini menjadi dasar dalam penyusunan peta geologi Gunung Patuha sebagai representasi kondisi geologi dan evolusi vulkanik daerah tersebut. Peta geologi Gunung Patuha ini memiliki keunggulan dalam penyajian informasi litologi yang terintegrasi antara data sekunder (peta vulkanostratigrafi PT Geo Dipa Energi, 2014 dan penelitian Indika Anthyanto, 2019) dengan hasil survei lapangan terkini, sehingga menghasilkan interpretasi geologi yang lebih akurat dan kontekstual. Kebaruan peta ini terletak pada pemutakhiran batas satuan litologi serta penegasan hubungan stratigrafi antarproduk vulkanik berdasarkan analisis langsung di lapangan, yang belum sepenuhnya tergambarkan pada peta sebelumnya. Keunikannya terletak pada penggambaran keterkaitan kronologi pusat erupsi (khuluk) dengan distribusi litologi secara spasial, sehingga mampu merepresentasikan evolusi vulkanik Gunung Patuha secara lebih komprehensif dan aplikatif untuk studi geologi maupun pemanfaatan sumber daya. Peta ini memiliki keunggulan berupa akurasi tinggi karena berbasis pada hasil survei lapangan terkini yang memutakhirkan batas litologi dan hubungan stratigrafi. Integrasi data lama dengan data baru menghasilkan informasi geologi yang lebih komprehensif dan konsisten. Selain itu, detail spasial yang lebih baik memungkinkan penggambaran keterkaitan kronologi pusat erupsi dengan distribusi litologi secara lebih jelas. Peta ini juga memiliki nilai aplikatif tinggi karena dapat digunakan untuk studi akademik, pemetaan potensi sumber daya, mitigasi bencana vulkanik, serta perencanaan tata ruang wilayah.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
TerraMatch_v2
Hak cipta yang diusulkan berupa program komputer yang berjudul TerraMatch_v2. TerraMatch_v2 merupakan pengembangan dari hak cipta program komputer versi sebelumnya. TerraMatch_v2 adalah perangkat lunak yang berfungsi untuk mengklasifikasikan kelas lahan. Dalam upaya mitigasi bencana tanah longsor, penilaian kelas lahan dibutuhkan dalam evaluasi lahan untuk memperoleh teknologi tepat guna dalam upaya mengoptimalkan penggunaan lahan secara berkelanjutan. Sehingga perangkat lunak ini merupakan salah satu alat yang mendukung mitigasi longsor non struktural dengan pendekatan manajemen risiko dan kesiapsiagaan masyarakat. Dengan mengetahui hasil dari evaluasi lahan maka masyarakat akan mampu untuk mendukung dalam mengelola penggunaan lahan secara tepat
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
Program Komputer untuk Penentuan Potensi Kesesuaian Lokasi Budidaya Rumput Laut (Suitable Aquaculture Index-01) SAI-01
Rumput laut merupakan produk unggulan budidaya di Indonesia, sehingga perluasan budidaya rumput laut sangat penting dengan didukung ketersediaan data dan informasi yang akurat. Wilayah Pengelolaan Perikanan Republik Indonesia (WPP-RI) berpotensial untuk pengembangan lokasi budidaya rumput laut, hal ini tentu saja linier dalam mendukung program unggulan pemerintah yaitu memperkuat ketahanan pangan nasional. Karya cipta ini dibuat untuk menganalisis spasial kesesuaian budidaya rumput laut dengan menggunakan data model numerik berdasarkan multi criteria evolution (MCE) di WPP-RI. Data utama yang digunakan untuk analisis adalah (1) parameter geografis fisik yang meliputi batimetri, tinggi gelombang, dan arus dan (2) parameter kualitas air meliputi suhu, salinitas, pH, fosfat, dan nitrat. Analisis spasial dilakukan untuk mengidentifikasi area prioritas budidaya rumput laut, dengan identifikasi ruang berdasarkan sub-model fisik, geografi dan kualitas air. Program ini merupakan program interaktif pada terminal melalui integrasi program berbasis Bash shell script dan Ferret/PyFerret PMEL/NOAA berbahasa python yang terintegrasi mulai dari unduh data sesuai fokus waktu yang diinginkan pengguna, cropping atau subset data sesuai area studi, regridding data dari resolusi spasial 1 derajat menjadi dataset yang beresolusi lebih tinggi (6 arc-second) sesuai grid batimetri yang digunakan, dan kemudian dilanjutkan dengan analisis klimatologi, klasifikasi indek serta scoring proses. Tahap selanjutnya berupa visualisasi secara otomatis dari masing-masing sub-model (fisik geografi dan kualitas air) dan final couple model yang telah dilakukan scoring indek.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
Aplikasi Deteksi Fase Pertumbuhan Padi Menggunakan Fitur Tekstur GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) Berbasis Google Earth Engine
Aplikasi ini merupakan implementasi pemetaan fase pertumbuhan padi berbasis Google Earth Engine yang memanfaatkan data citra satelit Sentinel-1 (SAR C-band) dan Sentinel-2 sebagai sumber utama. Pengolahan data dilakukan melalui komposit temporal, ekstraksi indeks spektral dan radar, serta penambahan fitur tekstur menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) pada citra radar. Aplikasi ini menghasilkan informasi fase pertumbuhan padi yang diklasifikasikan menjadi beberapa kelas utama, seperti fase air, vegetatif, generatif, bera, dan non-padi. Selain itu, aplikasi menyediakan fitur visualisasi interaktif berbasis GUI untuk pemilihan wilayah, periode waktu, serta eksplorasi layer hasil, termasuk layer tekstur GLCM dan citra referensi. Sistem juga dilengkapi dengan fungsi ekspor hasil dalam format GeoTIFF untuk kebutuhan analisis lanjutan. Aplikasi ini digunakan untuk mendukung pemantauan fase pertumbuhan padi secara spasial dan temporal di Indonesia, serta menyediakan informasi yang dapat dimanfaatkan dalam analisis pertanian, perencanaan produksi pangan, dan pengambilan keputusan berbasis data penginderaan jauh.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
PyMWTom: Python Library untuk Tomografi Gelombang Mikro 2D/3D v0.1.0
Hak cipta yang diusulkan berupa Program Komputer yang berjudul PyMWTom: Python Library untuk Tomografi Gelombang Mikro 2D/3D pada Pencitraan Jantung dan Paru-Paru. PyMWTom (Python Microwave Tomography) adalah pustaka Python modular untuk simulasi dan rekonstruksi citra tomografi gelombang mikro (Microwave Tomography / MWT) pada toraks manusia. Pustaka ini mengintegrasikan framework penyelesaian masalah invers dari eispy2d dengan penyelesai maju (forward solver) berbasis Discontinuous Galerkin (DG) dari NGSolve untuk menyelesaikan persamaan Maxwell dalam domain waktu-harmonik. Aplikasi utama PyMWTom adalah merekonstruksi peta spasial permitivitas kompleks (ε* = ε' − jε''/ωε₀) di dalam rongga toraks dari pengukuran hamburan medan gelombang mikro. Pipeline pemrosesan terdiri dari tiga tahap: 1.Geometry — Mendefinisikan domain (penampang 2D atau volume 3D), menempatkan antena, dan menetapkan properti dielektrik jaringan biologis. 2.Forward Solve — Menghitung medan listrik total untuk setiap transmitter menggunakan diskretisasi DG dari NGSolve pada persamaan Maxwell harmonik. 3.Inverse Solve — Memulihkan distribusi permitivitas yang tidak diketahui dari data hamburan terukur vs tersimulasi menggunakan metode iteratif (DBIM, CSI, Gauss-Newton, Level-Set, atau TwIST). PyMWTom mendukung pengoperasian dengan dependensi minimal (hanya NumPy, SciPy, Matplotlib) untuk forward solver Born dan inverse solver built-in, serta dapat diperluas dengan NGSolve untuk simulasi DG penuh dan eispy2d untuk metode invers tingkat lanjut.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
ProgramKomputer Diagnosis EKG: Kardiolin-AI
Penyakit kardiovaskular masih menjadi tantangan kesehatan global yang menuntut sistem pemantauan presisi dan deteksi dini yang inovatif. Interpretasi manual Elektrokardiogram (ECG) 12-lead sering kali menghadapi keterbatasan berupa subjektivitas, kecepatan, dan akurasi, sehingga berpotensi menimbulkan variabilitas diagnosis. Untuk menjawab permasalahan tersebut, dikembangkan Kardiolin-AI, sebuah perangkat lunak ECG canggih yang dirancang untuk akuisisi, pemrosesan, analisis, dan visualisasi sinyal listrik jantung secara efisien. Kardiolin-AI mendukung format standar internasional SCP, sehingga memungkinkan interoperabilitas data ECG antar perangkat medis dan sistem komputer lintas produsen. Keunggulan utama sistem ini terletak pada integrasi algoritma Deep Learning yang berfokus pada analisis sinyal ECG Lead II untuk mendeteksi delapan kelas aritmia secara otomatis. Sistem dilengkapi antarmuka berbasis Java yang intuitif, visualisasi real-time, serta integrasi dengan API Gemini. Selain itu, Kardiolin-AI mendukung konektivitas telemedicine, memungkinkan pemantauan kesehatan jantung jarak jauh dengan keamanan data berbasis internet. Prototype yang dihasilkan telah diuji sesuai rancangan fungsional dan menunjukkan potensi sebagai Clinical Decision Support System (CDSS) interaktif. Dengan pendekatan ini, Kardiolin-AI diharapkan menjadi solusi inventif dalam meningkatkan efisiensi diagnosis, mempercepat pengambilan keputusan klinis, serta mendukung riset pengembangan teknologi kesehatan digital berkelanjutan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
EnvLADM-ID: Model Basis Data Lingkungan Berbasis Land Administration Domain Model (LADM) untuk Indonesia
Hak cipta yang diusulkan berupa program SQL untuk basis data yang berjudul envLADM-ID, yang mengintegrasikan Land Administration Domain Model (LADM) Edisi 2 (ISO 19152:2024) dengan CityGML, serta disesuaikan dengan profil Indonesia. Pengembangannya mengacu pada Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan No. 27 Tahun 2021 dan mempertimbangkan aspek Sustainable Development Goals (SDGs) untuk mendukung perencanaan kota berkelanjutan. Basis data ini dirancang untuk menyimpan data lingkungan seperti Land, Ambient Air, Sea Water, dan Water. Dalam implementasi yang diusulkan, fokus pengujian dilakukan pada kelas Landcover sebagai turunan dari Land, dengan kemampuan menyimpan data spasial 2D dan 3D. Struktur utama mencakup kelas land, landcover, dan landcover_area, serta didukung oleh kelas tambahan seperti carbon_stock dan sky_view_factor untuk analisis lanjutan. EnvLADM-ID memungkinkan analisis lingkungan seperti penghitungan stok dan emisi karbon, Urban Heat Island, serta indeks kualitas lingkungan hidup. Program SQL telah diuji menggunakan data spasial seperti geopackage, dengan ketentuan atribut minimal yang harus dipenuhi, namun tetap fleksibel untuk dikembangkan sesuai kebutuhan pengguna.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
Perangkat Lunak Akuisisi Data LiDAR Tiga Dimensi Berbasis Windows
Perangkat lunak ini merupakan aplikasi berbasis sistem operasi Windows yang dikembangkan untuk akuisisi dan pengolahan data LiDAR (Light Detection and Ranging) menjadi representasi tiga dimensi (3D). LiDAR sebagai sistem penginderaan optik-elektronik banyak digunakan dalam bidang industri dan rekayasa teknik, seperti kendaraan otonom dan pemetaan batimetri, karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam pemindaian objek atau area. Sistem ini memanfaatkan sensor LiDAR dua dimensi (2D) dari Slamtec yang pada dasarnya menghasilkan data pemindaian dalam satu bidang. Perangkat lunak ini dikembangkan sebagai alternatif dari sistem berbasis Linux, seperti rplidar_ros, untuk meningkatkan kemudahan penggunaan pada platform Windows. Dalam implementasinya, sistem mengintegrasikan data hasil pemindaian dengan mekanisme pergerakan tambahan berupa motor servo yang mengubah sudut elevasi secara bertahap (sweep). Pada setiap perubahan sudut, data LiDAR diakuisisi dan kemudian diproses menggunakan metode komputasi berbasis Python untuk dikonversi dari koordinat polar menjadi koordinat kartesian tiga dimensi. Seluruh data hasil pemindaian digabungkan untuk membentuk representasi point cloud 3D yang dapat divisualisasikan dan dianalisis lebih lanjut.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
Dataset parameter pemodelan prediksi anomali spasial XCO2 di Pulau Jawa
Hak cipta berupa dataset variabel yang digunakan dalam pengembangan model prediksi anomali spasial XCO2 pada musim hujan di Pulau Jawa. Dataset variabel prediktor diperoleh melalui pengolahan terhadap data standar Google Earth Engine (interpolasi, sampling dan agregasi) untuk menghasilkan data-data yang seragam resolusi spasialnya dan lengkap liputan spasialnya. Data tersebut berupa data NDVI, NO2, dan kepadatan penduduk. Data target XCO2 diperoleh dari Earth Explorer dan disimpan dalam resolusi spasial aslinya dan melalui proses agregasi. Rentang waktu data adalah dari musim hujan 2018/2019 sampai dengan musim hujan 2020/2021 Metode pengolahan yang dilakukan meliputi agregasi enam bulanan, sampling, dan interpolasi. Metode sampling yang digunakan adalah Nearest Neighbour Sampling. Teknik interpolasi menggunakan metode Kriging pada data NO2, dan menggunakan IDW pada data NDVI.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
GEO-RESILIENCE: Sistem Geoinformatika Berbasis Bistability Framework untuk Mengukur Resiliensi Ekonomi Komunitas Terhadap Longsor v1.0
GEO-RESILIENCE adalah platform geoinformatika berbasis pendekatan bistability framework yang dirancang untuk memodelkan dan menganalisis resiliensi komunitas terhadap risiko longsor secara spasial dan temporal. Platform ini mengintegrasikan data sosial-ekonomi, bantuan kebencanaan, dan indeks kerusakan dalam kerangka model dinamika non-linear yang merepresentasikan interaksi antara tekanan eksternal dan kapasitas pemulihan sistem. Model utama menggunakan persamaan diferensial berbasis fungsi pertumbuhan dan tekanan (shock) untuk merepresentasikan perubahan kondisi sistem ekonomi dari waktu ke waktu, dengan variabel utama berupa rasio pengeluaran terhadap pendapatan rumah tangga sebagai indikator stabilitas ekonomi. Parameter seperti bantuan per kapita (c) dan tingkat kerusakan (s) dikalibrasi secara tahunan untuk menghasilkan deret waktu kondisi sistem ekonomi pada tingkat kecamatan. Platform ini mampu menghitung aspek resiliensi seperti resistance, latitude, dan precariousness, serta statistik tren jangka panjang (mean, standar deviasi, dan tren linear) untuk periode 2006–2025. Dengan pendekatan ini, GEO-RESILIENCE mendukung identifikasi wilayah rentan, evaluasi efektivitas intervensi, serta perencanaan mitigasi bencana berbasis data dan dinamika sistem yang adaptif.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail