Pencarian Hak Kekayaan Intelektual
METODE EKSTRAKSI KULIT KAYU AKWAY DENGAN MASERASI PERKOLASI TERMODIFIKASI
Invensi ini berkaitan dengan suatu proses untuk produksi ekstraksi kulit akway dengan menggunakan proses maserasi termodifikasi secara langsung dengan menggunakan pelarut organik untuk mendapatkan konversi yang tinggi melalui tahapan sebagai berikut : a. mencacah kulit kayu menjadi serbuk dengan ukuran ≤ 45 mesh; b. merendam kulit kayu akway yang telah halus dengan metanol; c. mendiamkan campuran serbuk kulit kayu akway dengan metanol selama kurang lebih 24 jam pada suhu 25 - 30 oC; d. dilanjutkan dengan proses perkolasi selama kurang lebih 4 jam; e. maserasi dan perkolasi dilakukan 3 kali pada bahan yang sama; f. menyaring campuran larutan hasil ekstraksi menggunakan kertas saring; g. selanjutnya, melakukan proses penguapan atau evaporasi; h. memisahkan ekstrak dari rafinatnya dengan menggunakan kertas saring; dan i. menghitung jumlah ekstrak yang diperoleh dari proses tersebut; j. melakukan analisis LCHRMS pada ekstrak kental kulit kayu akway dengan 3 jenis pelarut, yaitu: asetonitril, air, dan metanol. Dalam invensi ini juga dijelaskan mengenai penggunaan berbagai pelarut organik dalam proses ekstraksi kulit kayu akway untuk mendapatkan rendemen atau perolehan ekstrak terbaik.
- Paten
- Tersertifikasi
- - 03 Oktober 2025
- Detail
EWS SIPANTARA, Aplikasi Peringatan Dini untuk Antisipasi Dampak Perubahan Iklim pada Tanaman Hortikultura
EWS SIPANTARA adalah sistem peringatan dini dampak perubahan iklim (banjir, kekeringan) dan potensi organisme pengganggu tumbuhan (OPT), sekaligus pemandu jadwal tanam hortikultura strategis, khususnya bawang merah dan aneka cabai, berbasis web dan kecerdasan buatan. Bawang merah dan aneka cabai merupakan komoditas strategis karena dapat memicu terjadinya inflasi. EWS SIPANTARA diharapkan menjadi salah satu alat bantu mitigasi risiko yang tepat pada saat menghadapi bulan-bulan dengan produktivitas menurun. Aplikasi ini merupakan kolaborasi BRIN, Kementerian Pertanian, BMKG, UNS, dan BIG. Data curah hujan dari BMKG diintegrasikan dengan data kejadian banjir/kekeringan serta serangan OPT. Pendekatan geospatial artificial intelligence (GeoAI) digunakan untuk memprediksi curah hujan dan memetakan kerawanan pada 514 kabupaten/kota dan 7.242 kecamatan. Aplikasi dikembangkan dengan agile scrum, berarsitektur progressive web app, dan diuji melalui white-box serta uji kegunaan. Sistem merupakan integrasi dari beberapa analisis penunjang keputusan untuk peringatan dini banjir dan kekeringan, serangan OPT, dan periode pertumbuhan tanaman untuk jadwal tanam bawang merah dan aneka cabai. Sistem menghasilkan keluaran tabular dan spasial yang mengkategorikan potensi banjir dan kekeringan 6-7 bulan ke depan, dan menampilkan OPT dominan berdasarkan data eksisting pada level kabupaten, serta menyajikan jadwal tanam level kecamatan. Pemanfaatan aplikasi ini diharapkan dapat memperkuat strategi mitigasi perubahan iklim tanaman hortikultura menjadi lebih presisi.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 03 Oktober 2025
- Detail
Aplikasi Pemantauan Gas Rumah Kaca Jakarta: CO2 dan CH4 Berbasis Open Data
Aplikasi Monitoring Gas Rumah Kaca ini merupakan perangkat lunak antarmuka grafis berbasis Python yang dirancang untuk memantau konsentrasi karbon dioksida (CO₂) dan metana (CH₄) secara realtime serta berdasarkan periode waktu tertentu. Aplikasi ini memanfaatkan Open Data dari Open-Meteo API sebagai sumber utama informasi kualitas udara, kemudian menyajikannya dalam bentuk grafik interaktif, tabel, indikator Key Performance Indicator (KPI), serta menyediakan fitur ekspor data ke format CSV untuk analisis lebih lanjut. Keunggulan aplikasi ini terletak pada fokus khusus pemantauan gas rumah kaca (GRK) CO₂ dan CH₄, berbeda dengan aplikasi sejenis yang umumnya menampilkan polutan udara secara umum. Fitur aplikasi mencakup tampilan dashboard realtime yang otomatis memperbarui data setiap interval tertentu, filter data berdasarkan wilayah dan periode, serta visualisasi yang mudah dipahami oleh pengguna non-teknis. Dengan demikan, aplikasi ini dapat dimanfaatkan oleh peneliti, akademisi, maupun masyarakat umum dalam mendukung pemantauan lingkungan dan mitigasi perubahan iklim.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 03 Oktober 2025
- Detail
RGB-D Human Segmentation
Program segmentasi manusia berbasis RGB-D dengan matting dan penyempurnaan Chan-Vese yang dipergunakan untuk melakukan segmentasi manusia secara real-time menggunakan input data RGB dan depth dari kamera Kinect V2. Sistem menghasilkan mask manusia yang terpisah dari latar belakang untuk pengenalan objek, keamanan, dan program visi computer lainnya.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 03 Oktober 2025
- Detail
SMART-BAT (Sistem Monitoring dan Kontrol Pendingin Thermoelektrik untuk Baterai Trike)
SMART-BAT (Sistem Monitoring dan Kontrol Thermoelectric untuk Baterai Trike) merupakan aplikasi sistem yang dirancang untuk memantau dan mengendalikan suhu baterai kendaraan listrik ringan (trike) secara real-time berbasis Internet of Things. Sistem ini mengintegrasikan sensor suhu LM35, mikrokontroler ESP32, modul thermoelektrik Peltier, serta relay kontrol untuk menjaga suhu baterai tetap optimal. Data suhu baterai, tegangan, arus, dan daya thermoelektrik yang diperoleh dikirimkan melalui protokol MQTT dan ditampilkan pada dashboard HTML, yang dapat diakses secara lokal melalui Visual Studio Code. Sistem bekerja secara otomatis ketika suhu baterai melebihi ambang batas tertentu (40 °C), Mikrokontroller ESP32 mengaktifkan modul Peltier melalui relay untuk mendinginkan baterai. Selain mode otomatis, pengguna juga dapat melakukan kontrol manual langsung dari dashboard. SMART-BAT tidak hanya memungkinkan pemantauan kondisi baterai secara langsung, tetapi juga memberikan kontrol terhadap pendinginan, sehingga meningkatkan keamanan pada baterai dan mengurasi potensi resiko overheat pada baterai.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 03 Oktober 2025
- Detail
Dataset Jalur Navigasi Transportasi sungai (Spasial Musiman) & Identifikasi hambatan tahun 2025 Perbatasan Jawa Barat dan Jawa Tengah.
Dataset ini merupakan hasil kompilasi data spasial dan survei lapangan terkait kondisi alur pelayaran Sungai Segara Anakan, yang melintasi wilayah perbatasan Jawa Barat dan Jawa Tengah. Data mencakup koordinat alur sungai, kedalaman, kondisi pasang surut (lapangan dan model TMD), catatan lapangan, serta estimasi muka air pada berbagai musim berdasarkan analisis kedalaman. Selain itu, dataset ini dilengkapi dengan hasil identifikasi hambatan pelayaran menggunakan drone, peta alur dalam format PDF, serta data spasial dalam bentuk shapefile. Penyusunan dataset bertujuan untuk mendukung analisis optimasi rute transportasi sungai, mitigasi risiko pelayaran, dan perencanaan dermaga. Dataset ini juga berpotensi digunakan untuk pengembangan model kecerdasan buatan dalam prediksi navigasi dan pengelolaan transportasi sungai berkelanjutan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 03 Oktober 2025
- Detail
Rowosari Tumata : Model Keteraturan Penataan Bantaran Banjir Berbasis Kuantifikasi Risiko Bencana Hidrometeorologi
“Rowosari Tumata” : Model Keteraturan Penataan Bantaran Banjir Berbasis Kuantifikasi Risiko Bencana Hidrometeorologi adalah perangkat lunak sistem pendukung kebijakan (Decision Support System, DSS) berbasis kuantifikasi ekonomi wilayah bantaran banjir (floodplain) yang secara periodik berubah antara fase kering dan fase tergenang. Perangkat ini dikembangkan pertama kali pada 2025 untuk wilayah bantaran banjir Danau Rawa Pening, mengingat danau prioritas yang paling kecil ini menyimpan informasi tingginya produktivitas padi hingga 13 ton/hektar atau 2.5 kali rata-rata produksi padi nasional untuk tiap hektar lahan sawah yakni 5.3ton/hektar. Meskipun demikian, perangkat juga menggunakan nilai ekonomi lain yang tercatat di bantaran banjir, baik yang bersifat titik atau pun area. Perangkat ini juga akan berfungsi bila input informasi yang digunakan bantaran banjir lain, baik di sekitar danau ataupun bantaran banjir lain di daerah rural. Model ini menggunakan algoritma dasar risiko bencana banjir Damagescanner-Jakarta yang dipublikasikan oleh Budiyono et al. (2015) di Springer’s Natural Hazards. Bila algoritma asal dari Damagescanner-Jakarta adalah potensi kerugian tahunan (risiko) akibat genangan, perangkat ini mengadaptasi perhitungan kerugian menjadi potensi ekonomi dengan produktivitas lahan padi sebagai basis perbandingan spasial atau ekonomi lain yang dispasialkan. Pengembangan perangkat lunak ini menggunakan platform dasar bahasa pemrograman Python. Database dasar sebagai input program diubah menjadi comma separated value (csv) sehingga program bisa berubah secara dinamis atau bahkan near-realtime bergantung input yang ada.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 02 Oktober 2025
- Detail
Program Antarmuka untuk Klasifikasi Tingkatan Agtron Biji Kopi Panggang
Hak cipta berupa program komputer berbahasa pemograman Python yang berfungsi software Graphical User Interface (GUI) atau antarmuka untuk aplikasi klasifikasi tingkatan warna Agtron biji kopi panggang berbasis citra digital. Tingkatan Agtron adalah metode standar internasional untuk mengukur tingkat warna biji kopi yang telah dipanggang yang akan membedakan cita rasa biji kopi panggang. Tingkatan Agtron terdiri dari delapan kelas yaitu R25, R35, R45, R55, R65, R75, R85, dan R95. Pada program versi 1 ini, metode klasifikasi menggunakan dua pendekatan yaitu metode konvensional Warna L*A*B image processing dan metode Convolutional neural network khususnya model HyperResNet. Program antarmuka ini dapat dijalankan pada platform yang mendukung pemograman berbasis python seperti Windows, Linux, Mac yang telah diinstal pada Personal Computer(PC), miniPC, maupun embeeded system seperti Raspberry Pi.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 02 Oktober 2025
- Detail
Dataset Ekstraksi Polarisasi Sentinel-1 untuk Analisis Fenologi Padi Kabupaten Indramayu Tahun 2024
Dataset ini menyajikan data spasial temporal yang dirancang untuk analisis, pemodelan, dan prediksi fenologi (fase pertumbuhan) padi. Dataset ini mengintegrasikan data polarisasi dari citra radar Sentinel-1 dengan data observasi lapangan diKabupaten Indramayu selama tahun 2024. Dataset ini dapat dimanfaatkan untuk penelitian akademik, analisis kecerdasan buatan (machine learning dan deep learning) untuk klasifikasi fase tumbuh padi, moitoring sawah, monitoring produktivitas, serta mendukung perumusan kebijakan untuk mendukung ketahanan pangan di tingkat daerah maupun nasional. Dataset ekstraksi polarisasi dapat digunakan untuk membuat model klasifikasi fenologi padi di Kabupaten Indramayu berbasis machine learning atau deep learning.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 02 Oktober 2025
- Detail
Sistem Akuisisi dan Visualisasi Data Sensor RDF
Sistem ini merupakan perangkat lunak untuk memantau parameter lingkungan pada teknologi Refuse-Derived Fuel (RDF) secara real-time. Berbasis Arduino, sistem ini mengintegrasikan sensor suhu (DS18B20, DHT22, SHT20), kadar air, CO2, dan O2 untuk mengumpulkan data lingkungan. Data tersebut dikirim secara serial ke Raspberry Pi, disimpan dalam database SQLite, dan divisualisasikan melalui dashboard web berbasis Node.js dan EJS. Dashboard menampilkan gauge interaktif yang memungkinkan pemantauan parameter secara real-time. Pengguna dapat mengakses data melalui layar 5 inci atau perangkat lain, serta mengekspor data dalam format CSV untuk analisis lebih lanjut. Sistem ini mengambil data setiap 10 detik, memastikan akurasi dan keandalan dalam pemantauan lingkungan RDF. Antarmuka web yang responsif didukung oleh library open-source JustGage dan Raphaël, yang diintegrasikan dengan kode asli untuk logika akuisisi dan pemrosesan data. Dengan desain ini, sistem mendukung efisiensi pengelolaan limbah RDF, berkontribusi pada keberlanjutan lingkungan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 02 Oktober 2025
- Detail