Pencarian Hak Kekayaan Intelektual
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
Jakarta Slum Area Segmentation Dataset
SDG 11 menargetkan kota berkelanjutan dan pemukiman yang inklusif, aman, dan tangguh pada tahun 2030 dengan indikator proporsi penduduk perkotaan yang tinggal di daerah kumuh, pemukiman informal, atau perumahan yang tidak memadai. Untuk memantau indikator tersebut, dibutuhkan pemetaan pemukiman kumuh yang terkini dan akurat. Oleh karena itu, diperlukan metode yang akurat dan konsisten untuk menghasilkan data sebaran pemukiman kumuh. Pemetaan pemukiman kumuh dengan menggunakan data penginderaan jauh resolusi tinggi dan pendekatan teknologi deep learning menjadi pilihan karena dapat mendeteksi area kumuh dengan lebih akurat. Salah satu faktor penting agar dapat menghasil segmentasi daerah kumuh yang akurat adalah adanya data input yang berkualitas. Dataset yang akan didaftarkan merupakan dataset yang berisi data citra penginderaan jauh yang sudah dilengkapi dengan label berbentuk polygon sebagai penanda daerah yang teridentifikasi sebagai daerah kumuh. Data citra yang digunakan sebagai dasar pelabelan adalah data citra resolusi tinggi Pleaides. Dataset ini dapat digunakan sebagai data pelatihan untuk pembelajaran mesin agar dapat melakukan segmentasi area kumuh di area provinsi DKI Jakarta.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 10 Oktober 2024
- Detail
Dataset LCI (Life Cycle Inventory) Produksi Biochar Sekam Padi
Produksi biochar sekam padi memiliki potensi besar dalam pengelolaan limbah pertanian dan peningkatan kualitas tanah. Untuk mengoptimalkan proses produksi biochar yang ramah lingkungan, diperlukan pendekatan Life Cycle Assessment (LCA) yang memperhitungkan seluruh tahapan produksi dari awal hingga akhir, termasuk dampak lingkungan yang dihasilkan. Pemerintah Indonesia juga mendorong perusahaan untuk meningkatkan kesadaran lingkungan melalui Program Penilaian Peringkat Kinerja Perusahaan dalam Pengelolaan Lingkungan Hidup (PROPER) dengan mengadopsi LCA dalam produksi biochar. Dataset ini bertujuan untuk melakukan analisis inventarisasi, penilaian dampak, dan mengidentifikasi skenario produksi biochar sekam padi yang optimal dari segi lingkungan. Sebagai standar LCA di Indonesia, analisis ini akan mengikuti SNI ISO 14040:2016 dan 14044:2017. Kategori dampak yang dianalisis meliputi pengurangan abiotik, pengasaman, eutrofikasi, pemanasan global, toksisitas manusia, ekotoksisitas air tawar, dan ekotoksisitas terestrial. Proses pembuatan biochar melibatkan pirolisis dengan variasi suhu dan durasi tertentu untuk menghasilkan biochar berkualitas tinggi. Dataset dapat diunduh dalam format JavaScript Object Notation (JSON) dan digunakan untuk melakukan analisis LCA menggunakan perangkat lunak OpenLCA.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 10 Oktober 2024
- Detail
INSTALASI RECIRCULATING AQUACULTURE SYSTEM (RAS) UNTUK PENDEDERAN IKAN NILA
Invensi ini mengenai Instalasi Recirculating Aquaculture System (RAS) untuk pendederan ikan nila. Lebih khusus lagi, invensi ini berhubungan dengan aplikasi instalasi RAS yang terdiri dari bak-bak pendederan ikan nila, filter fisik dan biologis untuk membersihkan air budidaya, lampu ultraviolet untuk sterilisasi, dan pompa sirkulasi air budidaya. Instalasi RAS ini meresirkulasi dan membersihkan air dari bak-bak pendederan dengan filter fisik vertikal, filter biologis berukuran besar, dan lampu ultraviolet, sehingga air dapat digunakan kembali untuk pendederan ikan nila. Tujuan utama dari invensi ini adalah mengatasi permasalahan cepat menurunnya kualitas air pada bak-bak pendederan ikan nila yang mengakibatkan kematian larva dan benih. Instalasi RAS untuk pendederan ikan nila adalah invensi yang digunakan untuk memperbaiki kualitas air pendederan sehingga memperkecil kematian benih. Invensi ini terdiri dari a. dua belas buah bak pendederan, b. sebuah filter fisik vertikal, c. sebuah filter biologis dalam tangki besar, d. pompa sirkulasi, e. lampu ultra violet, f. aerator, dan g. perlengkapan pipa dan kelistrikan. Invensi ini dicirikan dengan penggunaan bak pendederan berukuran 300 liter sebanyak 12 unit, filter fisik vertikal, penambahan media arang aktif, dan filter biologis besar, sehingga proses filtrasi, remediasi dan sterilisasi lebih efektif dan efisien.
- Paten
- Terdaftar - Formalitas Terpenuhi
- - 10 Oktober 2024
- Detail
Dataset Mangrove Budeng Bali 2023
Dataset Mangrove Budeng Bali 2023 merupakan output kegiatan riset Rumah Program ARTIFICIAL INTELLIGENCE, BIG DATA, DAN TEKNOLOGI KOMPUTASI UNTUK BIODIVERSITAS DAN CITRA SATELIT tahun 2023 dengan judul e-Mangrove: Identifikasi mangrove berbasis machine learning. Dataset merupakan gambar (photo image) daun mangrove dari 11 spesies mangrove utama (true mangrove spesies) yang ditemukan di hutan mangrove Desa Budeng, Jembrana, Bali. Sebagai objek utama dataset, daun menjadi objek pengenalan spesies yang dapat digunakan dalam identifikasi mangrove dengan menggunakan teknik machine learning. Dataset berupa dataset awal yang terdiri dari 5500 gambar yang kemudian dipecah secara acak menjadi 3 bagian data (training, validation, testing) sehingga menghasilkan dataset akhir yang berisi 6380 file gambar. Algoritma deep learning Deep Convolutional Neural Network (DCNN) digunakan untuk keperluan pelatihan model. Pemanfaatan dataset sebagai sarana informasi karakteristik mangrove dan data yang diintegrasikan dalam aplikasi Monitoring Mangrove (MonMang) yang telah dikembangkan oleh BRIN.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 09 Oktober 2024
- Detail
Aplikasi Deteksi Cacat Pada Hasil Pengelasan Shielded Metal Arc Welding (SMAW) Dengan Menggunakan Arsitektur Mask R-CNN
Penelitian ini mengembangkan metode pemrosesan citra digital untuk inspeksi visual cacat pengelasan baja, khususnya untuk mendeteksi cacat seperti spatter dan slag inclusion. Penelitian ini menggunakan algoritma Mask R-CNN untuk melakukan deteksi dan segmentasi cacat las secara akurat pada dataset pengelasan busur listrik. Dataset diolah menggunakan platform Roboflow untuk pelabelan, prapemrosesan, dan augmentasi data. Setelah itu, model dilatih dengan menggunakan algoritma Mask R-CNN. Model ini kemudian diterapkan dalam aplikasi Streamlit untuk pengecekan cacat secara interaktif. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Mask R-CNN mampu mendeteksi cacat dengan akurasi yang bervariasi, diukur dengan metrik mean Average Precision (mAP) dan Average Recall (AR). Pada resolusi gambar 640 × 640 piksel, model mencapai mAP sebesar 65,8% untuk deteksi kotak pembatas dan 70,2% untuk segmentasi mask pada threshold AP@0,5. Pada threshold AP@0,75, mAP mencapai 42,2% untuk kotak pembatas dan 46,9% untuk segmentasi mask. Secara keseluruhan, mAP pada rentang [0,5, 0,95] mencapai 37,9% untuk kotak pembatas dan 45,6% untuk segmentasi mask
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 09 Oktober 2024
- Detail
Aplikasi Web Prediksi Dan Optimasi Performa Mesin Diesel Berbasis Pembelajaran Mesin
untuk melakukan prediksi performa mesin diesel menggunakan pembelajaran mesin (machine learning). Dataset yang digunakan untuk membangun model pembelajaran mesin ini diperoleh dari [1]. Mesin yang digunakan adalah mesin diesel 4 langkah dengan merk Yanmar dengan kapasitas 7.5 kW dan bahan bakar diesel/biodiesel. Mesin tersebut digunakan sebagai sumber energi listrik (genset) dan diberikan beban listrik. Masukan data (input) yang digunakan oleh model pembelajaran mesin ini adalah kecepatan (800 - 1200 rpm), beban (0 - 4000 Watt), persentase biodiesel (0 - 50%), dan suhu campuran biodiesel (26 - 60oC). Algoritma ML yang digunakan dalam laman web ini adalah Extreme Gradient Boost (XGB) dengan optimasi parameter. Sedangkan algoritma Bayesian Optimization digunakan untuk optimasi performa mesin berdasarkan data input. Luaran data (output) yang dihasilkan oleh model pembelajaran mesin ini adalah torsi (Nm), specific fuel consumption (g/kWh), dan efisiensi termal (%).
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 08 Oktober 2024
- Detail
ALAT DAN METODE FABRIKASI MIKROSFER DENGAN GELASI EKSTERNAL SKALA LABORATORIUM
Perangkat gelasi eksternal merupakan alat yang digunakan dalam proses fabrikasi mikrosfer sebagai inti bahan bakar reaktor nuklir temperatur tinggi, khususnya pada tahap penetesan umpan untuk pembentukan mikrosfer. Alat gelasi eksternal skala laboratorium yang dilengkapi dengan pengatur laju aliran umpan dan kolom gas amoniak ini memungkinkan riset fabrikasi mikrosfer dengan sferisitas tinggi dilakukan dengan umpan kurang dari 100 mL dan menekan jumlah limbah yang dihasilkan. Perangkat gelasi eksternal ini mempertimbangkan berbagai parameter, seperti rentang kapasitas umpan, frekuensi getaran vibrator, serta kemudahan harmonisasi laju alir untuk mencapai kestabilan droplet mikrosfer. Fabrikasi mikrosfer gelasi eksternal skala laboratorium ini dilakukan menggunakan umpan yang terdiri atas sol berbasis nitrat dan zat aditif. Umpan yang digunakan memiliki viskositas antara 40-50 cps. Penetesan umpan dilakukan dengan nozzle yang digetarkan pada rentang frekuensi 90-100 Hz dengan laju alir 10-15 mL/menit. mikrosfer yang dihasilkan dari metode gelasi eksternal pada alat ini memiliki sferisitas yang sangat baik, berkisar antara 1,04-1,08, dengan diameter sebesar 665,2 mm dan standar deviasi sebesar 15,9 mm.
- Paten
- Terdaftar - Formalitas Terpenuhi
- - 08 Oktober 2024
- Detail
Step Towards Assembling The Superior Koi Fish
Koi adalah ikan hias legendaris yang pertama kali diperkenalkan di Jepang, terutama di daerah Niigata, dan telah menjadi simbol nasional Jepang. Keindahan warna koi menentukan nilai jualnya, dengan harga tertinggi yang pernah tercatat mencapai 203 juta yen pada lelang di Hiroshima tahun 2018. Mengingat nilai ekonominya yang tinggi, berbagai upaya telah dilakukan oleh pembudidaya dan peternak untuk meningkatkan kualitas estetika koi. Aspek genetik memainkan peran penting dalam mengekspresikan penampilan yang diinginkan, sementara peningkatan kualitas warna dapat dicapai melalui aditif dalam pakan buatan. Selain itu, peningkatan kualitas pertumbuhan dan teknologi pendukung, seperti sistem budidaya yang lebih baik, juga menjadi fokus utama. Buku ini disusun untuk memberikan panduan dalam meningkatkan kualitas koi, baik dari segi penampilan maupun pertumbuhan. Informasi yang disajikan dalam buku ini merupakan hasil penelitian dan pengalaman dari berbagai sumber, dengan harapan dapat berkontribusi pada penelitian dan bisnis terkait koi. Buku ini diharapkan dapat menjadi referensi penting bagi para peneliti, peternak, dan pembudidaya dalam upaya mereka untuk menghasilkan koi unggul yang memiliki nilai estetika dan ekonomi tinggi. Dengan demikian, buku ini tidak hanya memberikan wawasan teoretis tetapi juga langkah praktis yang dapat diimplementasikan untuk mencapai hasil yang optimal dalam budidaya koi.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 08 Oktober 2024
- Detail