Pencarian Hak Kekayaan Intelektual
Dataset Spektral Batuan pada Zona Hidrotermal untuk Identifikasi Potensi Endapan Mineral Emas
Dataset ini memuat hasil pengukuran spektral reflektansi batuan menggunakan spektroradiometer Analytical Spectral Device (ASD) Handheld 2 dengan rentang 325–1075 nm dan resolusi 3 nm pada kanal Visible Near-Infrared (VNIR). Pengambilan data dilakukan pada 5–7 September 2025 di Daerah Tipar dan Bojong Deet, Desa Kertajaya, Kecamatan Simpenan, Kabupaten Sukabumi. Sampel batuan diperoleh dari zona hidrotermal, meliputi tuf, urat kuarsa, andesit, dasit, serta jenis batuan lainnya. Setiap sampel diukur sebanyak 10 kali untuk mengurangi gangguan spektral dan meningkatkan signal-to-noise ratio (SNR). Data yang dihasilkan memuat ciri reflektansi dan absorbansi mineral penyusun batuan, sehingga dapat digunakan untuk membedakan batuan pembawa emas dari batuan sekitarnya. Tujuan utama dataset ini adalah mendukung identifikasi potensi endapan emas melalui analisis spektral non-destruktif, sehingga proses eksplorasi mineral dapat berlangsung lebih cepat dan efisien. Selain itu, dataset ini berpotensi dimanfaatkan untuk pengembangan algoritma klasifikasi berbasis penginderaan jauh dalam pemetaan potensi endapan mineral emas. Secara ilmiah, dataset ini melengkapi dan memperluas rock fingerprint melalui pembangunan perpustakaan spektral. Produk ini merupakan bagian dari penelitian “Optimasi Identifikasi Potensi Endapan Mineral Emas di Kecamatan Simpenan, Sukabumi dengan Integrasi Teknologi Machine Learning dan Penginderaan Jauh.”
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 29 September 2025
- Detail
Emission Gateway & Reporting Interface (EGRI)
Emission Gateway & Reporting Interface (EGRI) adalah aplikasi sisi server yang dirancang untuk menjembatani sistem pemantauan emisi kontinu (CEMS) dengan platform cloud SISPEK KLHK, memastikan kepatuhan penuh terhadap Peraturan Menteri LHK P.13/2021. Dibangun menggunakan bahasa pemrograman Golang dan database PostgreSQL pada OS Windows, EGRI berfungsi sebagai gateway yang andal dan otonom. Aplikasi ini secara efisien menerima data emisi setiap menit dari sistem akuisisi data (DAS) melalui protokol MQTT, di mana EGRI bertindak sebagai subscriber. Data tersebut kemudian diproses dan dikirimkan ke SISPEK menggunakan Rest API. Keunggulan utamanya adalah mekanisme penanganan kegagalan cerdas yang secara otomatis mengirim ulang data gagal setiap jam hingga berhasil. Pengguna dapat memantau seluruh proses secara real-time melalui dasbor berbasis web yang intuitif, yang juga menyediakan fitur visualisasi data, log pengiriman, dan manajemen status CEMS. EGRI menggabungkan kepatuhan regulasi dengan kontrol operasional yang transparan dan efisien.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 29 September 2025
- Detail
Indonesian Nuclear Forensics Library (INFL) Management System
Indonesian Nuclear Forensics Library (INFL) Management System merupakan sebuah platfrom yang menyediakan basis data referensi dan fingerprint bahan nuklir maupun zat radioaktif yang diproduksi, digunakan, atau disimpan di Indonesia. Basis data fingerprint bahan nuklir dan zat radioaktif disusun berdasarkan karakteristik setiap bahan nuklir dan radioaktif menjadi sebuah library data di INFL Management System. Aplikasi ini memiliki kebermanfaatan diataranya 1) memfasilitasi POLRI, Badan Pengawas Tenaga Nuklir, tim investigasi forensik, dan pakar nuklir dalam melacak asal-usul dan riwayat bahan nuklir di luar kendali pengawasan ; 2) Mendukung investigasi forensik yang lebih cepat, akurat, dan dapat dipertanggungjawabkan ; 3)Berkontribusi pada penguatan sistem keamanan nuklir nasional serta kesiapsiagaan terhadap potensi penyalahgunaan bahan nuklir atau zat radioaktif. Fitur utama aplikasi website; • Input Informasi Material : Pengguna dapat membuat entri material baru dengan ID dan nama unik. • Pengisian Data Per Stage : Data bahan diinput berdasarkan tahap (stage) sesuai karakteristiknya. • Orkestrasi Data Stage : Sistem memvalidasi, menormalkan dan menyimpan ulang data material. • Persistensi & Normalisasi Data : Operasi pengelolaan (CRUD) memperbarui basis data sehingga setiap perubahan dapat langsung digunakan kembali dalam fungsi pencarian. • Pencarian Multi-Mode (Search) : Mendukung pencarian sederhana maupun semantik berbasis karakteristik material. • Pencocokan Kemiripan (Match) : Membandingkan material baru dengan data fingerprint yang ada untuk menilai kemiripan. • Pengelolaan File Bukti : Berkas pendukung foto atau dokumen dapat disimpan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 29 September 2025
- Detail
Dataset spektral tanaman untuk perhitungan klorofil total
Dataset ini terdiri dari jenis data numerik dan grafis. Dapat digunakan diantaranya untuk perhitungan khlorofil, identifikasi tanaman, kesehatan tanaman dan monitoring biodiversitas tumbuhan Indonesia. Kebutuhan dataset spektral tanaman ini sangat penting, dimana Indonesia merupakan negara megabiodiversitas dengan kekayaan flora diperkirakan mencapai 25.000 spesies tumbuhan di Sundaland dan 10.000 spesies tumbuhan di Wallacea. Harapannya pengumpulan spektral tanaman ini dapat terus dilakukan secara bertahap sehingga dapat dikembangkan menjadi sidik jari tanaman melalui perpustakaan spektral. Keberadaan perpustakaan spektral juga dapat dikembangkan sebagai model untuk identifikasi penyakit/hama, fase tumbuh tanaman dan produksinya melalui perubahan spektralnya.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 29 September 2025
- Detail
MoDTracker: Perekam Jalur Kendaraan berbasis Distributed Storage
MoDTracker merupakan aplikasi berbasis android yang berfungsi untuk merekam jalur berkendara suatu kendaraan pada jaringan penyimpanan terdistribusi melalui internet berbasis protokol IPFS. MoDTracker memiliki keunggulan dalam keamanan data dengan skema enkripsi berbasis XChacha20 untuk semua data yang disimpan pada server terdistribusi IPFS. Selain penyimpanan berbasis terdistribusi, aplikasi MoDTracker juga menyimpan jalur berkendara secara internal pada perangkat Android untuk keperluan back up data. MoDTracker memiliki fungsi tambahan sebagai informasi navigasi dengan menunjukkan lokasi terkini dan jalur yang telah dilalui oleh kendaraan pada peta Google map.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 27 September 2025
- Detail
Nusantara Zero Emission Platform (NZEP)
NZEP (Nusantara Zero Emission Platform) adalah aplikasi perangkat lunak berbasis web yang dirancang sebagai Sistem Manajemen Energi dan Emisi terpusat untuk bangunan. Berjalan pada arsitektur edge computing, NZEP secara real-time mengintegrasikan data konsumsi energi dari jaringan, produksi energi bersih dari PLTS Atap, serta data kontekstual dari sensor smart building seperti okupansi dan temperatur. Fungsi utama aplikasi ini adalah mengubah data teknis yang kompleks menjadi Indikator Kinerja Utama (KPI) yang mudah dipahami dan relevan dengan regulasi NZE Indonesia, seperti Jejak Karbon Scope 2, Rasio Konsumsi Mandiri, dan Emisi yang Dihindari. Dengan dashboard interaktif, visualisasi aliran energi, dan fitur pelaporan otomatis, NZEP memberdayakan manajer gedung untuk memantau, menganalisis, dan mengoptimalkan performa energi secara efisien. Aplikasi ini merupakan alat bantu strategis untuk mendukung dekarbonisasi, meningkatkan efisiensi operasional, dan mempercepat transisi menuju smart building yang berkelanjutan sesuai target nasional.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 25 September 2025
- Detail
Aplikasi Penjejakan Frekuensi foF2 dan Frekuensi fmin Ionogram Secara Otomatis Berbasis Model Kecerdasan Buatan Untuk Aplikasi Riset dan Komunikasi HF
Hak cipta yang diusulkan berupa program komputer yang berjudul Aplikasi Penjejakan (Scaling) Frekuensi foF2 dan Frekuensi fmin Ionogram Secara Otomatis Berbasis Model kecerdasan buatan untuk aplikasi riset dan komuniksai HF. Karya cipta berupa aplikasi yang dilengkapi sebuah model hasil dari pembelajaran kecerdasan buatan untuk secara otomatis dapat melakukan proses scaling dan tracing parameter frekuensi yang terdapat dalam plot FTI (Frequency Time Intensity) dari ionogram. Aplikasi dapat menghasilkan parameter frekuensi foF2 atau MUF (maximum usable frequency) dan parameter frekuensi fmin atau LUF (lowest usable frequency), dimana parameter tersebut sangat berguna dalam penelitian ionosfer dan kegiatan komunikasi radio HF (High Frequency). Model yang digunakan untuk aplikasi ini dihasilkan dari proses pembelajaran kecerdasan buatan (Deep Learning) dengan input data berupa plot data FTI observasi Ionosonda.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 25 September 2025
- Detail
N-LMSI (Non-Intrusive Load Monitoring Sequence Intergrator)
N-LMSII adalah aplikasi monitoring energi real-time yang secara khusus mengintegrasikan model NILM Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) berbasis LSTM untuk mendeteksi dan memprediksi konsumsi daya tiap appliance secara individual. Aplikasi ini menerima data total daya dari perangkat IoT melalui MQTT, menyimpan dan mengelola data dalam buf fer dengan interval waktu yang dapat diatur, serta mengisi timestamp yang hilang agar sequence input untuk model Seq2Seq selalu lengkap. Prediksi daya untuk setiap appliance disimpan otomatis ke database MySQL, memungkinkan analisis historis dan integrasi dengan sistem manajemen energi. N-LMSI dilengkapi dengan logging untuk memantau status koneksi MQTT, database, dan proses prediksi.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 25 September 2025
- Detail
InaCOVED (Indonesian Corpus for COVID-19 Event Detection) on Online News 2.0
Pergerakan orang dan barang yang cepat secara global meningkatkan bahaya laten dan potensi penyebaran penyakit menular di luar batas internasional. Artikel berita online atau headline berita menawarkan banyak kesempatan untuk mempelajari penyakit epidemik, termasuk COVID-19. Berita online biasanya melaporkan berbagai peristiwa global secara tepat waktu. Kemampuan pelaporan yang tepat waktu menjadikan media berita online potensial dan sumber data informal yang dapat diandalkan untuk melakukan surveilans penyakit menular. Selain itu, berita online menunjukkan lebih sedikit kerentanan terhadap noise, aksesibilitas online real-time dan pengeditan profesional. InaCOVED on Online News 2.0 adalah dataset yang berisi kumpulan judul berita online mengenai artikel yang berhubungan dengan COVID-19.. Pada dataset InaCOVED 2.0 ini, dilakukan multi-class entity recognition termasuk Person (PER), Organization (ORG), Location (LOC) dan Disease (DIS). Sumber dataset berasal dari tujuh portal berita online, yaitu Tirto, Republika, Tempo, Merdeka, Kompas, Antara dan Detik. Dataset dapat berguna untuk banyak tujuan penelitian, termasuk analisis yang berhubungan dengan kejadian, yaitu proses kejadian, deteksi topik, dan prediksi kejadian; dan analisis yang berhubungan dengan sentimen berbasis aspek terutama pada kebijakan terkait pencegahan pandemi.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 25 September 2025
- Detail
D-Sentinel
Hak cipta yang diusulkan berupa program komputer dengan judul D-Sentinel. Aplikasi ini digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan serangan Distributed Denial of Service (DDoS) pada jaringan komputer modern. Tidak seperti pendekatan tradisional yang hanya membedakan trafik benign dan attack dalam format klasifikasi biner, D-Sentinel dirancang untuk mengenali 12 jenis serangan DDoS berbeda serta satu kelas benign dalam kerangka klasifikasi multikelas. Hal ini memungkinkan sistem keamanan jaringan memperoleh informasi yang lebih rinci mengenai jenis serangan, sehingga respons mitigasi dapat lebih tepat dan spesifik. Aplikasi ini dikembangkan tanpa mengandalkan fitur socket-level (seperti IP, port, dan protokol) yang rentan terhadap teknik spoofing. D-Sentinel justru dibangun menggunakan non-socket level features dari dataset CICDDoS2019, sehingga meningkatkan reliabilitas dan relevansi deteksi. Secara teknis, D-Sentinel mengintegrasikan beberapa komponen deep learning dalam satu arsitektur hybrid, yaitu (i) Convolutional Neural Network (CNN) digunakan sebagai feature extractor awal untuk menangkap pola spasial dari data trafik jaringan; (ii) Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) memproses representasi sekuensial dua arah, sehingga model mampu memahami ketergantungan jangka panjang maupun pendek dari aliran data; (iii) Attention mechanism diterapkan untuk menekankan fitur-fitur penting dan mengurangi kontribusi fitur yang kurang relevan, sehingga prediksi menjadi lebih akurat.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 24 September 2025
- Detail