Pencarian Hak Kekayaan Intelektual
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
Dataset Riset dan Inovasi dari Rantai Produk Farmasi - BBO Amoksisilin
Dataset D-AMOXIS (Dataset of Amoxicillin Research and Innovation Systems) mengusulkan pemetaan komprehensif rantai produk farmasi Bahan Baku Obat (BBO) Amoksisilin dari hulu hingga hilir, mengintegrasikan data perdagangan internasional, nilai tambah tahapan proses, dan peta paten berbasis HS Code untuk menggambarkan keterkaitan lintas sektor secara sistematis. Dataset ini mengatasi ketergantungan impor tinggi (hingga 95%) bahan intermediate seperti 6-APA dan Dane Salt, yang menjadi fokus riset hilirisasi, dengan memetakan peluang substitusi impor, ekspor, dan inovasi teknologi untuk meningkatkan nilai tambah industri nasional. Sebagai platform analitik, D-AMOXIS mendukung pemangku kepentingan dalam identifikasi tahapan strategis, penilaian kelayakan ekonomi teknologi, dan perumusan kebijakan kemandirian farmasi melalui hilirisasi berbasis data.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
DATASET LIFE CYCLE INVENTORY (LCI) PUPUK LAMBAT URAI BERBASIS BAHAN PENGHAMBAT NITRIFIKASI ALAMI UNTUK PADI DAN JAGUNG DI LAHAN SAWAH TADAH HUJAN
Efisiensi pupuk nitrogen (N) umumnya rendah karena sebagian pupuk N hilang melalui volatilisasi amonia, nitrifikasi-denitrifikasi, aliran permukaan, dan tercuci. Kehilangan N melalui nitrifikasi dan denitrifikasi dapat dikendalikan melalui pemberian bahan penghambat nitrifikasi (NI). Hal ini dapat dilakukan dengan pelapisan urea dengan bahan penghambat nitrifikasi (NI) agar menjadi pupuk yang lambat urai. Pemanfaatan pupuk ini dimaksudkan untuk meningkatkan efisiensi pupuk nitrogen (N), meningkatkan produktivitas hasil pertanian serta menekan emisi gas rumah kaca di lahan sawah tadah hujan. Pada studi ini komoditas pertanian yang dipilih adalah padi dan jagung. Dataset yang diusulkan berjudul Dataset Life Cycle Inventory (LCI) Pupuk Lambat Urai Berbasis Bahan Penghambat Nitrifikasi Alami untuk Padi dan Jagung di Lahan Sawah Tadah Hujan, dimaksudkan untuk melakukan analisis inventarisasi dan penilaian dampak lingkungan dari pupuk lambat urai. Kategori dampak yang dianalisis meliputi abiotic depletion, acidification, eutrophication, global warming, human toxicity, fresh water aquatic ecotoxicity dan terrestrial ecotoxicity.
- 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
IPFS BackHub
IPFS BackHub merupakan aplikasi berbasis web yang dirancang untuk melakukan back up dan mengelola file database web server secara terdesentralisasi menggunakan teknologi InterPlanetary File System (IPFS). Setiap file back up database yang diunggah akan dikonversi menjadi Content Identifier (CID), yaitu hash unik yang menjadi identitas file tersebut. CID memungkinkan file untuk diakses kembali tanpa bergantung pada lokasi penyimpanan tertentu. Selain itu, IPFS BackHub menyediakan fitur pengelolaan file seperti melihat (preview), mengunduh, serta menyalin CID untuk keperluan berbagi data.
- 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
Program Komputer Pembuatan Peta Anomali Residual
Hak cipta yang diusulkan berupa program komputer yang berjudul Program Komputer Pembuatan Peta Anomali Residual. Program Komputer Pembuatan Peta Anomali Residual merupakan program yang digunakan untuk memvisualisasikan anomali residual dari anomali bouguer dengan output berupa peta. Program tersebut menggunakan bahasa pemrograman python dengan library pandas, library numpy, library matplotlib.pyplot, dan library geopandas. Filter yang digunakan untuk memperoleh peta anomali residual adalah filter rata-rata bergerak (Moving Average Filter).
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
TernakGrid (Smart Eartag IoT for Smart Livestock Village (SLV–Microgrid))
TernakGrid merupakan platform web penerimaan, penyimpanan, pengolahan, visualisasi, dan pengelolaan data untuk ternak dan lingkungan dengan pengambilan keputusan berbasis data IoT yang terintegrasi dengan perangkat smart eartag dalam ekosistem Smart Livestock Village (SLV) – Microgrid. TernakGrid juga dirancang menggunakan EBT, khususnya PLTS, sebagai sumber daya sistem yang terintegrasi dengan ekosistem microgrid berbasis EBT pada kawasan peternakan rakyat.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail