Pencarian Hak Kekayaan Intelektual
Perangkat Lunak Personal Dose Logger v1
Perangkat lunak ini merupakan pencatat dosis yang diterima sesorang, dan suhu lingkungan, serta pecepatan pergerakan pada arah x, y, dan z dengan menggunakan perangkat smart personal dosimeter (PSD) yang dilengkapi dengan detektor radiasi pin photo diode BG51, mikro kontroler XIAO nRF5280 sense. Data dari PSD dikirimkan ke perangkat smart phone Android menggunakan komunikasi BLE (Bluetooth Low Energi). Perangkat lunak akuisisi data pada smart phone menggunakan MIT App Inventor. Data hasil pengukuran dikirimkan dan dicatat pada Cloud Storage dalam bentuk file Google Sheet. Hak cipta yang diusulkan berupa perangkat lunak tertanam pada mikro kontroler, aplikasi berbasis android pada smart phone, dan cloud storage berupa file Google sheet yang berjudul Perangkat Lunak Personal Dose Logger. Keunggulan dari perangkat lunak ini yaitu dapat menampilkan hasil pengukuran dosis radiasi, suhu lingkungan, arah pergerakan percepatan pada arah x, y, dan z. Data hasil pengukuran dapat dilihat pada perangkat komputer atau smart phone yang terhubung dengan internet
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 01 Oktober 2025
- Detail
PROGRAM KOMPUTER GNSS READER UNTUK PENGUJIAN DAN VISUALISASI DATA SENSOR GNSS
Program komputer GNSS Reader ini berfungsi sebagai perangkat lunak untuk membaca, mengolah, dan menampilkan data sensor GNSS secara real-time. Aplikasi ini dikembangkan khusus untuk tahap pengujian antena GNSS sebelum dipasang pada muatan roket, sehingga performa sensor dapat dievaluasi terlebih dahulu. Melalui aplikasi ini, pengguna dapat memantau data dari berbagai konstelasi satelit seperti GPS (Amerika Serikat), GLONASS (Rusia), Galileo (Uni Eropa), dan BeiDou (China), termasuk informasi ID satelit, azimuth, elevasi, serta nilai signal-to-noise ratio (SNR). Selain itu, posisi sensor dapat divisualisasikan secara langsung pada peta interaktif, sehingga memudahkan proses verifikasi hasil koordinat. Program ini dilengkapi dengan fitur untuk menampilkan waktu akuisisi sinyal (lock time), yaitu waktu yang dibutuhkan sensor sejak pertama kali dihubungkan hingga memperoleh posisi fix. Selain itu, aplikasi mampu menampilkan dan menguraikan data NMEA (GGA, GSA, GLL, RMC, VTG) ke dalam format yang lebih mudah dibaca. Dengan demikian, data mentah dari sensor dapat dipahami.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 01 Oktober 2025
- Detail
Penampang Geologi berdasarkan data Geolistrik Daerah Nagrakjaya, Kecamatan Curugkembar dan Hegarmanah, Kecamatan Sagaranten, Kabupaten Sukabumi
Hak cipta yang diusulkan berupa dataset yang berjudul Penampang Geologi berdasarkan data Geolistrik Daerah Nagrakjaya, Kecamatan Curugkembar dan Hegarmanah, Kecamatan Sagaranten, Kabupaten Sukabumi. Ciptaan merupakan gambaran bawah permukaan berdasarkan variasi nilai tahanan jenis batuan/tanah menggunakan konfigurasi elektroda Dipole-dipole. Ciptaan diperoleh dari hasil pengolahan pengukuran data geolistrik menggunakan metode resistivitas 2D. Ciptaan ini dapat digunakan untuk identifikasi lapisan tanah lunak atau bidang gelincir yang diprediksi sebagai area potensi longsoran.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 01 Oktober 2025
- Detail
GNSS Radio Occultation for Sea Surface Temperature Observation (GROSSTO)
GNSS Radio Occultation for Sea Surface Temperature Observation (GROSSTO) adalah aplikasi berbasis web yang menampilkan informasi suhu permukaan laut (sea surface temperature; SST) berupa data harian spasial di wilayah 60-180E dan 20S - 20N dan mencakup lautan Indonesia. Tampilan kontur spasial data SST berupa 2- D dilengkapi dengan peta garis pantai Indonesia. Data harian SST yang ditampilkan adalah hasil estimasi dari temperatur hasil pengamatan satelit GNSS Radio Occultation. Aplikasi GROSSTO juga menyediakan informasi statistik SST dalam bentuk deret waktu dengan rentang satu bulan berupa nilai minimum, rata- rata, dan maksimum pada waktu tertentu yang dapat dikontrol oleh pengguna. Aplikasi GROSSTO menawarkan akses data SST dalam bentuk biner yang umum bagi kalangan periset yaitu Network Common Data Format (netCDF). Selain itu, periset atau pengguna aplikasi GROSSTO juga dapat secara interaktif mengunduh data SST berdasarkan input waktu tertentu (kalender gregorian) dalam bentuk teks atau American Standard Code for Information Interchange (ASCII) yang akan tersimpan dengan format Excel. Aplikasi GROSSTO dilengkapi beberapa tutorial terkait petunjuk dasar teknis tentang cara pengolahan data untuk membaca dan menampilkan secara visual data SST berbasis bahasa pemorgraman Python, GNU Octave, NCAR Language (NCL) dan Julia.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 01 Oktober 2025
- Detail
Aplikasi Deteksi Longsor Bogor (V1)
Aplikasi Deteksi Longsor Bogor (V1) merupakan sistem berbasis Google Earth Engine (GEE) yang dirancang untuk membantu mendeteksi dan memetakan wilayah rawan longsor di area Bogor Raya. Dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh (citra Sentinel-2) dan analisis geospasial, aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk memahami kondisi vegetasi, kelembaban, indeks bare soil, serta kemiringan lereng yang berkontribusi terhadap potensi longsor
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 01 Oktober 2025
- Detail
IMBER PRO Sentinel-3 OLCI Data Processor
Program ini dibuat dengan tujuan untuk memudahkan akses data satelit Sentinel-3. Program akan melakukan pengunduhan data satelit Sentinel-3 OLCI sesuai dengan area dan waktu yang diinginkan, pembersihan data dengan menerapkan standard quality flags yang disediakan ESA. Hasil dari program ini adalah dataset yang sudah siap untuk digunakan untuk analisis lebih lanjut.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 01 Oktober 2025
- Detail
Geosense ID: Peta interaktif bencana dan riset
Program komputer untuk visualisasi lokasi bencana dan riset terkait
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 01 Oktober 2025
- Detail
ShoreLineX: Aplikasi Pemantauan Perubahan Garis Pantai Berbasis Citra Satelit
ShoreLineX adalah aplikasi berbasis Google Earth Engine yang dirancang untuk memantau dan menganalisis perubahan garis pantai secara multitemporal. Aplikasi ini menggunakan citra satelit Landsat-5 dan Landsat-8 dengan rentang waktu tahun 2000 hingga 2025. Metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk mengidentifikasi batas darat dan laut dengan tingkat akurasi yang lebih baik. Melalui pendekatan ini, aplikasi dapat menghasilkan perbandingan garis pantai historis maupun terbaru di lokasi dan tahun yang dipilih. ShoreLineX bermanfaat bagi peneliti, pemerintah daerah, maupun masyarakat yang membutuhkan informasi mengenai dinamika pesisir, terutama di wilayah dengan banyak muara sungai yang rentan mengalami abrasi maupun sedimentasi. Dengan adanya aplikasi ini, pemangku kepentingan dapat lebih mudah melakukan monitoring, perencanaan tata ruang, hingga upaya mitigasi risiko bencana pesisir berbasis data satelit yang konsisten dan transparan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 01 Oktober 2025
- Detail
Dataset Faktor Penyebab Longsor Kecamatan Sukajaya
Faktor penyebab longsor (LCF) berdasarkan ketersediaan data dan tinjauan pustaka digunakan untuk menghasilkan probabilitas spasial longsor, juga dikenal sebagai pemetaan kerentanan longsor. Ini mencakup faktor topografi (yaitu, elevasi, sudut lereng, aspek lereng, kelengkungan lereng, Indeks Kelembapan Topografi (TWI), dan jarak ke sungai), faktor geologi (yaitu, litologi, jarak ke patahan, dan jenis tanah), dan faktor lingkungan (yaitu, curah hujan tahunan dan Indeks Vegetasi Perbedaan Ternormalisasi (NDVI).
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 01 Oktober 2025
- Detail
Klasifikasi Penggunaan Lahan Berbasis Obyek (Object-based Image Analysis) pada Kawasan Rawan Longsor di Wilayah Bogor menggunakan Google Earth Engine
Hak cipta yang diusulkan berupa program komputer untuk klasifikasi penggunaan lahan berbasis obyek pada kawasan rawan longsor di Wilayah Bogor. Program komputer ini memanfaatkan platform GEE. Klasifikasi penggunaan lahan ini bermanfaat untuk mendapatkan kelas penggunaan lahan pada area rawan longsor di wilayah Bogor. Penggunaan lahan merupakan salah satu faktor penting yang berpengaruh dalam pemetaan rawan longsor. Selain itu juga informasi ini dapat dimanfaatkan untuk kajian lebih lanjut melihat area terdampak longsor. Adapun klasifikasi penggunaan lahan menggunakan citra satelit Sentinel-2, dengan metode segmentasi citra berbasis obyek. Adapun algoritma segmentasi citra yang digunakan adalah algoritma Simple Non-Iterative Clustering (SNIC) yang tersedia pada GEE. Selanjutnya, klasifikasi lahan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin (machine learning) yaitu Random Forest berdasarkan data training yang sudah disiapkan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 01 Oktober 2025
- Detail