Pencarian Hak Kekayaan Intelektual
Kalponik (Kalkulator Nutrisi Hidroponik) : Digital kalkulator untuk penghitungan pupuk hidroponik AB Mix berdasarkan nilai N-total yang berbasis aplikasi Android
Aplikasi ini digunakan untuk menghitung secara presisi kebutuhan bobot bahan kimia dan estimasi harga pupuk AB Mix berdasarkan target N-total dalam satuan ppm (part per milions) yang diinginkan oleh pengguna. Aplikasi "Kalponik" dirancang untuk membantu para petani hidroponik, baik pemula maupun profesional, dalam meracik larutan nutrisi dengan akurat. Pengguna cukup memasukkan satu nilai N-total kebutuhan tanaman dan harga satuan bahan kiwia (Rp./Kg), selanjutnya aplikasi akan secara otomatis menghitung kebutuhan setiap komponen pupuk dalam satuan kilogram (kg) serta total biayanya. Selain itu, aplikasi ini juga memberikan instruksi praktis mengenai cara melarutkan pupuk menjadi larutan pekat dan larutan siap siram, menjadikannya alat bantu yang fungsional di lapangan.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 04 September 2025
- Detail
AVOLTRAC: Automatic Volume Traffic Counter
AVOLTRAC adalah sebuah aplikasi komputer berbasis desktop yang dirancang untuk melakukan penghitungan otomatis terhadap jenis kendaraan menggunakan algoritma computer vision. Aplikasi ini memanfaatkan teknologi pengolahan citra dan model deteksi objek untuk mengidentifikasi, mengklasifikasikan dan melacak kendaraan berdasarkan kategori seperti mobil, motor, truk, dan lainnya. Dengan sistem ini, proses deteksi dan pelacakan kendaraan dapat dilakukan secara otomatis dan efisien tanpa perlu intervensi manual.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 04 September 2025
- Detail
BugisLingua: Sistem Penerjemahan Multi-Bahasa ke Bahasa Bugis
BugisLingua adalah sebuah perangkat lunak berbasis kecerdasan buatan yang dirancang untuk menerjemahkan berbagai bahasa ke dalam Bahasa Bugis. Sistem ini memanfaatkan teknologi pemrosesan bahasa alami menggunakan model transformers. Aplikasi ini dapat digunakan untuk keperluan edukasi, pelestarian bahasa daerah, riset linguistik, hingga integrasi ke platform digital seperti aplikasi pembelajaran dan layanan penerjemahan daring. BugisLingua dikembangkan sebagai prototipe dengan fokus pada peningkatan kualitas terjemahan, sekaligus menjadi upaya pelestarian Bahasa Bugis di era digital.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 03 September 2025
- Detail
Program Komputer Penentuan Manning Roughness Berbasis Penggabungan Multivariat Indeks Vegetasi dari Citra Satelit Optis
Program komputer ini dikembangkan untuk mengekstraksi nilai koefisien kekasaran permukaan Manning (Manning’s roughness coefficient) yang merepresentasikan kekasaran vegetasi pesisir dengan memanfaatkan platform Google Earth Engine. Program ini menggunakan data citra satelit resolusi menengah, yaitu Sentinel-2, dan mengimplementasikan beberapa indeks vegetasi seperti NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), EVI (Enhanced Vegetation Index), dan SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index). Analisis dilakukan secara spasial dan spektral untuk mengidentifikasi karakteristik vegetasi pesisir yang berpotensi menjadi pelindung alami terhadap bencana, khususnya tsunami. Nilai-nilai indeks tersebut kemudian diklasifikasikan menjadi enam kelas tutupan lahan dan setiap kelas lahan disesuaikan dengan tabel dari Chow 1959 terkait dengan Manning’s roughness coefficient, sehingga setiap kelas tutupan lahan memiliki informasi nilai manning roughness sesuai yang merepresentasikan kelas tutupan lahan tersebut. Skrip ini bertujuan untuk mendukung kajian mitigasi bencana berbasis alam (Nature-based Solutions) dan meningkatkan akurasi pemodelan numerik tsunami. Seluruh proses, mulai dari prapemrosesan citra, perhitungan indeks vegetasi, konversi nilai, hingga visualisasi spasial hasil akhir, dilakukan secara otomatis dan terintegrasi dalam satu alur kerja skrip yang efisien serta dapat diterapkan pada berbagai wilayah pesisir lainnya.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 03 September 2025
- Detail
AUDITIN: Aplikasi Penilaian Keamanan Informasi Berdasarkan ISO 27001
AUDITIN adalah aplikasi berbasis web yang bersifat terbuka untuk penilaian keamanan informasi berdasarkan ISO 27001. Aplikasi ini disesuaikan dengan kebutuhan bahasa Indonesia sehingga cocok digunakan untuk institusi-institusi di Indonesia. Selain itu, aplikasi ini dibangun menggunakan Streamlit, yaitu kerangka kerja pemrograman berbasis Python yang sederhana, tetapi kaya akan visualisasi.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 03 September 2025
- Detail
Software Antarmuka Pengendali Sistem Propulsi Satelit Orbit LEO
Software ini mengintegrasikan kontrol dan monitoring komprehensif dalam satu interface yang mudah digunakan untuk mendukung proses firing thruster secara efisien dan efektif. Pengaturan interval pengambilan data telemetri dan opsi pemilihan variabel kunci membuat pengujian bisa dilakukan dengan fleksibilitas tinggi, sekaligus menyediakan data akurat untuk evaluasi performa propulsi. Software terdiri dari dua bagian utama, yaitu panel kontrol dan panel monitoring telemetry. Pada panel kontrol pengguna dapat melakukan pergantian status thruster, misalnya tindakan Heating dan Prepare untuk menginisiasi proses sebelum firing. Kemudian pada panel monitoring telemetry pengguna dapat melihat setiap perubahan status atau kondisi thruster selama proses prepare, arming, hingga hot firing akan otomatis terekam secara detail. Hal ini memastikan bahwa semua variabel seperti suhu, tekanan, durasi pembakaran, dan parameter listrik akan terdokumentasi secara lengkap
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 03 September 2025
- Detail
Sistem Informasi Prediksi Serapan Karbon di Kota Cirebon (SIMACOTA)
Sistem informasi ini menampilkan data mengenai tingkat serapan karbon di berbagai kecamatan di Kota Cirebon. Pada bagian atas terdapat peta interaktif yang menggambarkan lokasi serapan karbon dengan lingkaran berwarna hijau, di mana ukuran lingkaran menunjukkan besarnya jumlah karbon yang terserap. Peta ini memudahkan identifikasi area dengan serapan karbon tertinggi, seperti di Kecamatan Harjamukti yang memiliki lingkaran terbesar. Di bawah peta, terdapat grafik batang yang memberikan perbandingan jumlah serapan karbon dalam satuan ton CO2 di beberapa kecamatan. Dari grafik tersebut, terlihat bahwa Harjamukti memiliki serapan karbon paling tinggi, diikuti oleh Kesambi dan Lemahwungkuk, sementara Kejaksan dan Pekalipan menunjukkan angka serapan yang lebih rendah. Visualisasi ini membantu dalam memahami distribusi serapan karbon secara spasial dan kuantitatif, yang sangat berguna untuk analisis lingkungan dan perencanaan mitigasi perubahan iklim di Kota Cirebon.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 02 September 2025
- Detail
KLASIFIKASI KONDISI KETIDAKSEIMBANGAN MASSA PADA MESIN BERPUTAR MENGGUNAKAN PEMBELAJARAN MESIN BERBASIS HALAMAN WEB
Situs web ini dibuat untuk melakukan prediksi anomali mesin kondisi massa tidak seimbang (mass imbalance) menggunakan machine learning (ML). Dataset yang digunakan untuk membangun model ML ini diperoleh dari [1]. Mesin yang digunakan adalah pompa dengan merk Panasonic GP–129JXK dengan kecepatan 3000 rpm. Data (input) yang dibutuhkan untuk deteksi mass imbalance adalah data dari tiga akselerometer yang dipasang pada rotating equipment dengan orientasi horizontal, vertikal (sumbu y) dan aksial (sumbu x,y,z). Data tersebut akan diproses dengan Fast Fourier Transformation (FFT) dan menggunakan rekayasa fitur (feature engineering) terkait pemrosesan sinyal untuk ketiga sumbu tersebut, yaitu Mean, Standard Deviation, Shape Factor, Root Mean Square, Impulse Factor, Peak to Peak, Kurtosis, Crest Factor dan Skewness. 27 fitur ini (9 x 3 axis) akan digunakan sebagai input model ML. Algoritma yang digunakan adalah Extreme Gradient Boost (XGB) dengan optimasi Bayesian dengan fungsi akuisisi Upper Confidence Bound (UCB). Keluaran yang dihasilkan oleh model ML adalah kondisi mesin (rotating equipment) baik normal maupun tidak seimbang (imbalance).
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 02 September 2025
- Detail
Perangkat lunak sistem pemantauan dan pengendalian jarak jauh pada motor Brushless DC (BLDC) berbasis Internet of Things (IoT)
Perangkat lunak yang dikembangkan ini merupakan sistem pemantauan dan pengendalian jarak jauh pada motor Brushless DC (BLDC) berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini dirancang untuk memantau parameter utama motor, meliputi tegangan, arus listrik pada fase U, V, dan W, suhu, serta kecepatan putar motor (RPM). Selain fungsi pemantauan, sistem juga menyediakan fitur pengendalian kecepatan melalui pemberian nilai target (set value). Perangkat lunak yang dibangun terdiri atas tiga bagian utama. Pertama, perangkat lunak akuisisi data yang berfungsi mengumpulkan informasi dari sensor dan mengolahnya menjadi nilai yang sesuai. Kedua, perangkat lunak lokal (client-side) yang bertugas mengirimkan data parameter motor ke server, menerima nilai target kendali, melaksanakan proses pengendalian menggunakan algoritma PID (Proportional-Integral-Derivative), serta menampilkan data secara lokal. Ketiga, perangkat lunak berbasis cloud server yang berfungsi menerima data dari perangkat lokal, menyajikannya dalam bentuk grafik, mengirimkan nilai target pengendalian kecepatan motor, serta menyimpan seluruh parameter ke dalam basis data untuk analisis lebih lanjut. Dengan arsitektur ini, sistem mampu melakukan pemantauan real-time sekaligus pengendalian jarak jauh terhadap BLDC motor secara efektif, sehingga mendukung aplikasi IoT pada bidang otomasi dan kontrol industri.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 02 September 2025
- Detail
Aplikasi Analisis Statistik Berbasis Web untuk Korelasi dan Regresi dengan Model Machine Learning (SisTa-R) Version 1.0
SisTa-R Version 1.0 merupakan program analisis statistik korelasi (dengan 3 metode yaitu Pearson, Spearman, Kendall) dan/atau regresi (17 model regresi + 5 model machine learning) menggunakan bahasa pemrogaman R dan CSS/HTML yang di hosting pada library shiny (shinyapp.io) dengan menggunakan beberapa metode statistik yang memungkinkan penggunaan jenis data continuous, binary (1 atau 0), dan count data (jumlah dari suatu event). SisTa-R juga memiliki preliminary test yang sangat diperlukan dalam menentukan metode analisis korelasi atau regresi yang tepat sesuai bentuk dan situasi datanya yaitu: uji normalitas (Shapiro-wilk’s test atau Kolmogorov-Smirnov’s test), uji variance (Breusch-Pagan’s test atau General Variance test), Variance Inflation Factor (VIF), Overdispersion test, Goodness of Fit Test, Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterion (BIC), dan dengan melihat pola pada diagnostic plot untuk melihat outlier seperti Residuals-Fitted, QQ plot, Scale-Location, Residuals-Leverage, Residual-Histogram, Cross-Validation Curve, and Cook’s-Distance. Tidak semua preliminary test dilakukan pada semua metode korelasi atau regresi, namun disesuaikan antara jenis preliminary dengan metode korelasi atau regresinya. Setelah dilakukan preliminary test, hasil korelasi atau regresi akan diwujudkan dalam bentuk plot figure yang disertai dengan informasi P-value pada korelasi, nilai R yaitu correlation coefficient pada analisis korelasi dan R2 yaitu coefficient of determination pada analisis regresi, serta formula variable khusus pada analisis regresi
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 02 September 2025
- Detail