Pencarian Hak Kekayaan Intelektual
Dataset Benih Kelapa Sawit Varietas Yangamby dan Dumpy; Dataset Benih Kelapa Sawit untuk Pengembangan Model Machine Learning-Artificial Inteligence (AI) guna mengidentifikasi Varietas sejak dini
Dataset yang diusulkan berupa dataset gambar yang berjudul ” Dataset Benih Kelapa Sawit Varietas Yangamby, Dumpy dan Virescens; Dataset Benih Kelapa Sawit untuk Pengembangan Model Machine Learning-Artificial Inteligence (AI) guna mengidentifikasi Varietas sejak dini”. Dataset ini dapat digunakan untuk pengembangan model machinelearning - Artificial inteligence (AI) untuk mengidentifikasi atau membedakan varietas serta membedakan varietas yang berasal dari benih bersertifikat dan benih palsu. Dataset ini merupakan pengembangan dari dataimage benih yang berasal dari benih bersertifikat yang dibeli dari perusahaan produsen sumber benih yang terdaftar dan benih yang palsu dengan varietas yang sama yang dijual di market place. Dataset ini bisa diajdikan sebagai bahan awal pengembangan model, aplikasi, program serta alat yang dapat mendeteksi varietas dan keaslian benih kelapa sawit sejak awal yang dapat dimanfaatkan petani dan produsen benih di industri kelapa sawit sehingga tidak merugikan petani dan industri kelapa sawit dalam jangka Panjang dan berpotensi mengurangi pendapatan negara dari industri sawit karena penanaman benih palsu. Dataset ini telah digunakan untuk pengembangan model AI untuk klasifikasi varietas asli vs palsu benih kelapa sawit untuk varian Dumpy dan Yangamby. Model AI yang dikembangkan telah memperoleh akurasi sebesar 91,8%. Hal ini menunjukkan potensi Dataset dalam pengembangan AI di industri pertanian, terutama dalam mendeteksi varietas dan keaslian benih kelapa sawit.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 12 Juni 2025
- Detail
Aplikasi Pemrosesan Data SAR Sentinel-1 untuk Analysis Ready Data (ARD) Time Series dalam Pemantauan Periodik Lahan Sawah
Aplikasi ini merupakan sistem pemrosesan data SAR Sentinel-1 untuk menghasilkan Analysis Ready Data (ARD) secara time series dalam pemantauan area sawah secara periodik. Dengan memanfaatkan Google Earth Engine (GEE), aplikasi ini memungkinkan pemrosesan data Sentinel-1 secara otomatis dan efisien serta dirancang untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan manual dengan menyediakan pipeline otomatis yang dapat diterapkan di berbagai wilayah. Sistem ini mengintegrasikan filter speckle, koreksi geometrik, normalisasi backscatter, dan ekstraksi parameter SAR guna meningkatkan akurasi pemetaan lahan sawah.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 11 Juni 2025
- Detail
OseStrat (Program Analisa Stratifikasi Oseanografik)
Program ini dikembangkan untuk menganalisis stratifikasi kolom air laut, khususnya dalam konteks oseanografi fisis. Aplikasi ini merupakan perluasan dari pemrosesan dan visualisasi data Conductivity, Temperature, and Depth (CTD), yang telah diintegrasikan ke dalam berbagai rumus statistik dan matematis untuk mendukung analisis ilmiah. Aplikasi ini memiliki kemampuan untuk menghitung dan memvisualisasikan empat metode analisis utama, yaitu: gradien suhu vertikal (∂T/∂z) yang merepresentasikan perubahan suhu terhadap kedalaman, densitas air laut yang mencerminkan kestabilan massa air, dan frekuensi Brunt Väisälä (N²) yang menunjukkan intensitas stratifikasi vertikal dalam kolom air. Ketiga parameter ini penting dalam kajian dinamika laut, karena dapat memberikan ambaran mengenai struktur termal, kestabilan vertikal, serta potensi terjadinya pencampuran di laut dan yang keempat diagram T-S membantu mengidentifikasi massa air laut berdasarkan kombinasi suhu (T) dan salinitas (S).
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 10 Juni 2025
- Detail
Dataset LCI (Life Cycle Inventory) Daur Ulang sampah polybag menjadi material substitusi (Beam)
Dataset yang diusulkan berupa Dataset LCI (Life Cycle Inventory) yang berjudul Dataset LCI Daur Ulang sampah polybag menjadi material substitusi (Beam). Dataset ini merupakan pengembangan dari pengumpulan dan verifikasi data inventori proses daur ulang sampah polybag yang menyeluruh dan terperinci mengenai masukan (input) dan keluaran (output) dari setiap proses yang terlibat dalam siklus hidup sistem. Dataset ini digunakan untuk acuan dalam penilaian daur hidup proses daur ulang sampah menjadi material substitusi (beam) terutama di Indonesia.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 04 Juni 2025
- Detail
Program Komputer untuk Perhitungan Tinggi dan Periode Gelombang Signifikan Berbasis Windfetch
Fetch efektif digunakan dalam perhitungan tinggi gelombang berdasarkan arah angin dominan. Rumus ini merupakan pendekatan dari metode U.S. Army Corps of Engineers (USACE, 1984). Program ini dirancang untuk: • Menghitung jarak fetch dari arah angin terhadap pantai berdasarkan data batimetri. • Mengestimasi fetch efektif (effective fetch) berdasarkan arah angin utama. • Menghitung parameter gelombang laut seperti tinggi gelombang signifikan (Hs) dan periode gelombang signifikan (Ts) menggunakan pendekatan empiris (metode SMB). • Menampilkan visualisasi arah fetch dalam bentuk rose diagram dan meng-overlay hasilnya pada peta batimetri. Panjang fetch ditentukan dari titik origin ke daratan (kedalaman = 0) dan sepanjang arah 360o dalam interval 15o. Selanjutnya, dalam perhitungan tinggi gelombang signifikan dan periode gelombang signifikan diperlukan fetch efektif yang dihitung dari panjang setiap setiap fetch. Fetch efektif (Feff) yang diperoleh sebagai rata-rata berbobot dari fetch, digunakan untuk memperkirakan tinggi gelombang signifikan dan periode gelombang signifikan. Tinggi gelombang signifikan (Hs) yang berasal dari fetch efektif (Feff) dapat dihitung menggunakan rumus empiris dari U.S. Army Corps of Engineers (1984), khususnya dalam Coastal Engineering Manual (CEM). Rumus ini mengasumsikan kondisi perairan dalam dan fetch-limited (terbatas oleh fetch). Periode gelombang signifikan (Ts) adalah waktu antara puncak-puncak gelombang terbesar yang signifikan, dan dapat dihitung menggunakan rumus empiris dari CEM.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 02 Juni 2025
- Detail
Aplikasi Ionoscalling
Aplikasi ionoscalling merupakan perangkat lunak berbasis GUI (Graphical User Interface) yang dirancang untuk mempermudah proses scaling data ionogram dari instrumen CADI (Canadian Advanced Digital Ionosonde). Aplikasi ini menyediakan input parameter ionosfer yang lengkap, meliputi fmin, foE, h'E, fxE, fEs, H'Es, foF1, h'F, fxF1, foF2, h'F2, fxF2, foF3, h'F3, fxF3, fb, dan spread-F. Selain itu, aplikasi ini dilengkapi dengan fitur pencatatan Qualifying Letter (QL) dan Descriptive Letter (DL) sebagai keterangan tambahan terhadap hasil scalling. QL menggambarkan kedudukan dan batas nilai parameter yang di scaling, sementara DL mendeskripsikan kondisi fisis ionosfer berdasarkan hasil interpretasi. Aplikasi ini mendukung pemilihan input waktu dalam format local time (LT) maupun universal time (UT), menyesuaikan pengaturan pada instrumen CADI yang digunakan stasiun. Antarmuka didesain ramah pengguna dan mudah digunakan, sehingga peneliti dan operator dapat menganalisis struktur vertikal ionosfer secara manual dan akurat. Aplikasi Ionoscalling dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam interpretasi data ionogram, khususnya dalam kegiatan riset atmosfer dan cuaca antariksa.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 27 Mei 2025
- Detail
Sistem Monitoring Misi Satelit Orbit Rendah
Perangkat lunak dengan judul “Sistem Monitoring Misi Satelit Orbit Rendah” yang dikembangkan ini digunakan untuk monitoring status misi dari operasi satelit LEO yang terdiri dari beberapa tahap, mulai dari perencanaan misi, upload dan eksekusi misi terjadwal oleh satelit, unduh data muatan dari satelit, hingga pengolahan data muatan. Melalui perangkat lunak ini, informasi terkini mengenai status keseluruhan proses operasi satelit dapat diketahui oleh user. Terdapat dua bagian di dalam perangkat lunak ini: Backend sebagai background proses yang melakukan proses akuisisi, pemrosesan, dan penyimpanan data dari sumber data operasi misi satelit di stasiun bumi; dan Frontend dalam bentuk antarmuka berbasis halaman web yang menampilkan status operasi misi satelit.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 22 Mei 2025
- Detail
Aplikasi Penghitung Koefisien Limpasan Permukaan (Surface Run Off) Berbasis Citra Satelit Landsat
Aplikasi ini merupakan aplikasi yang digunakan untuk menghitung nilai estimasi koefisien limpasan permukaan. Koefisien limpasan permukaan dihitung dengan menggunakan persamaan yang dikemukaan oleh Schwab et al., 1981. Input data yang digunakan adalah nilai koefisien limpasan permukaan yang diperoleh dari tabel konversi penggunaan/penutup lahan berdasarkan modifikasi tabel konversi yang dikemukakan oleh Yulianto et al., 2022). Informasi penggunaan/penutup lahan diperoleh dengan melakukan klasifikasi digital citra Landsat menggunakan algoritma Random Forest. Proses pengolahan data dilakukan dengan berbasiskan satuan luas daerah aliran sungai (DAS). Area yang dapat diolah pada aplikasi ini adalah area DAS yang melewati Provinsi Jawa Barat dan sekitarnya.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 22 Mei 2025
- Detail
RainPCA: Aplikasi Analisis Statistik Multivariat untuk Variabilitas Spasial – Temporal Curah Hujan di Wilayah Tropis dengan Data CHIRPS
Aplikasi ini digunakan untuk menganalisis pola dan fluktuasi curah hujan pada wilayah tropis dengan mempertimbangkan dimensi ruang dan waktu. Metode utama yang digunakan adalah Principal Component Analysis (PCA) yang diimplementasikan untuk mereduksi dimensi data dan mengekstrak komponen dominan dari variabilitas curah hujan. Aplikasi ini dirancang untuk mendukung studi iklim, hidrologi, dan perencanaan sumber daya air berbasis data statistik multivariat.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 21 Mei 2025
- Detail
Dataset LCI (Life Cycle Inventory) Produksi Gula Semut dari Nira Kelapa
Gula semut yang berasal dari nira pohon kelapa, telah dikenal sebagai pemanis alami dengan berbagai manfaat nutrisi dan kesehatan. Proses produksinya tidak terlalu membutuhkan banyak sumber daya dibandingkan dengan gula tebu, yang dikaitkan dengan dampak lingkungan yang signifikan, termasuk emisi gas rumah kaca dan degradasi lahan. Para peneliti, industri dan konsumen menjadi lebih tertarik pada manfaat lingkungan dari gula semut. Oleh karena itu, diperlukan dataset yang digunakan sebagai basis data untuk menghitung LCA (Life Cycle Assessment) produksi gula semut dari nira kelapa. Dataset ini mampu digunakan untuk mengukur dampak lingkungan produksi gula semut dari nira kelapa dengan cepat dan mudah, metode yang digunakan sesuai ISO 14040: 2006 dan ISO 14044: 2006. Fungtional Unit (FU) dataset adalah 1 kg gula semut, batasan sistem dataset ini adalah sistem gate-to-gate, dimana inventori dataset dimulai dari penyiapan bahan baku, pemasakan, pengeringan, pengayakan dan pengemasan gula semut. Dataset dapat diunduh dalam format JSON (JavaScript Object Notation) dan bisa digunakan untuk melakukan pengolahan dan analisa lebih lanjut dengan software OpenLCA. Dataset ini diharapkan dapat digunakan dalam optimasi penurunan dampak lingkungan dan efisiensi penggunaan sumber daya produksi gula semut.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 21 Mei 2025
- Detail