Pencarian Hak Kekayaan Intelektual
Dataset Dokumentasi Bahasa Kowiai di Kampung Namatota, Distrik Kaimana, Papua Barat
Dataset Dokumentasi Bahasa Kowiai di Kampung Namatota, Distrik Kaimana, Papua Barat merupakan kumpulan data linguistik hasil penelitian lapangan yang disusun secara digital, sistematis, dan terstruktur. Dataset ini memuat rekaman audio dan video tuturan penutur asli bahasa Kowiai yang dilengkapi dengan transkripsi ortografis, terjemahan, serta anotasi linguistik berbasis waktu menggunakan perangkat lunak ELAN dan FLEx. Selain data utama, dataset ini juga mencakup metadata mengenai identitas penutur, lokasi, waktu perekaman, konteks sosial-budaya tuturan, serta informasi teknis lainnya. Seluruh komponen data disusun dalam format multimodal yang saling terhubung sehingga mendukung analisis linguistik secara komprehensif. Dataset ini dikembangkan sebagai upaya dokumentasi dan pelestarian bahasa Kowiai yang tergolong bahasa daerah terancam punah serta memiliki sumber daya kebahasaan yang terbatas. Sebagai kompilasi data hasil penelitian yang disusun secara sistematis, dataset ini memenuhi karakteristik ciptaan berupa basis data/dataset sesuai dengan ketentuan hak cipta. Selain berfungsi sebagai arsip ilmiah, dataset ini berpotensi dimanfaatkan untuk penelitian linguistik lanjutan, penyusunan kamus digital, pengembangan bahan ajar, revitalisasi bahasa berbasis komunitas, serta pengembangan teknologi bahasa bagi bahasa dengan sumber daya yang terbatas. Pengarsipan dataset dilakukan melalui LADIN pada repositori nasional RIN Dataverse guna menjamin keberlanjutan, aksesibilitas, interoperabilitas, dan pemanfaatan jangka panjang sesuai dengan prinsip FAIR data.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
DATASET POHON INDUSTRI AYAM PEDAGING
Dataset pohon industri ayam pedaging merupakan kompilasi data yang disusun secara sistematis dalam bentuk pohon industri untuk menggambarkan keterkaitan rantai nilai dari sektor hulu hingga hilir. Dataset ini mengintegrasikan klasifikasi HS Code, data paten, serta data ekspor–impor, sehingga memberikan gambaran komprehensif mengenai struktur industri, penguasaan teknologi, dan potensi nilai tambah industri ayam pedaging di Indonesia. Pohon industri yang dikembangkan merepresentasikan rantai nilai secara terstruktur, mulai dari tahap hulu yang mencakup industri pakan, pembibitan (breeding), dan penyediaan input produksi, hingga tahap produksi (on-farm), pengolahan, dan hilir berupa berbagai produk turunan bernilai tambah tinggi. Struktur ini menggambarkan keterkaitan antar proses, teknologi, dan jenis produk secara hierarkis, sehingga memberikan pemahaman menyeluruh mengenai alur transformasi produk dari ayam hidup hingga menjadi produk industri strategis. Pengembangan pohon industri ini berbasis dataset teranotasi dan terstruktur menggunakan HS Code, yang tidak hanya berfungsi sebagai alat visualisasi, tetapi juga sebagai dasar analisis, klasifikasi, dan pemodelan hubungan industri. Hasil analisis menunjukkan bahwa meskipun rantai nilai industri ayam pedaging di Indonesia relatif lengkap, struktur industrinya masih didominasi oleh aktivitas produksi primer, sementara nilai tambah terbesar terkonsentrasi pada sektor pengolahan dan pengembangan produk turunan. Pada tahap hulu, industri pakan, pembibitan, dan input produksi menjadi fondasi utama dengan tingkat konsentrasi tinggi serta penguasaan teknologi yang relatif lebih maju. Sebaliknya, pada tahap produksi, peternak sebagai tulang punggung industri cenderung berada pada posisi dengan margin rendah akibat ketergantungan terhadap input dan fluktuasi harga, yang mencerminkan ketimpangan distribusi nilai tambah di sepanjang rantai industri. Transformasi nilai tambah terutama terjadi pada tahap pengolahan, ketika ayam hidup diubah menjadi produk segar atau beku (HS Code 0207), yang menjadi titik awal peningkatan nilai ekonomi. Namun demikian, keterbatasan kapasitas dan adopsi teknologi pengolahan menyebabkan potensi nilai tambah belum dimanfaatkan secara optimal. Nilai tambah tertinggi selanjutnya terkonsentrasi pada tahap hilir, khususnya pada produk olahan seperti nugget, sosis, dan makanan siap saji (HS Code 1602). Meskipun demikian, data perdagangan menunjukkan bahwa Indonesia masih bergantung pada impor untuk kategori ini, yang mengindikasikan belum kuatnya industri hilir domestik. Temuan ini diperkuat oleh data paten yang menunjukkan dominasi negara maju dalam inovasi teknologi pengolahan dan pengawetan. Selain produk utama, pohon industri ayam pedaging juga mencakup pemanfaatan hasil samping menjadi berbagai produk turunan, seperti tepung tulang, kolagen, dan bahan bioindustri lainnya. Segmen ini memiliki potensi besar dalam mendukung pengembangan ekonomi sirkular, namun tingkat pemanfaatannya di Indonesia masih relatif terbatas. Secara keseluruhan, integrasi data menunjukkan adanya keterkaitan erat antara klasifikasi produk, dinamika perdagangan, dan penguasaan teknologi, di mana produk bernilai tambah tinggi umumnya didukung oleh inovasi berbasis paten dan memiliki kontribusi signifikan dalam perdagangan internasional. Secara strategis, temuan ini menegaskan bahwa tantangan utama industri ayam pedaging di Indonesia tidak lagi terletak pada peningkatan produksi, melainkan pada transformasi struktur industri melalui hilirisasi dan penguatan inovasi. Tanpa pengembangan sektor pengolahan, peningkatan penguasaan teknologi, serta diversifikasi produk turunan, Indonesia berisiko tetap terperangkap sebagai produsen bahan mentah dengan nilai tambah rendah. Oleh karena itu, pengembangan pohon industri ayam pedaging perlu difokuskan pada penguatan industri hilir berbasis teknologi, peningkatan kapasitas inovasi domestik, serta integrasi sistem produksi dan distribusi yang efisien guna meningkatkan daya saing global dan menciptakan nilai ekonomi yang lebih besar bagi seluruh pelaku industri.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
Dataset Pohon Industri Lithium
Dataset Pohon Industri Lithium ini mencakup data Kode HS, data paten, data ekspor–impor, dan hasil perhitungan value added. Pengembangan data set ini dilakukan secara sistematis dan ditampilkan dalam bentuk rantai industri lithium nasional dari sektor hulu hingga hilir. Tujuan pembuatan dataset adalah untuk memetakan industri lithium nasional dalam rangka mendukung pengembangan industri hilir untuk meningkatkan nilai tambah lithium.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
Dataset Riset Inovasi berbasis Komoditi Cabe Merah
Dataset Riset Inovasi Industri Komoditas Cabai Merah ini disusun sebagai hasil kegiatan penelitian yang bertujuan untuk memetakan, menganalisis, dan mendokumentasikan struktur rantai nilai industri cabai merah di Indonesia secara komprehensif dan berbasis data. Dataset ini merepresentasikan integrasi berbagai sumber informasi, meliputi aspek hulu, produksi, pengolahan, hingga hilirisasi, termasuk keterkaitan dengan klasifikasi produk (HS Code), dinamika perdagangan, serta perkembangan inovasi teknologi yang relevan. Sebagai salah satu komoditas hortikultura strategis, cabai merah memiliki peran penting dalam perekonomian nasional, khususnya dalam pengendalian inflasi pangan dan pemenuhan kebutuhan konsumsi domestik. Namun demikian, struktur industri cabai merah di Indonesia masih didominasi oleh aktivitas produksi primer dengan tingkat nilai tambah yang relatif terbatas. Kondisi ini menunjukkan adanya kesenjangan antara potensi ekonomi komoditas dengan realisasi nilai tambah yang dihasilkan dalam rantai industri secara keseluruhan. Dataset ini secara sistematis mengidentifikasi dan mengelompokkan komponen utama dalam rantai nilai industri cabai merah, yang mencakup sektor hulu (penyediaan benih, pupuk, dan sarana produksi), sektor produksi (kegiatan budidaya oleh petani), sektor pengolahan (transformasi produk segar menjadi produk antara maupun produk olahan), serta sektor hilir (distribusi dan produk siap konsumsi). Selain itu, dataset ini juga mencakup informasi terkait produk turunan dan potensi pemanfaatan limbah sebagai bagian dari pendekatan ekonomi sirkular. Dalam konteks inovasi industri, dataset ini memuat analisis keterkaitan antara struktur produk, arus perdagangan, dan penguasaan teknologi, termasuk indikasi aktivitas penelitian dan pengembangan yang tercermin melalui data paten dan inovasi terkait. Hal ini dimaksudkan untuk memberikan gambaran mengenai posisi daya saing industri cabai merah Indonesia dalam konteks nasional maupun global. Penyusunan dataset ini dilakukan dengan pendekatan metodologis yang terstruktur dan dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah, dengan mengacu pada prinsip validitas, konsistensi, dan keterlacakan data. Dataset ini tidak hanya berfungsi sebagai kumpulan data, tetapi juga sebagai instrumen analitis yang dapat digunakan untuk mendukung perumusan kebijakan, pengembangan industri, serta penguatan ekosistem inovasi berbasis komoditas cabai merah. Sehubungan dengan hal tersebut, dataset ini diajukan untuk memperoleh perlindungan hak cipta sebagai karya ilmiah dalam bentuk kompilasi data yang memiliki nilai kebaruan dalam aspek strukturisasi, integrasi, dan penyajian informasi. Perlindungan ini mencakup keseluruhan isi dataset beserta sistematika, metode pengolahan, dan representasi data yang dikembangkan oleh penyusun, sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan yang berlaku di bidang hak kekayaan intelektual. Dengan adanya perlindungan hak cipta ini, diharapkan dataset Riset Inovasi Industri berbasis Komoditas Cabai Merah dapat dimanfaatkan secara optimal dalam kegiatan penelitian, pengembangan, dan pengambilan kebijakan, dengan tetap menjunjung tinggi prinsip pengakuan terhadap hak moral dan hak ekonomi pencipta.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
Dataset Pohon Industri Cobalt
Dataset Pohon Industri Cobalt disusun sebagai hasil pengolahan dan penggabungan berbagai sumber data yang diorganisasi secara terstruktur dalam format pohon industri, dengan tujuan merepresentasikan hubungan antar tahapan dalam rantai nilai cobalt dari aktivitas hulu hingga ke tahap hilir. Perancangan struktur pohon industri cobalt tersebut dilakukan dengan memanfaatkan dataset yang telah diperkaya melalui proses anotasi dan penyusunan sistematis, sehingga mampu mendukung kebutuhan analisis secara lebih komprehensif.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
Dataset Geospasial Perubahan Garis Pantai Kota Sibolga Tahun 1994–2024 Berbasis Citra Satelit Multitemporal
Dataset ini merupakan kumpulan data geospasial berupa vektor garis pantai yang merepresentasikan dinamika perubahan garis pantai di Kota Sibolga selama periode 30 tahun (1994–2024). Dataset disusun berdasarkan hasil ekstraksi garis pantai dari citra satelit Landsat multitemporal yang diolah melalui platform Google Earth Engine. Garis pantai dihasilkan untuk empat periode, yaitu tahun 1994, 2004, 2014, dan 2024. Proses ekstraksi dilakukan menggunakan Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) dan Otsu Thresholding untuk memisahkan darat dan perairan. Analisis perubahan garis pantai dilakukan menggunakan Digital Shoreline Analysis System (DSAS) dengan tiga parameter utama, yaitu Net Shoreline Movement (NSM), Shoreline Change Envelope (SCE), dan End Point Rate (EPR). Nilai positif pada NSM dan EPR menunjukkan garis pantai maju (akresi), sedangkan nilai negatif menunjukkan garis pantai yang mundur (abrasi). Dataset ini tidak hanya memuat geometri garis pantai tiap periode, tetapi juga dilengkapi dengan atribut spasial hasil analisis perubahan, sehingga memungkinkan pengguna untuk melakukan evaluasi dinamika pesisir secara kuantitatif dan spasial. Selain itu, didalam dataset ini juga terdapat perhitungan luas abrasi dan akresi di setiap kecamatan yang dapat dimanfaatkan pengambil kebijakan dalam mengevaluasi perencanaan dan pembangunan pesisir Kota Sibolga.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
Model Klasifikasi Kerawanan Banjir Berbasis Data Spasial dan Citra Satelit di Jawa Barat
Dataset Model Klasifikasi Kerawanan Banjir Berbasis Data Spasial dan Citra Satelit di Jawa Barat diturunkan berdasarkan data tutupan lahan, kemiringan, elevasi, curah hujan, jarak ke sungai, Topographic Wetness Index, litologi, dan jenis tanah. Data training diturunkan dari data historis kejadian banjir dari tahun 2021 sampai dengan tahun 2025. Metode yang digunakan untuk menurunkan dataset tersebut adalah metode machine learning random forest. Nilai AUC yang dihasilkan dari metode tersebut adalah 0.7646. Selain itu, urutan parameter dari yang paling berpengaruh adalah tutupan lahan, kemiringan, elevasi, curah hujan, jarak ke sungai, topographic wetness index, litologi, dan jenis tanah. Dataset tersebut dapat digunakan untuk mitigasi bencana banjir di Provinsi Jawa Barat dan membantu pihak terkait dalam melakukan perencanaan penanganan kejadian banjir yang akan datang. Dataset tersebut dapat diakses pada tautan http://data.brin.go.id/dataset.xhtml?persistentId=hdl:20.500.12690/RIN/ORFPZJ tersebut.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
Dataset Riset dan Inovasi Rantai Industri Nilam
Dataset Riset dan Inovasi Rantai Industri Nilam merupakan kompilasi data yang disusun secara sistematis dalam bentuk jaringan node industri, menggambarkan keterkaitan rantai nilai nilam dari sektor hulu hingga hilir. Dataset ini mencakup berbagai informasi terkait tahapan industri, mulai dari budidaya dan pemanenan nilam (industri hulu), pemurnian dan pengolahan lanjutan (industri antara), hingga produk turunan bernilai tambah tinggi (industri hilir). Selain itu, dataset ini juga mengintegrasikan berbagai elemen terkait aspek ekonomi dan inovasi yang relevan di setiap tahapan industri, yang disusun berdasarkan HS Code dan dianalisis secara terstruktur untuk menggambarkan dinamika rantai nilai nilam secara menyeluruh.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
PyRes Earthquake v.03
Hak cipta yang diusulkan berupa program komputer yang berjudul PyRes Earthquake v.03. Program PyRes Earthquake v.03 merupakan perangkat lunak pengembangan dan modifikasi PyRes Earthquake v.02. Program tersebut merupakan program sederhana pengukuran indeks resiliensi terhadap bencana gempabumi menggunakan bahasa pemrograman python dengan penambahan library thinker, library matplotlib.pyplot, dan desain program berbentuk Graphical User Interface (GUI).
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail
Dataset Life Cycle Inventory (LCI) Produk Sirkular Limbah Kulit Udang Menjadi Sabun Cuci
Produk sabun cuci berbahan limbah kulit udang merupakan inovasi berbasis ekonomi sirkular yang mengubah sisa hasil industri perikanan menjadi produk rumah tangga bernilai guna. Kulit udang yang mengandung kitin diolah melalui proses ramah lingkungan menjadi bahan aktif yang efektif mengangkat lemak dan memiliki sifat antibakteri. Inovasi ini tidak hanya mengurangi pencemaran limbah organik, tetapi juga mendorong gaya hidup berkelanjutan. Dataset yang diusulkan berjudul Dataset Life Cycle Inventory (LCI) Produk Sirkular Limbah Kulit Udang Menjadi Sabun Cuci, dimaksudkan untuk melakukan analisis inventarisasi dan penilaian dampak lingkungan pada produk sabun cuci piring dari limbah kulit udang. Analisis ini mengacu pada SNI ISO 14040:2016 dan 14044:2017. Kategori dampak yang termasuk dalam analisis meliputi abiotic depletion, acidification, eutrophication, global warming, human toxicity, fresh water aquatic ecotoxicity dan terrestrial ecotoxicity. Dataset dapat diunduh dalam format JavaScript Object Notation (JSON) dan bisa digunakan untuk melakukan analisis LCA menggunakan perangkat lunak OpenLCA.
- Hak Cipta
- Tersertifikasi
- - 20 April 2026
- Detail