Judul: Struktur Komunitas Fitoplankton di Perairan Waduk Cirata, Jawa Barat
Abstrak: Waduk Cirata berpotensi menjadi waduk yang mempunyai tingkat kesuburan yang sangat tinggi (eutrofik) disebabkan oleh jumlah KJA yang meningkat setiap tahun. Hal ini dapat berpengaruh terhadap peningkatan unsur hara (nitrogen dan ortofosfat) yang berasal dari sisa pakan yang tidak termakan oleh ikan dan feses ikan di perairan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan struktur komunitas fitoplankton serta menghitung keterkaitan antara komunitas fitoplankton dengan nutrien (nitrogen dan ortofosfat) yang berada di perairan Waduk Cirata. Komposisi jenis fitoplankton yang ditemukan di perairan Waduk Cirata adalah Bacillariophyceae, Chlorophyceae, Cyanophyceae, dan Dinophyceae. Nilai indeks biologi (keanekaragaman (H’), keseragaman (E), dan dominansi (C)) menunjukkan bahwa keanekaragaman fitoplankton termasuk dalam kategori rendah, keseragaman tergolong tinggi, dan tidak ada spesies yang mendominasi. Hasil analisis regresi linear sederhana menunjukkan bahwa terdapat keterkaitan yang erat antara kelimpahan fitoplankton dengan ortofosfat (r = 0,64) dengan persamaan regresi Ln Y = 14,84 + 1,60 Ln P.
Keyword: Cirata reservoir, community structure, floating cage, phytoplankton

Judul: Struktur komunitas fitoplankton di Perairan Pantai Ujung Karawang, Jawa Barat
Abstrak: Keadaan suatu lingkungan seperti perairan pesisir diketahui dengan cara menganalisis faktor yang terkandung didalamnya, meliputi kelompok organisme yang saling berkaitan dan berinteraksi satu dan lainnya dengan lingkungan abiotiknya. Adapun kelompok organisme yang banyak kaitannya dengan kehidupan wilayah pesisir adalah pankton, khususnya fitoplankton. Mengingat hal tersebut maka diperlukan informasi tentang struktur komunitas fitoplankton yang dapat menggam- barkan stabilitas dan perubahan lingkungan perairan. Penelitian ini bertujuan: (1) mempelajari kelimpahan, komposisi, keanekaragaman, struktur komunitas fitoplankton dan stabilitas ekosistem, serta (2) mempelajari perubahan struktur komunitas dalam hubungannya dengan perubahan kualitas perairan. Penelitian ini berlangsung selama 2 bulan dari tanggal 5 Mei 30 Juni 1993, di Pantai Ujung Karawang, Jawa Barat. Stasiun pengambilan contoh ditentukan sebanyak 22 stasiun, yang dilakukan 4 kali yaitu pada saat pasang naik (sampling ke-1 dan ke-4) dan pada saat pasang surut (sampling ke-2 dan ke-3). Parameter fisika-kimia perairan yang diukur meliputi suhu perairan, TSS, salinitas, DO, BOD, COD, NO₂-N, NO3-N, pH, NH4-N dan PO4-P. Sedangkan parameter biologi adalah fitoplankton. Analisis data biologi dilakukan dengan menghitung kelimpahan, indek keragaman, indek keseragaman, indek dominasi serta pendekatan dengan model suksesi ekosistem dan model grafik Frontier. Untuk menentukan kesamaan antar stasiun digunakan indek Bray-Curtis dan indek Canberra. Adapun untuk mengetahui tingkat pengaruh faktor fisika-kimia terhada keadaan biologi (fitoplankton) perairan dilakukan dengan analisis..dst
Keyword: 

Judul: Implementasi hidden markov model untuk aplikasi pengenalan ucapan sebagai kendali gerak robot mobil
Abstrak: Robot is an electronic or mechanical equipment capable of performing a series of actions automatically. In the world of robotics, control systems is a very important part that serves to control the movement or navigation in a robot. Sound based mobile control system is an alternative voice control that is quite efficient. However, voice recognition process is not easily done by a machine. It needs a machine learning method that can be used to perform the voice feature extraction by studying the characteristics of a previous vote. This study uses Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) to extract speech signal and HMM (Hidden Markov Model) for modeling the speech signal. Result of the experiment from the whole system performance speech recognition is 96,4% for people that have been inputted in the database, and 91,2% for people which have not been inputted in database. The mobile robot system test results showed that the system has worked well and has an average response time to move after the speech recognition process around 0,46 seconds.
Keyword: