Judul: Dominasi tumbuhan bawah liar yang berperan sebagi tumbuhan obat di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango seksi Bogor
Abstrak: Konservasi kawasan alam Bodogol merupakan hutan hujan tropis yang terletak di sebelah barat Gunung Gede Pangrango, Jawa Barat, pada ketinggian kurang lebih 800 meter di atas permukaan Laut (m dpl). Kawasan Bodogol terdapat tiga jalur lintasan, yaitu jalur bendungan (600-700 m dpl), Jalur kanopi (700-800 m dpl) dan jalur air terjun (800 - 900 m dpl). Pada jalur bendungan, tumbuhan bawah liar yang berperan sebagai tumbuhan obat di bawah naungan pohon rasamala terdapat 17 spesies yang didominasi oleh paku rane (Selaginella wildenowii Baker) dengan Indeks Nilai Penting (INP) 114.6 %, sedangkan di bawah naungan pohon puspa terdapat 11 spesies yang didominasi oleh harendong bulu (Clidemia hirta (L.) D.Don) dengan INP 131.1 %. Pada jalur kanopi tumbuhan bawah liar yang berperan sebagai tumbuhan obat di bawah naungan pohon rasamala terdapat 12 spesies didominasi oleh harendong bulu (Clidemia hirtu (L.) D.Don) dengan INP 128.5 %, sedangkan di bawah naungan pohon puspa terdapat 12 spesies didominasi oleh harendong bulu (Clidemia hirta (L.) D.Don) dengan INP 122.2 %. Pada jalur air terjun tumbuhan bawah liar yang berperan sebagai tumbuhan obat di bawah naungan pohon rasamala terdapat 19 spesies yang didominasi oleh paku rane (Selaginella wildenowii Baker) dengan INP 96.7 %, sedangkan di bawah naungan pohon puspa terdapat 21 spesies yang didominasi oleh paku rane (Selaginella wildenowii Baker) dengan INP 84.6%. Berdasarkan hasil analisis vegetasi yang dilakukan pada ketiga jalur tersebut diperoleh inventarisasi tumbuhan bawah liar yang berperan sebagai tumbuhan obat sebanyak 35 jenis. Hasil analisis ekologis secara keseluruhan didapatkan tumbuhan dominan yaitu paku rane (Selaginella wildenowil Baker) dan tumbuhan kodominan yaitu harendong bulu (Clidemia hirta (L.) D.Don). Untuk nilai keanekaragaman jenisnya berdasarkan indeks Shanon (H) sebesar 1,23.
Keyword: Medicinal Plant, Clidemia hirta (L.) D.Don, Clidemia hirta (L.) D.Don

Judul: Etnobotani tumbuhan obat oleh masyarakat sekitar kaki Gunung Salak di Kampung Sinarwangi, Desa Tapos I, Bogor
Abstrak: Tumbuhan yang beranekaragam merupakan sumber utama dalam pemenuhan kebutuhan masyarakat. Pengetahuan mengenai pemanfaatan tumbuhan dikhawatirkan akan hilang seiring dengan perkembangan zaman karena tidak terdokumentasi dengan baik. Penelitian ini bertujuan mempelajari pengetahuan pemanfaatan tumbuhan obat oleh masyarakat di kaki Gunung Salak, Kampung Sinarwangi, Desa Tapos I, Bogor. Metode yang digunakan adalah wawancara kepada satu tokoh kunci dan 20 anggota masyarakat kampung Sinarwangi (responden). Wawancara kepada responden menggunakan metode Pebble Distribution Method (PDM). Hasil penelitian menunjukkan terdapat 46 jenis tumbuhan dari 28 famili yang dimanfaatkan sebagai bahan obat. Tumbuhan-tumbuhan tersebut digunakan untuk mengobati 11 macam penyakit, yaitu hipertensi, hipotensi, kencing batu, luka, menghentikan kebiasaan mengompol, menurunkan kolesterol dalam darah, pegal, perut kembung, sakit gigi, sakit perut, dan setelah melahirkan. Obat tradisional dikemas dalam berbagai bentuk sediaan, seperti segar, larutan, serbuk, tumbukan, dan pepes. Hasil analisis nilai kepentingan lokal menggunakan LUVI diketahui bahwa Staurogyne elongata memiliki nilai tertinggi sebesar 3.51% dan Nilai Kepentingan Budaya (ICS) tertinggi dimiliki oleh Staurogyne elongata, Centella asiatica, Physalis angulata, Coleus atropurpureus, dan Alpinia malaccensis dengan nilai masing-masing sebesar 24.
Keyword: ethnobotany, medicinal plants, Mount Salak

Judul: Penerapan Learning Vector Quantization (LVQ) dan Ekstraksi Ciri Menggunakan Mel-Frequency Cepstrum Coeffecients (MFCC) untuk Transkripsi Suara ke Teks
Abstrak: Speech recognition by a computer is not an easy thing to do. Speech to text transcription is a technique that allows a computer to accept input in the form of spoken words and convert it into text. The purpose of this study is to model the neural network namely Learning Vector Quantization (LVQ) for speech to text transcription and determine the accuracy of speech recognition using MFCC feature extraction. The experiments are conducted by recognizing each syllable of the test data. The results show that the highest accuracy is 98.57% when the epoch value is 90, learning rate is 0.007, and learning rate decrement factor is 0.977. This accuracy is obtained by using the following MFCC parameters: sampling rate 11000 Hz, time frame 23.27 ms, overlap 0.39, and cepstral coefficients 13.
Keyword: voice, transcription, Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC), Learning Vector Quantization (LVQ)