Judul: Keadaan sifat fisik dan kimia perairan di pantai zona industri Krakatau Steel Cilegon
Abstrak: Zona industri Krakatau Steel, Cilegon merupakan zona industri baja terpadu yang menghasilkan berbagai limbah industri, diantaranya limbah cair. Limbah cair yang dihasilkan umumnya dibuang ke perairan pantai Selat Sunda. Buangan limbah tersebut dalam waktu yang lama dan kontinyu diduga akan menimbulkan masalah pencemaran kualitas perairan. Tipe pasang surut di daerah penelitian adalah pasang campuran berganda, dimana selisih antara pasang tertinggi dan surut terendah sekitar 50 cm dengan periode pasang terjadi setiap 9-12 jam sekali. Sedangkan arus mempunyai kecepatan yang bervariasi yaitu berkisar antara 1.33-20,45 cm/det pada saat surut I, 7.43-32.90 cm/det pada saat pasang I, 20.13-58.14 cm/det pada saat surut II dan 12.00- 41.70 cm/det pada saat pasang II. Adapun arahnya secara umum menuju arah Tenggara dan Barat Daya pada saat surut I dan surut II dan menuju arah Tenggara dan Timur Laut pada saat pasang I dan pasang II. Zat padatan tersuspensi (TSS) pola sebarannya relatif lebih tinggi pada saat surut. Hal ini diduga terjadi karena volume air yang ralatif lebih sedikit dibandingkan pada saat pasang selain karena pengaruh kecepatan arus. ..dst
Keyword: 

Judul: Distribusi horizontal beberapa parameter fisika kimia oseanografi selat Sunda di sepanjang pantai zona industri Krakatau Steel
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan bulan Mei sampai Juni 1992 di Zona Industri Krakatau Steel, Selat Sunda. Zona Industri Krakatau Steel terletak di Pantai Merak bagian Selatan dengan posisi 5°53'06'' sampai 6°02'08'' LS dan 105°59'08'' BT. Merupakan zona industri berat dan ringan yang menghasilkan berbagai limbah industri baik padatan, gas ataupun cairan. Parameter yang diukur dalam penelitian ini adalah suhu air, salinitas, kecepatan arus, kecerahan, kedalaman, PH, oksigen terlarut, kebutuhan oksigen biokimia, Fe, Mn, Zn, Cu, Cr, Pb dan Ni. Sedangkan pasang surut merupakan data sekunder. Pengolahan data dilakukan secara deskrip- tif dan indeks kesamaan "Canberra Metric". Suhu air permukaan di teluk berkisar antara 31.25- 32.55 °C. Sedangkan di luar teluk berkisar antara 30.25 30.77 °C. Salinitas di teluk berkisar antara 29.5 /oo. Sedangkan di luar teluk berkisar antara 31 - 31 32.25 °/00. Kecepatan arus di teluk berkisar antara 0.062 0.164 m/det dengan arah senatiasa keluar masuk teluk. Sedangkan di luar teluk berkisar antara 0.099 0.162 m/det dengan arah senantiasa menuju Barat Daya. perairan di teluk berkisar antara 0.73 Sedangkan di luar teluk berkisar antara 3 - Kecerahan 1.4 meter. 4.88 meter. Kandungan oksigen terlarut di teluk berkisar antara 4.38 5.17 ppm. Sedangkan di luar teluk berkisar antara 5 5.87 ppm. Kandungan BOD5 di teluk berkisar antara 4.37 4.74 ppm. 3.79 ppm. Sedangkan di luar teluk berkisar antara 3.12 Nilai pH di teluk berkisar antara 6.8 Sedangkan di luar teluk relatif sama yaitu 7.1. 7. Kadar Fe..dst
Keyword: 

Judul: Pengenalan kata berbasiskan fonem dengan pemodelan resilient backpropagation
Abstrak: The aim of this research is to know the performance of Neural Network as a model for word recognition. The research uses Resilient Backpropagation for modeling and Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) for feature extraction. The voice data used comes from one speaker. Total words used are 70 words that consist of 50 words as a dictionary of words and 20 words, that each word repeated 10 times. Dictionary words consist of 50 words from a combination of phonemes used in the research. Phonemes used in this research are 10 phonemes consist of 4 vowels and 6 consonants phonemes. From the 20 words, each word is repeated 10 times, 7 times used as training data and 3 times are used as test data. The output from testing process are word transcription. The convertion process from the word transcription into word is done manually by 5 person. This research produces two models. Average accuracy obtained from model with 100 hidden neuron is 75% for test data and 61% for the dictionary of words. The best average accuracy obtained is 93% for test data and 62 % for the dictionary of words generated by testing the model with 1000 hidden neurons. Overfitting occurs in the second model with 1000 hidden neurons. It causes the model can only produce good output for data that has been trained.
Keyword: