Judul: Strategi Pengembangan Kawasan Budidaya Ikan Bandeng di Desa Bendungan, Kecamatan Duduk Sampeyan, Kabupaten Gresik.
Abstrak: Desa Bendungan merupakan salah satu desa di Kabupaten Gresik yang sebagian besar penduduknya memiliki mata pencaharian sebagai pembudidaya ikan bandeng. Dewasa ini, lahan budidaya bandeng di Kabupaten Gresik terus berkurang karena dialihfungsikan sebagai lahan industri. Padahal, jumlah konsumsi ikan bandeng terus meningkat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui strategi pengembangan yang dapat dijalankan oleh para petani tambak di Desa Bendungan untuk mengambil peluang pasar yang ada. Faktor-faktor strategis eksternal dan internal dianalisis dengan menggunakan matriks EFE, IFE, SWOT dan QSP untuk menghasilkan prioritas strategi. Matriks IFE digunakan untuk mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan dari lingkungan internal dan matriks EFE digunakan untuk mengidentifikasi peluang dan ancaman dari lingkungan eksternal. Alternatif strategi diperoleh dengan menggunakan matriks SWOT. Prioritas strategi dipilih melalui matriks QSP. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa prioritas strategi tertinggi yang diperoleh dari matriks QSP yaitu mengembangkan wadah kerja sama yang ada antar pengusaha di dalam kawasan.
Keyword: Ikan Bandeng, Matriks SWOT, Matriks QSP, Perikanan, Strategi pengembangan usaha

Judul: Strategi Pengembangan Bisnis Produk Olahan Ikan Bandeng Untuk Meningkatkan Daya Saing (Studi Kasus: UD Amanah, Desa Bajomulyo, Kecamatan Juwana, Kabupaten Pati).
Abstrak: UD Amanah adalah perusahaan yang berfokus pada bidang perikanan khususnya pengolahan ikan bandeng yang telah berdiri sejak tahun 2006. UD Amanah belum bisa memenuhi seluruh permintaan konsumen terhadap produknya dikarenakan kurangnya jumlah karyawan yang terampil pada bidang cabut duri bandeng dan belum memiliki food processor. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan strategi prioritas yang dapat diterapkan oleh bisnis pengolahan ikan bandeng UD Amanah. Metode yang digunakan adalah analisis kualitatif dan kuantitatif. Alat Analisis yang digunakan adalah matriks IFE, matriks EFE, matriks IE, matriks SWOT, dan QSPM. UD Amanah memiliki kondisi lingkungan internal kuat dan eksternal sedang. Terdapat enam alternatif strategi yang dihasilkan berdasarkan matriks SWOT dan memiliki strategi prioritas utama yang dihasilkan berdasarkan matriks QSP, yaitu melengkapi teknologi produksi (food processor) dan menetapkan kedisiplinan kerja untuk menghadapi persaingan yang lebih ketat.
Keyword: Matriks IFE-EFE, Matriks IE, Matriks SWOT, Matriks QSP, Strategi, Matriks IFE-EFE, Matriks IE, Matriks SWOT, Matriks QSP, Strategi

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: