Judul: Perkembangan oosit kijing Taiwan (anadonta woodiana Lea.) pada perairan tercemar logam berat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari efek logam berat terhadap perkembangan oosit primer kijing taiwan (Anadonta woodiana Lea) Kijing taiwan yang dikoleksi dari danau Cikaret Cibinong Bogor dipelihara di dalam akuarium yang mengandung logam berat. Logam berat yang digunakan terdiri dari FeCl2.4H2O (10 ppm), CuSO4.5H₂O (2.0 ppm), HgCl2.4H2O (0.1 ppm), CdCl2 (1.0 ppm) dan PbCl2 (5 ppm) dengan lama pemaparan 3, 6, 9, 12 dan 15 hari. Sebagai pembanding, dilakukan pengamatan terhadap kijing tanpa perlakuan logam berat. Parameter yang diamati dan diukur adalah diameter oosit primer dengan menggunakan mikrometer. Hasil penelitian ini menunjukkan oosit primer dari kijing taiwan yang dipelihara di dalam polutan logam berat mengalami perkembangan yang tidak maksimal. Cekaman yang disebabkan oleh logam berat pada awal pemaparan mengakibatkan dilepaskannya oosit yang belum matang. Pada hari- hari berikutnya, kijing telah mampu beradaptasi sehingga oosit primer dapat berkembang lagi. Namun demikian, perkembangannya tidak optimal. Semakin lama waktu pemaparan menyebabkan metabolisme kijing semakin menurun. Hal ini mengakibatkan diameter oosit primer makin mengecil dan makin cepat dilepaskan dari folikel. Jika pemaparan ini dilanjutkan, maka dapat mengakibatkan kematian kijing tersebut.
Keyword: oosit

Judul: Test Capacity of Freshll'a/er /3ivalve  r (,4nodonta woodiana, Lea) about Capability to Acumulate lvfetals Fe, Cu, C,t. and Ph in F eshll'oter
Abstrak: Pencemaran lingkungan yang disebabkan olch limbah logam berat menjadi masalah yang serius bagi lingkungan perairan. Secara nonnal memang akan ditemukan logam berat dalam lingkungan perairan tawar, namuu jumlahnya sangat sedikit untuk dapat membahayakan lingkungan perairan tersebut. Dalam memonitor pencemaran logam, analisis biota air lebih penting artinya daripada analisis air itu sendiri. Salah satu biota air yang dapat digunakan sebagai indikator hayati adalah kijing taiwan (Anadonta woodiana, Lea). Dalam penelitian ini dipelajari kemampuan kijing taiwan dalam mengakumulasi logam berat Fe, Cu, Cd, dan Pb dalam air tawar. Perlakuan yang dilakukan adalah variasi jumlah kijing tahvan terhadap air tawar yang ditambahkan logam Fe, Cu, Cd, dan Pb dengan konsentrasi masing-masing 10 ppm, 2 ppm, o, I ppm, dan 0,5 ppm. Kadar Fe, Cu, Cd, dan Pb pada sampel air dan daging kijing taiwan diukur dengan spektrofotometer serapan atom (AAS) pada panjang gelombang bertumt-tumt 248,8; 324,7; 228,8; dan 217,0nm. Penumnan kadar Fe, Cu, Cd, dan Pb dalam lamtan perlakuan dengan penambahan kijing taiwan secara umum mencapai hasil maksimal setelah 8 minggu, kecuali untuk Cd setelah 6 minggu sudah dicapai hasil maksimal. Sedangkan dari analisis kandungan logan1 Fe, Cu, Cd, dan Pb dalam daging kijing taiwan perlakuan lebih besar daripada kontrol atau sampel awal. Hal ini menunjukkan adanya akumulasi logam Fe. Cu, Cd, dan Pb dalam daging kijing taiwan yang digunakan sehingga kijing taiwan mempunyai kemampuan untuk mengakumulasi logam berat. Dari keempat logam berat yang digunakan, temyata logam Cd lebih cepat terakumulasi dibandingkan dengan logam Fe, Cu, dan Pb karena hanya empat minggu kadarnya sudah tidak terdeteksi pada AAS.
Keyword: 

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: