Judul: Luas Relung dan Tumpang Tindih Relung Makanan dan Habitat Antara Ikan Sapu-sapu (Hyposarcus pardalis) dengan Ikan Lainnya di Situ Cigudeg, Kabupaten Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kebiasaan makanan, tumpang tindih relung makanan dan habitat. Penelitian dilaksanakan selama bulan Oktober 1998 - Januari 1999 di Situ Cigudeg, Kecamatan Cigudeg, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Pengambilan contoh ikan dilakukan pada 5 stasiun pengalnatan. Dilakukan dalam empat waktu, pengambilan contoh ikan dengan menggunakan jala lempar. Pengambilan contoh plankton dan pengukuran kualitas air dilakukan dilokasi pengambilan contoh ikan dilakukan bersamaan dengan pengambilan contoh ikan yang kedua, ketiga dan keempat. Analisis plankton menggunakan metode penyapuan kemudian ditentukan kelimpahannya.
Keyword: 

Judul: Alokasi Sumberdaya Habitat Dan Makanan Ikan Mas (Cyprinus carpio Linn) Wader Pari (Rasbora argyrotaenia Blkr) Dan Mujair (Oreochromis massambicus Trewavas) Di Situ Jatijalar, Kecamatan Cimanggis, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat pemanfaatan sumberdaya habitat dan makanan ikan mas, wader pari, dan mujair di Situ Jatijajar, Kecamatan Cimanggis, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Dilaksanakan pada akhir Agustus sampai dengan akhir Oktober 1986. Contoh ikan yang dianalisa diperoleh dari hasil tang- kapan menggunakan jala lempar dengan berbagai ukuran, Pengamatan sebaran spasial yang dilakukan menunjukkan adanya empat tipe sumberdaya habitat spasial. Tipe ter- sebut termasuk satu kelompok besar yaitu kelompok bersub- strat lumpur. Jumlah ikan mas yang tertangkap di Situ Jatijajar seluruhnya berjumlah 51 ekor, yang terbagi dua kelompok ukuran, berturut-turut E₁ 15,5 24,4 cm dan E2: 24,5 28,9 cm. Jumlah ikan wader pari yang tertangkap 248 ekor, yang terdiri atas dua kelompok ukuran yaitu B₁ 3,4- 7,8 cm dan B2: 7,9- 11,1 cm. Sedang ikan mujair yang tertangkap berjumlah 122 ekor, yang terdiri dari dua ke- lompok ukuran yaitu M₁ 3,08,9 cm dan M2: 9,0- 19,9 cm. Hasil analisa isi alat pencernaan ketiga jenis ikan tersebut menunjukkan adanya perbedaan jenis makanan vada tipe sumberdaya habitat maupun makanan kelompok ukuran ikan. Luas relung makanan mencerminkan tingkat selektivi- tas kelompok ikan terhadap pemanfaatan sumberdaya makanan dan habitat. Tingkat selektivitas kelompok ukuran ikan dalam memanfaatkan habitat, dari yang tertinggi berturut- turut B2, B1, M2, E2, M₁dan E1, sedangkan tingkat selek- tivitas kelompok ukuran dalam memanfaatkan sumberdaya makanan, dari yang tertinggi berturut-turut M₁, E1, E2, M2, B1, dan B2. Secara umum, tingkat selektivitas ikan- ikan tersebut dalam memanfaatkan makanan lebih rendah dibandingkan dengan selektivitasnya dalam memanfaatkan sumberdaya habitatnya…
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: