Judul: Telahaan Komparatif Dinamika Kelembagaan Irigasu di Tingkat Petani - Studi Kasus di Petak Tersier Bulu-11 Kanan dan Jarot-2 Daerah Irigasi Gung Kabpaten Tegal Jawa Tengah
Abstrak: Laporan Praktek Lapang ini merupakan studi kasus yang hertujuan menelaah secara komparatif dinamika kelembagaan irigasi di tingltat petani . Pralttek Lapang ini dilakukan selama kurang lebih dua bulan, sejak 11 Juli samp3i 11 September 1984. Introduksi kelembagaan irigasi - Perkumpulan Petani Pemakai Air ( P ~ A-) yang diharapkan mampu mengelola petak tersier tidak dapat dilepaskan dengan keadaan setempat. Seperti diketahui di Jawa terdapat kelembagaan irigasi tradisional yang cukup mantap, yaitu Ulu-ulu. Lebih khusus lagi di sebagian besar Wilayah Irigasi Pemali Comal, terdapat kelembagaan irigasi tradisional Ulu-ulu Vak atau Ulu-ulu Pembagian atau sering pula disebut sebagai Ulu-ulu Golongan. Lembaga ini hukan bagian dari panong desa serta wilayah kerjanya juga tidak atas dasar desa, melainkan petak tersier . Dengan demikian serupa dengan wilayah kerja P3A dan dalam ha1 ini juga Dharma Tirta sebagai P3A di daerah Jawa Tengah.
Keyword: 

Judul: Tinjauan terhadap kemampuan petani membayar biaya untuk biaya operasi dan pemeliharaan jaringan irigasi : Studi kasus di desa Gabus Kulon, Kecamatan Gabus Wetan, Kabupaten Indramayu Jawa Barat
Abstrak: Tercapainya swasembada beras nasional pada tahun 1984 merupakan bukti dari keberhasilan usaha peningkatan produksi pertanian. Keberhasilan ini tidak lepas dari kontribusi beberapa faktor produksi, diantaranya adalah air irigasi. Ketersediaan air irigasi untuk menunjang pertanian sangat dipengaruhi oleh jaringan irigasi. Sehubungan de- ngan irigasi ini pemerintah sejak Pelita I sampai Pelita IV telah membangun, merehabilitasi serta meningkatkan ku- alitas jaringan irigasi yang ada seluas 8,4 juta Ha (Sjo- fjan Asnawi, 1988). Untuk itu, pemeliharaan yang inten- sif sangat diperlukan, agar fungsi jaringan irigasi ter- sebut dapat dipertahankan. Selama ini investasi serta E & ? jaringan irigasi induk disubsidi oleh pemerintah. Oleh karena dana yang terkumpul di tingkat pusat merosot, maka sudah selayaknya apabila pemerintah mencoba melimpahkan sebagian subsidi- nya kepada para pemakai air irigasi ini. Dalam hal ini yang merasakan manfaat lebih awal dari adanya pembangunan irigasi adalah petani. Penerapan kebijaksanaan ini dikhawatirkan akan me- nyebabkan petani tidak bergairah dalam melaksanakan kegiatan usahataninya, sehingga tidak mustahil swasembada beras akan terancam. Praktek lapang ini secara khusus dimaksudkan untuk melihat kemampuan petani membayar iuran irigasi. Kemam- puan ini didekati baik dari segi pendapatan maupun dari segi pengeluaran petani. Lokasi praktek lapang yang dipilih adalah Desa Ga- bus Kulon, Kecamatan Gabus Wetan, Kabupaten Indramayu. Jumlah sampel yang diambil sebanyak 30 orang petani ber- lahan irigasi dan 30 orang petani non irigasi sebagai pembanding…dst
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: