Judul: Restorasi Inflow Area Danau Situgede dengan Pendekatan Ekohidrolika
Abstrak: Restorasi inflow area danau dengan pendekatan ekohidrolik adalah upaya mengembalikan fungsi awal inflow area danau, untuk memperbaiki dan menyehatkan seluruh komponen ekologi (flora-fauna) dan hidrologi. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi perubahan kondisi inflow area, dan mendesain restorasi danau dengan menggunakan pendekatan ekohidrolika. Identifikasi perubahan inflow area dilakukan dengan membandingkan sebaran tutupan lahan dan koefisien limpasan kondisi eksisting, dengan kondisi ideal. Topografi dasar danau dan profil bantaran danau menjadi acuan dalam melakukan perencanaan desain restorasi inflow area sesuai dengan peraturan yang berlaku. Perubahan lahan menjadi pemukiman pada DTA Danau Situgede antara 1% - 42,37%, dan semua DTA Danau Situgede mengalami perubahan nilai koefisien limpasan (c). Peningkatan nilai C tertinggi terjadi pada DTA 1 yaitu sebesar 0,15. Bantaran danau dan kali dibagi menjadi 4 zona, yaitu zona banjir, zona longsor, zona ekologi, dan zona pengaman. Zona banjir Danau Situgede berada pada elevasi 176,24 mdpl dan untuk Kali Cibenda pada elevasi 179,99 mdpl. Direncanakan 7 buah gorong-gorong dengan lebar 4 m, dan tinggi 1,5 m serta setiap gorong-gorong mampu mengalirkan debit sebesar 6,34 m3/det.
Keyword: bantaran, daerah tangkapan air, ekohidrolika, inflow area, restorasi

Judul: Conservation Strategy for Ciliman Dam Catchment Area, Banten
Abstrak: Daerah tangkapan air (DTA) Bendung Ciliman Banten merupakan sumber air bagi Bendung Ciliman, sehingga perlu dilakukan konservasi agar keandalan air bendung dapat terjamin. Perubahan tataguna lahan akibat pertumbuhan penduduk di DTA telah menyebabkan menurunnya luas hutan dan meningkatnya kekritisan lahan. Tujuan penelitian ini adalah (1) mengidentifikasi kondisi ekologi, sosial, dan ekonomi DTA Bendung Ciliman; (2) mengetahui status keberlanjutan DTA Bendung Ciliman; (3) menyusun strategi konservasi DTA Bendung Ciliman yang berkelanjutan. Metode yang digunakan antara lain analisis deskriptif, analisis klasifikasi tutupan dan penggunaan lahan, analisis koefisien rezim aliran (KRA), analisis Multi Dimensional Scaling (MDS), dan analisis SWOT. Hasil analisis klasifikasi tutupan dan penggunaan lahan menunjukan bahwa penggunaan lahan di DTA Bendung Ciliman di dominasi oleh perkebunan 49,87% dan semak belukar 28,99%. Area pemukiman dan gedung relatif kecil hanya sebesar 1,76%. Sedangkan untuk luas hutan masih kurang yaitu hanya sebesar 3,41%. Hasil analisis KRA didapatkan dari data debit maksimum Bendung Ciliman selama 1 tahun sebesar 33,6 m3/detik dan debit minimum sebesar 0,49 m3/detik. Sehingga dihasilkan hasil KRA sebesar 68,41. Hasil analisis keberlanjutan daerah tangkapan air Bendung Ciliman Banten menunjukkan hasil cukup berkelanjutan dengan nilai 52,52%, dengan nilai stress 12,98% dan nilai R2 sebesar 95,45%. Berdasarkan hasil analisis leverage menunjukkan nilai atribut yang paling sensitif terhadap keberlanjutan daerah tangkapan air terdapat 7 atribut pengungkit, antara lain pada dimensi ekologi terdapat 3 atribut yaitu penggunaan lahan, persentase lahan kritis, dan luas hutan. Pada dimensi ekonomi terdapat 2 atribut yaitu jumlah koperasi dan nilai tukar petani (NTP), sedangkan pada dimensi sosial terdapat 2 atribut yaitu tingkat pengangguran dan tingkat layanan pendidikan. Hasil analisis SWOT berdasarkan hasil analisis matriks evaluasi komponen internal dan komponen eksternal, didapatkan hasil akhir analisis internal factor analysis summary (IFAS) sebesar 0,74 dan external factor analysis summary (EFAS) 0,29. Berdasarkan hasil analisis SWOT, maka strategi yang perlu diterapkan antara lain memanfaatkan laju pertumbuhan penduduk yang rendah untuk meningkatkan laju pertumbuhan ekonomi di DTA Bendung Ciliman, tutupan vegetasi di DTA Bendung Ciliman cukup tinggi dapat dimanfaatkan oleh masyarakat sekitar hutan untuk membentuk koperasi yang dapat meningkatkan nilai ekonomi hutan., The catchment area (DTA) of the Ciliman Dam in Banten is a source of water for the Ciliman Dam, so it needs to be conserved so that the reliability of Dam can be guaranteed. Changes in land use due to population growth in catchments have led to a decrease in forest area and increased land criticality. The objectives of this study are (1) to identify the ecological, social and economic conditions of the Ciliman Dam catchment area; (2) knowing the status of sustainability in the Ciliman Dam catchment area; (3) develop sustainable Ciliman Dam catchment area with conservation strategies. The methods used include descriptive analysis, classification analysis of land cover and land use, flow regime coefficient analysis (KRA), multi dimensional scaling (MDS) analysis, and SWOT analysis. The results of classification analysis of land cover and land use show that land use in the Ciliman Dam catchmen area is dominated by plantations of 49.87% and shrubs of 28.99%. Residential areas and small-scale buildings are only 1.76%. Meanwhile, the forest area was still insufficient, namely only 3.41%. The
Keyword: catchment area, Ciliman Dam, sustainability status, SWOT

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: