Judul: Dinamika populasi ikan lemuru, Sardinella Lemuru Bleeker 1853 (Pisces: Clupeidae) di perairan Selat Bali dan alternatif pengelolaannya
Abstrak: Perairan Selat Bali merupakan suatu bentuk perairan yang relatif sempit, berbentuk corong dengan luas kira-kira 2.500 km2 , produktivitasnya tinggi karena ter jadi proses penaikan air mulai kira-kira bulan April sampai Oktober. Ikan lemuru merupakan jenis ikan yang dominan yang tertangkap di perairan tersebut, produksinya berkisar antara 1.583-21.363 ton (32,85-97,9%) atau rata-rata 10.708 ton (78,46%) per tahun, sedangkan setiap bulannya berkisar antara 501-1.441 ton (65,86-92,89%) atau rata-rata 894 ton (76,07%) dalam periode 1984 sampai dengan 1989 (Data hanya dari KUD Mina Karya, Pengambengan, Bali).
Keyword: 

Judul: Tingkat Pemanfaatan dan Pola Musim Penangkapan Ikan Lemuru (Sardinella lemuru) di Perairan Selat Bali
Abstrak: Ikan lemuru (Sardinella lemuru) merupakan salah satu sumberdaya ikan di Perairan Selat Bali yang mempunyai potensi dan nilai ekonomis yang cukup tinggi. Produksi hasil tangkapan yang diperoleh saat ini sudah mengalami penurunan sebagai akibat terjadinya penangkapan berlebih (overfishing). Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi potensi lestari, tingkat pemanfaatan dan pengupayaan, serta pola musim penangkapan sumberdaya ikan lemuru di Perairan Selat Bali berdasarkan hasil tangkapan yang didaratkan di Pelabuhan Perikanan Pantai Muncar. Metode dalam penelitian ini menggunakan metode surplus produksi untuk mencari potensi lestari (maximum sustainable yield), upaya optimum serta tingkat pemanfaatan dengan menggunakan model Schaefer. Sedangkan pola musim penangkapan ikan menggunakan analisis deret waktu (time series data) dan metode rata-rata bergerak (moving average). Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai potensi lestari dan upaya optimumnya sebesar 33.576 ton per tahun dan 26.696 trip per tahun. Adapun untuk tingkat pemanfaatan selama 2004-2008 telah melebihi nilai potensi lestari pada tahun 2006 dan 2007 yaitu sebesar 153% dan 161%, dan tingkat pengupayaan selama lima tahun terakhir telah melebihi upaya optimumnya sudah diatas 100%. Bulan Desember sampai Februari sangat baik untuk melakukan operasi penangkapan ikan lemuru karena sumberdaya ikan melimpah dan sudah layak tangkap. Sebaliknya, pada bulan Maret sampai Nopember merupakan waktu yang kurang baik dalam mengupayakan operasi penangkapan ikan lemuru karena sumberdaya ikan sedikit dan ukuran ikan belum layak tangkap.
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: