Judul: Kondisi perairan dan keragaman makrozoobenthos di perairan sekitar zona industri Krakatau Steel, Cilegon, Jawa Barat
Abstrak: IPB fver Perkembangan sektor industri di Indonesia dewasa ini meningkat dengan pesat. Daerah pantai merupakan pilihan atama lokasi pendirian berbagai macam jenis industri tersebut, karena letaknya yang cukup strategis. Banyaknya industri yang berdiri di tepi pantai akan menyebabkan terjadinya peningkatan tekanan ekologis terhadap perairan laut, karena banyaknya sisa buangan industri (cair) yang dibuang ke laut. Perubahan kualitas air sebagai akibat adanya buangan limbah industri dapat dideteksi dengan mengamati perubahan parameter fisika dan kimia. Selain itu untuk memperoleh gambaran kestabilan ekologi diamati juga parameter biolo- gi, yaitu keragaman makrozoobenthos...
Keyword: 

Judul: Kondisi fisika kimia sedimen dan struktur komunitas makrozoobenthos di Perairan Teluk sekitar zona industri Krakatau Steel, Cilegon
Abstrak: Penelitian dilakukan di perairan teluk sekitar Zona Industri Krakatau Steel, Cilegon, Propinsi Jawa Barat, bertujuan untuk mempelajari kondisi fisika kimia sedimen dan hubungannya dengan struktur komunitas makrozoobentos. Keadaan perairan teluk umumnya dangkal (kedalaman 0,5 sampai 6,5 m) dengan kecerahan yang beragam (0,5 sampai 2,0 m), sedangkan kecerahan di luar teluk mencapai 8,0 m. Suhu air tergolong normal, yaitu berkisar antara 31,0 sampai 32,0 °C. Namun suhu air di Teluk Gelebeg, terutama di sekitar tempat buangan limbah air panas (stasiun 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9 dan 10) berkisar antara 34,0 sampai 35,0 °С. Salinitas berkisar antara 30,0 sampai 33,0%, yang menan- dakan massa airnya merupakan massa air laut lepas. Tekstur sedimen pada umumnya adalah liat (mengandung fraksi liat 30,21 sampai 77,14%, fraksi pasir 3,21 sampai 61,93% dan fraksi lumpur 5,69 sampai 35,32%). Nilai Eh sedimen pada lapisan permukaan adalah sebesar 190 mV sampai 155 mV dan pada lapisan bawah sebesar 210 mV sampai 100 mV. Nilai pH cenderung asam, pada lapisan permukaan pH berkisar antara 5,81 sampai 6,50 dan pada lapisan bawah antara 5,54 sampai 6,46. ...
Keyword: 

Judul: Pengenalan kata berbasiskan fonem dengan pemodelan resilient backpropagation
Abstrak: The aim of this research is to know the performance of Neural Network as a model for word recognition. The research uses Resilient Backpropagation for modeling and Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) for feature extraction. The voice data used comes from one speaker. Total words used are 70 words that consist of 50 words as a dictionary of words and 20 words, that each word repeated 10 times. Dictionary words consist of 50 words from a combination of phonemes used in the research. Phonemes used in this research are 10 phonemes consist of 4 vowels and 6 consonants phonemes. From the 20 words, each word is repeated 10 times, 7 times used as training data and 3 times are used as test data. The output from testing process are word transcription. The convertion process from the word transcription into word is done manually by 5 person. This research produces two models. Average accuracy obtained from model with 100 hidden neuron is 75% for test data and 61% for the dictionary of words. The best average accuracy obtained is 93% for test data and 62 % for the dictionary of words generated by testing the model with 1000 hidden neurons. Overfitting occurs in the second model with 1000 hidden neurons. It causes the model can only produce good output for data that has been trained.
Keyword: