Judul: Studi Kadar Logam Berat pada Kangkung Darat (Ipomoeae reptans), Bayam (Amaranthus tricolor) dan Selada (Lactuca sativa) di Bantaran Sungai Ciliwung dan Sunter
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat pencemaran beberapa logam berat pada tanaman sayur yang ditanam di bantaran sungai yang menerima limbah industri. Penelitian dilaksanakan di dua lokasi bantaran sungai, yaitu bantaran Sungai Ciliwung-Banjir Kanal dan bantaran Sungai Sunter. Masing-masing bantaran sungai dibagi atas tiga petak percobaan.
Keyword: 

Judul: Pengujian kandungan beberapa logam berat di dalam air sungai Ciliwung dengan metode voltametri stripping anodik gelombang persepsi
Abstrak: Metode voltarnetri stripping anodik gelombang persegi merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis logarn berat di dalarn air. Keuntungan dari metode ini adalal1 kemarnpuannya mengidentifikasi logarn berat secara simultan dengan sensitivitas dan selektivitas yang tinggi, cepat, sederhana, dan murah. Penelitian ini mencoba menerapkan metode tersebut untuk menganalisis beberapa logarn pencemar air sungai Ciliwung seperti zink, kadmium, timbel dan tembaga. Peralatan analisis yang digunakan adalah polarographic analyzer model 384 B EG & G PAR dan digunakan tiga buah elektroda masing-masing: HMDE (Hanging Mercury Drop Electrode)/elektroda tetes merkuri menggantung sebagai elektroda kerja, Ag/ AgCI/KCI sebagai elektroda pembanding, serta platina sebagai elektroda pembantu. Kondisi optimum analisis yang diperoleh yakni : larutan elektrolit pendukung adalal1 larutan bufer tartrat 0,1 M pH 9, waktu deposisi 90 detik, frekuensi 120 Hz, waktu kesetimbangan IO detik, dan ukuran tetes raksa medium. Metode ini memiliki limit deteksi log am Zn, Cd, Pb dan Cu masing-masing: (0,68; 0,11; 0,20 dan 0,09) ppb, persen perolehan kembali antara (98,58-100,95)%, simpangan baku antara (0,03-0,48) ppb dan koefisien variasi antara (0,07-1,59)%. Basil analisis sampel tahap pertarna untuk Zn, Cd, Pb dan Cu masing-masing: (0,830-0,890) ppm; (tidak terdeteksi-0,066) ppm; (0,022-0,024) ppm; dan (tidak terdeteksi-0,082) ppm, sedangkan hasil analisis sarnpel tallap kedua untuk logarn-logarn yang sama masing-masing: (tidak terdeteksi-0,670) ppm; (tidak terdeteksi-0,066) ppm; (tidak terdeteksi-0,063) ppm; dan (tidak terdeteksi-0,043) ppm. Analisis tal1ap ketiga menghasilkan data konsentrasi Zn, Cd, Pb, dan Cu masing-masing: (0,350-1,570) ppm ; (0,062-0,066) ppm; (0,030-0,120) ppm; dan (tidak terdeteksi-0,035) ppm. D_ata-data tersebut membuktikan bal1wa Daerah Aliran Sungai Ciliwung tercemar logarn berat. Hipotesis awal bahwa tingkat kecemaran meningkat dari arah hulu ke hilir sungai tidak terbukti, ha! ini disebabkan aktivitas masyarakat, pH, dan curah hujan di masing-masing lokasi pengambilan sampel berbeda-beda.
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: