Judul: Penerapan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) Sebagai Ekstraksi Ciri Pada Pengenalan Fonem Dengan Euclid Standar Deviasi Sebagai Metode Ukuran Jarak
Abstrak: Pengenalan suara merupakan studi lapangan dalam pengolahan suara. Penelitian tentang fitur suara memiliki beberapa metode pengolahan, salah satunya adalah Mel Frekuensi Cepstrum Coefisien (MFCC). Fungsi MFCC adalah mengekstrak fitur suara. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan MFCC sebagai ekstraksi ciri dan Euclid Standard Deviaton sebagai metode pengukuran jarak pada pengenalan fonem. Dalam penelitian ini, data dibagi menjadi dua jenis, yaitu data dengan noise dan data tanpa noise. Kedua jenis data ini digunakan untuk menunjukkan bagaimana kebisingan memengaruhi hasil. Nilai kebisingannya adalah 10dB dan 15dB. Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa metode Euclid Standard Deviation dapat digunakan untuk pengenalan fonem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi terbaik dicapai ketika fitur suara tanpa noise diproses menggunakan Euclid Standard Deviation, tanpa proses noise canceling yang memiliki akurasi 96%. Untuk perbandingan persentase antara data dengan noise 10dB dan data dengan noise 15dB, akurasi terbaik dicapai oleh data dengan noise 15dB yang memiliki akurasi 10,6%. Proses noise canceling pada data tanpa noise mengurangi persentasenya menjadi 91,3%. Sedangkan noise canceling mampu meningkatkan akurasi pengenalan suara. Untuk sinyal dengan noise 10dB, akurasinya meningkat dari 7,6% menjadi 8,6%. dan untuk sinyal dengan noise 15dB, akurasinya meningkat dari 10,6% menjadi 12,5%.
Keyword: Euclid Standard Deviation, MFCC, Phoneme Recognition

Judul: Perbandingan berbagai metode ukuran jarak untuk pengenalan fonem  dengan MFCC sebagai ekstraksi ciri
Abstrak: This phoneme based voice recognition is included in the developing technology, speech to text that is a part of speech recognition. This study uses four distance measurement methods; euclidean distance, deviation standard euclidean distance, range euclidean distance and mahalanobis distance as pattern recognition, mel frequency cepstrum coefficient (MFCC) as extraction characteristic. The data used in this study consist of eleven words in Indonesian language, coba, fana, gajah, jaya, malu, pacu, quran, tip-x, visa, weda, and zakat. Phonemes are produced by segmentation process as much as twenty six phonemes, and then trained by distance measurement method to produce model. This study produces four models, using one data separation; 50% : 50%. Three overlaps; 75%, 50% and 25%. From the four distance measurement methods that used in phoneme recognition, deviation standard euclid distance method are the best of all methods, by using overlap 75% the accuracy is 89.23%.
Keyword: 

Judul: Perdagangan Jenis Kura-kura Darta dan Kura-kura Air Tawar di Jakarta
Abstrak: Tortoises and freshwater turtles, as wildlife resources, have long been used since the beginning of mankind to the modern era as food, medicinal ingredients, pets, handicrafts and religious release. This research aim: (1) to analyze the trade of tortoise and freshwater turtles as pets in Jakarta; (2) to analyze the perception of stakeholders on the conservation og Indonesia's biodiversity.
Keyword: