Judul: Pengaruh Lama Perendaman Larva Di Dalam Larutan Hort'won Tmoksin Terhadap Perkembangan, Pertumbuhan Dan Kelangsungan Hidup Ikan Gurami (Osphrollemus Gouramy)
Abstrak: Ikan gurami (Osphronemus gouramy) merupakan jenis ikan yang pertumbuhannya lamb at. Oleh karena itu diusahakan merangsang pertumbuhannya dengan pemberian hormon tiroksin, karena hormon ini mempunyai peranan penting di dalam pengaturan metabolisme, pertumbuhan, perkembangan dan osmoregulasi ikan. Percobaan ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh hormon tiroksin yang diberikan dengan waktu perendaman yang berbeda terhadap perkembangan, pertull1buhan, dan ke!angsungan hidup ikan gurami. Larva ikan gurami yang berumur sehari direndam dalall1 larutan hormon tit·oksin 0,1 ppm selama 24, 48, dan 72 jam dengan ll1asing-masing empat ulangan, demikian pula dengan kontrol. Seterusnya ikan dipelihara di dalam akuarium pemeiiharaan berukuran 45x40x50 cm3 selama dua bulan sambil diamati. Pengukuran kuning telur dilakukan sekali dua hari selama satu pekan. Sedangkan pengamatan kelangsungan hidup dan pertumbuhan yang meliputi pengukuran panjang total dan penimbangan bobot tubuh ikan dilakukan sekali tujuh hari. Data yang diperoleh dianalisa secara statistik menggunakan analisis sidik ragall1 pada tingkat kepercayaan 95%.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Umurlarva Saat Dimulainya Perendaman Dalam Hormon Tiroksin Terhadap Perkembangan, Pertumbuhan, Dan Kelangsungan Hidup Ikan Gurami (Osplzrollemus Gouramy)
Abstrak: Gurami (Osphronemus gouramy) mempakan salah satu jenis ikan air tawar yang prospektif untuk dikembangkan. Jumlah konsumsi yang meningkat dari tahun ke tahun mengakibatkan tingginya permintaan. Namun meningkatnya permintaan akan ikan ukuran konsumsi ini belurn dapat diimbangi dengan jumlah produksi yang cukup karena laju pertumbuhan yang relatif lambat. Untuk mencapai ukuran konsurnsi diperlukan waktu pemeliharaan yang lama. Peningkatan kualitas benih, perbaikan mutu makanan, dan pengembangan sistem budidaya secara intensif dilakukan untuk mempercepat proses pertumbuhan. Perbaikan kualitas benih dengan meningkatkan kemampuan metabolisme sel terhadap bahan makanan melalui pemberian honnon tiroid diharapkan dapat mempercepat proses perkembangan dan meningkatkan laju peltumbuhan serta tingkat kelangsungan hidup, sehingga jumlah produksi pun dapat ditingkatkan. Beberapa penelitian p,emberian hOllllon tiroksin pada ikan telah dilakukan, namun hasiluya tidak konsisten. Respon tiap jenis ikan berbeda-beda, bergantung kepada beberapa faktor di antaranya dosis, lama perlakuan, umur ikan, dan metode pemberian yang dilakukan. Penelitian yang dilaporkan ini dilakukan dengan tujuan meugetahui pengamh perbedaan umur lalva yang direndam dalam hOllllon tiroksin terhadap perkembaugau, peltumbuhan, dan kelangsungan hidup ikan gurami.
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: