Judul: Studi biomassa diatom perifitik pada substrat biocrete dengan konsentrasi p yang berbeda
Abstrak: Diatom merupakan salah satu penyusun komunitas mikroalga perifitik. Keberadaan nutrien dalam perairan sangat mempengaruhi kehid~~padni atom perifitik. Konsentrasi nutrien pada perairan sangat menentukan pertumbuhan dan biomassa diatom perifitik. Nutrien utarna yang berperan dalam pertumbuhan diatom adalah N, P, dan Si. Sebagai media hidup, substrat biocrete (pasir, semen, dan ijuk) bernutrien diharapkan dapat digunakan untuk menyimpan cadangan unsur hara serta melepaskan unsur hara sediaan biologis yang diperlukan untuk pertumbuhan diatom perifitik. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mempelajari biomassa dari diatom perifitik yang ditumbuhkan pada substrat biocrete dengan konsentrasi P yang berbeda pada rasio N:P:Si=30: 1 :I melalui pengukuran kandungan klorofil.
Keyword: 

Judul: Biomassa diatom perifitik pada susbtrat zeocrete dengan konsentrasi P yang berbeda
Abstrak: Diatom perifitik merupakan salah satu komunitas penyusun perifiton yang dapat dimanfaatkan sebagai pakan alami bagi larva udang. Diatom perifitik dapat hidup di suatu perairan karena perairan mampu memenuhi faktor-faktor biologis yang mendukung pertumbuhannya. Apabila diupayakan suatu tempat hidup bagi diatom perifitik dengan kondisi yang juga mampu memenuhi faktor-faktor biologis yang dibutuhkan, maka diatom perifitik dapat hidup di sana. Oleh karena itu direalisasikan sebuah substrat buatan yang terdiri dari campuran zeolit, semen, ijuk dan unsur hara yang diberi istilah zeocrete sebagai tempat hidup diatom perifitik. Unsur hara yang dikeluarkan oleh substrat zeocrete akan dimanfaatkan oleh diatom perifitik untuk pertumbuhannya. Untuk mengetahui kemampuan substrat zeocrete sebagai tempat hidup bagi diatom perifitik perlu dilakukan pengkajian mengenai biomassa diatom perifitik yang ditumbuhkan pada substrat tersebut.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: