Judul: Urolithiasis Pada Sapi
Abstrak: Terdapatnya endapan abnormal yang berupa batu-batuan atau kristal dalam traktus urinarius, yang dapat menyebabkan penyakit sering, disebut urolithiasis. Urolithiasis dikenal juga dengan nama calculi urinaria. Kejadian calculi urinaria sangat tinggi pada ruminan sia yang digembalakan maupun dikandangkan dimana padang rumput serta makanannya mengandung komponen calculogenic yang tinggi seperti oxalat, phosphat atau silikat. Frek- wensi kejadian penyakit ini kira-kira sama tinggi pada sa pi betina induk, pejantan, dara, maupun sapi jantan muda, tetapi gangguan urolithiasis terutama merupakan masalah pada sapi jantan muda yang dikebiri. Penyebab urolithiasis bersifat kompleks, dimana ber- bagai faktor saling berpengaruh pada pembentukan urolith. Urolith terbentuk apabila bahan yang terlarut dalam urine mengalami pengendapan. Ada beberapa faktor yang mempermu dah pembentukan urolith, yaitu (1) pembentukan nidus atau inti yang di sekitarnya dapat terjadi pengerasan, (2) pengendapan bahan yang terlarut dalam urine di sekitar nidus, dan (3) pembentukan calculi oleh adanya mucoprotein dalam urine yang bertindak sebagai bahan penyemen pada en dapan garam. Kastrasi yang dilakukan terlalu awal dan penggunaan hormone estrogen pada sapi jantan kastrasi untuk tujuan penggemukan merupakan faktor predisposisi terjadinya retensi urine akibat calculi dalam lumen urethra. Urolithiasis ditandai dengan tiga macam syndrome yang berlainan yaitu; obstruksi urethra, perforasi urethra dan Urolithiasis yang tidak disertai obstruksi pada traktus urinarius secara umum tidak terlihat adanya gejala klinis…dst
Keyword: 

Judul: Penanggulangan urolitas pada anjing
Abstrak: Pembentukan endapan-endapan batuan di sepanjang salur- an urin dinamakan urolitiasis; batuannya disebut urolit a- tau kalkulus (jamak: kalkuli) urinaria (Jones dan Hunt, 1983). Urolitiasis umum terdapat pada manusia, maupun hewan. Bukti yang berasal dari mummi-mummi di Mesir mengungkapkan bahwa urolitiasis telah menjadi suatu penyakit pada manu- sia sejak lama (Udall dan Chow, 1969). Urolitiasis merupakan suatu penyakit yang terjadi ha- nya pada alat-alat tubuh yang menjadi saluran urin, yaitu ginjal (pelvis), ureter, vesika urinaria dan uretra. Je- nis kalkuli (urolitiasis) bermacam-macam, bergantung pada letak kalkuli, komposisi kimia, morfologi, jenis kristal, ada tidaknya peradangan dan patogenesa. Menurut Udall dan Chow (1969), yang menjadi faktor pe- nyebab urolitiasis adalah pengaruh geografis dan musim, je- nis kelamin, makanan, hormon dan faktor lingkungan. Jubb et al. (1985) berpendapat bahwa defisiensi vitamin A diang- gap sebagai faktor predisposisi meskipun buktinya masih ku- rang jelas; mungkin berperan terhadap terjadinya perubahan- perubahan pada epitel saluran urin. Ada juga yang menduga bahwa defek metabolik dan defek anatomik dapat bertindak sebagai faktor predisposisi. Mekanisme yang mendasari pembentukan kalkuli belum dapat diterangkan. Secara umum diyakini bahwa suatu matriks organik, nukleus atau nidus diperlukan sebagai inti untuk deposisi kristal-kristal anorganik. Nukleus dapat terdiri dari lekosit yang mati, fibrin, runtuhan sel atau gumpalan bakteri (Jones dan Hunt, 1983). Kejadian urolitiasis pada anjing sangat rendah, berki- sar dari 0.6% (Krabbe, 1949 dalam Jones dan Hunt, 1983) sampai 2.8% (Brown et al., 1977) dari seluruh anjing yang sakit…dst
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: