Judul: Analisis Pertumbuhan Ikan Rejung Sillago sihama di Perairan Ujung Pangkah, Jawa Timur
Abstrak: Ikan rejung Sillago sihama di perairan Ujung Pangkah merupakan ikan ekonomis penting yang belum dimanfatkan secara optimal. Untuk mewujudkan pemanfaatn tersebut diperlukan informasi-informasi mengenai aspek biologinya sebagai dasar pengelolaan sumberdaya perikanan ikan S. sihama. Seluruh ikan S. sihama yang diamati berjumlah 509 ekor, terdiri atas 200 ekor ikan jantan dan 309 ekor ikan betina. Sampel ikan ini diambil pada bulan Februari sampai bulan Juni 1999. Setelah ditentukan jenis kelaminnya, ikan S. sihama diukur panjang total dan beratnya. Hasil analisis hubungan panjang berat setelah dilakukan uji-t diperoleh W = 2,87.¹⁰⁻⁶. L³•²⁰ untuk ikan jantan dan W = 2,39.¹⁰⁻⁶ .L³•²⁴ untuk ikan betina. Nilai b>3 menunjukkan pola pertumbuhan besifat allometrik positif, yaitu pertambahan berat lebih cepat dari panjangnya.
Keyword: 

Judul: Reproduksi Ikan Rejung Sillago sihama di Perairan Pantai Mayangan, Subang, Jawa Barat
Abstrak: Ikan sillaginid mempunyai banyak kelebihan sebagai ikan konsumsi yaitu warnanya putih, dagingnya lembut dan rasanya cukup enak. Ikan ini mempunyai potensi yang cukup besar untuk budidaya ikan terutama dalam perairan estuari seperti pada perairan kolam payau, yang dapat memberikan keuntungan ekonomi terutama di Asia. Penelitian ini dimaksudkan untuk mendapatkan informasi dasar mengenai beberapa aspek reproduksi ikan rejung (Sillago sihama) yang tedapat di perairan mangrove Pantai Mayangan dengan melihat rasio kelamin, faktor kondisi, Tingkat Kematangan Gonad, Indeks Kematangan Gonad, fekunditas dan diameter telur. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam usaha pengelolaan ikan rejung (Sillago sihama) di perairan Pantai Mayangan, Subang, Jawa Barat.
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: