Judul: Karakter morfometrik meristik dan reproduksi ikan kuro (Eleutheronema tetradactylum, Shaw 1804) di Pantai Mayangan, Jawa Barat
Abstrak: Ikan kuro (Eleutheronema tetradactylum) merupakan jenis ikan tangkapan utama yang bernilai ekonomis, dan cenderung dieksploitasi di perairan pantai Mayangan. Upaya penangkapan yang cenderung berlebih dapat memengaruhi keberadaan ikan kuro di perairan. Untuk mengatasi hal itu perlu dilakukan upaya pengelolaan sumber daya ikan kuro. Penelitian ini dilakukan untuk mendeskripsikan aspek reproduksi ikan kuro meliputi, Tingkat Kematangan Gonad (TKG); mendeskripsikan ikan berdasarkan ciri morfometrik-meristik dan pola pertumbuhannya. Penelitian ini berguna sebagai sarana untuk mendukung penelitian dasar sehubungan informasi reproduksi ikan kuro khususnya di pantai Mayangan. Pengambilan contoh ikan kuro dilakukan selama enam bulan mulai bulan Mei- Oktober 2011 dengan interval waktu pengambilan contoh yaitu setiap satu bulan sekali. Pengambilan ikan menggunakan alat tangkap jaring insang (rampus) pada daerah muara sungai dan perairan sekitar pantai. Analisis laboratorium dilakukan di Laboratorium Biologi Makro 1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua ikan kuro yang tertangkap berjumlah 147 ekor yang berjenis kelamin jantan dengan selang kelas ukuran panjang 140-259 mm belum mengalami matang gonad. Ikan yang didapat masih berukuran juvenil dan memiliki TKG I dan TKG II. Pada hasil analisis karakter meristik didapat rumus sirip dorsal D1. VIII; D2. I-II 13-17; A. II 13-17; P 14 -21 + 4 sirip filamen ; V I. 5; L.l 43-75. Hubungan panjang-berat bersifat allometrik positif dengan persamaan W= 0,000006L3,109.
Keyword: 

Judul: Beberapa Aspek Biologi Reproduksi Ikan Tetet (Johnlus belangerii C.V) di Perairan Pantai Mayangan, Pamanukan, Jawa Barat
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui aspek biologi reproduksi ikan tetet yaitu nisbah kelamin, tingkat kematangan gonad, indeks kematangan gonad, fekunditas dan pola pemijahan. Lebih lanjut penelitian ini bertujuan untuk memberikan informasi yang penting dalam pengelolaan perikanan bersangkutan. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan November 2002 sampai April 2003 di perairan Pantai Mayangan, Pamanukan, Jawa Barat. Pengambilan sampel dilakukan satu bulan sekali. Analisis sampel dilakukan di Laboratorium Ekobiologi Perairan, FPIK, IPB. Ikan tetet diukur panjang dan berat totalnya kemudian dilakukan perhitungan faktor kondisi berdasarkan panjang dan berat total tersebut. Gonad ikan ditimbang dengan menggunakan timbangan digital kemudian dilakukan perhitungan indeks kematangan gonad (IKG) dan diamati secara morfologi untuk mengetahui tingkat kematangan gonadnya berdasarkan modifikasi Cassie (Effendie, 1997). Fekunditas ikan ditentukan dengan menggunakan metode gabungan gravimetrik dan volumetrik. Diameter telur ikan diamati untuk menentukan pola pemijahannya. Ikan tetet yang diamati sebanyak 1548 ekor yang terdiri dari 778 ekor ikanjantan dan 770 ekor ikan betina dengan ukuran panjang total bervariasi antara 71 - 235 mm dan berat 2,89 - 161 gram. Jumlah ikanjantan paling banyak pada ukuran panjang 116 - 130 mm (34,8 %) dan ikan betina pada pada ukuranpanjang 131-145 mm (28,96%). Nilai faktor kondisi yang dihubungkan dengan waktu pengambilan sampel menunjukkan bahwa nilai faktor kondisi ikan betina berkisar antara 1,0169 - 1,1414 sedangkan pada ikanjantan berkisar antara 0,9564 - 1,0762 dan keduanya memiliki puncak pada bulan Januari. Faktor kondisi yang dihubungkan dengan panjang total menunjukkan tidak adanya hubungan yang erat baik pada ikan jantan maupun betina (~jantan = 0,4762 dan R2 betina = 0,0624). Faktor kondisi yang dihubungkan dengan TKG menunjukkan tidak adanya hubungan yang erat baik pada ikanjantan maupun betina (R2 jantan = 0,5972 dan R2 betina = 0,0006).
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: