Judul: Pengaruh Sedinmen Waduk Cirata Terhadap Perkembangan Awal Embrio Ikan Mas (Cyprinus carpio)
Abstrak: Sepanjang hulu sampai hilir Citarum menghasilkan limbah (pertanian, kebutuhan rumah tangga, industri) yang menyebabkan peneemaran air pada DAS Citarum dan 3 waduk di dalamnya, salah satn waduk tersebut adalah Waduk Cirata. Waduk Cirata juga menghasilkan limbah budidaya Keramba Jaring Apung (KJA) sehiogga Waduk Cirata kini berfungsi sebagai bak raksasa penampung limbah dari KJA dan limbah dari daerah Bandung dan sekitamya dan berakibat sedimentasi. Sedimentasi di Waduk Cirata berpengaruh terhadap kehidupan ikan, khususnya ikan mas (Cyprinus carpio) apalagi telurnya bersifat adhesive sehingga dapat terpengaruh seeara langsung akibat adanya sedimentasi tersebut.
Keyword: 

Judul: Dampak budidaya ikan jaring apung di Waduk Cirata  terhadap kesejahteraan masyarakat sekitar lokasi dan  pembangunan ekonomi Kabupaten Cianjur
Abstrak: Waduk Cirata merupakan salah satu waduk dari tiga waduk di Daerah Aliran Sungai (DAS) Citarum, Provinsi Jawa Barat. Fungsi utama Waduk Cirata adalah untuk Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA) yang sebagian wilayah genangannya dimanfaatkan untuk usaha budidaya ikan di jaring apung. Perkembangan usaha budidaya ikan di jaring apung berpengaruh terhadap sektor-sektor lain baik secara langsung maupun tidak langsung seperti : pembenihan ikan, pendederan ikan, pembuatan pakan ikan, pembuatan jaring, pembuatan kolam jaring apung, pemasaran ikan, usaha rumah makan, pariwisata, dan permintaan tenaga kerja. Namun disisi lain berpengaruh pula terhadap penurunan sumberdaya perairan, terutama kualitas air yang mengancam keberlanjutan usaha budidaya ikan jaring apung itu sendiri, pada akhirnya mengancam keberlangsungan sektor-sektor yang terkait.
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: