Judul: Variasi Makanan Ikan Kuro (Eleutheronema tetradactylum) Terkait Perubahan Ukuran Panjang dan Musim di Pantai Mayangan, Jawa Barat
Abstrak: Perairan pantai Mayangan bervegetasi mangrove memiliki kekayaan sumber daya perikanan yang tinggi, salah satu diantaranya adalah ikan kuro (Eleutheronema tetradactylum). Ikan ini merupakan ikan ekonomis penting dan merupakan ikan karnivora yang hidup di perairan payau dan laut. Luas kawasan perairan mangrove Pantai Mayangan dari tahun ke tahun semakin berkurang. Hal ini akan berdampak terhadap penurunan populasi ikan dan perubahan komposisi makanan yang dimakannya. Bercermin dari fakta di atas maka perlu dilakukan studi untuk mengungkap peran ekologi trofik ikan kuro khususnya variasi makanan ikan kuro terkait perubahan ukuran panjang tubuh dan musim. Pengambilan contoh ikan kuro dilakukan selama enam bulan dari Mei-Oktober 2011 di perairan Pantai Mayangan dengan interval waktu pengambilan contoh satu bulan satu kali. Ikan contoh ditangkap dengan menggunakan jaring insang (rampus) dengan ukuran mata jaring 31,75-50,80 mm di daerah muara sungai dan perairan pantai. Ikan yang tertangkap diawetkan dengan formalin 10% dan analisis biologi yang meliputi panjang bobot ikan, faktor kondisi, lebar bukaan mulut, indeks kepenuhan lambung, indeks hepatosomatik, dan variasi makanan dilakukan di Laboratorium Biologi Makro 1, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, IPB. Selama penelitian tertangkap 147 ekor ikan kuro dan semuanya adalah ikan jantan. Kisaran panjang dan bobot ikan kuro yang tertangkap berkisar antara 142-254 mm dan 16,88-105,79 g. Ikan kuro dibagi menjadi sembilan kelompok panjang. Ikan contoh yang banyak tertangkap berada pada kelompok ukuran 207-219 mm. Pertumbuhan ikan kuro bersifat allometrik positif. Nilai faktor kondisi ikan kuro per bulan cenderung meningkat dari waktu ke waktu akan tetapi jika ditinjau berdasarkan ukuran panjangnya, nilai faktor kondisinya cenderung berfluktuasi.
Keyword: 

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: 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: