Judul: Pengaruh penggunaan Es Dalam Pengangkutan tertutup Terhadap Kelangsungan Hidup Benih Udang Galah (Macrobracium rosenbergii de Man)
Abstrak: Pengangkutan benih udang maupun ikan pada umumnya dilakukan dengan dua cara, yaitu pengangkutan benih secara terbuka dan tertutup. Pada cara yang pertama, air dalam wadah pengangkutan berhubungan langsung dengan udara sehingga dengan cara ini tidak diperlukan penambahan oksigen. Cara pengangkutan seperti ini sering dilakukan untuk pengangkutan berjarak dekat yang dapat ditempuh dalam waktu kurang dari empat jam. Pada pengangkutan benih secara tertutup, pada umumnya dilakukan dengan menggunakan kantong plastik dimana air dalam wadah pengangkutan tidak berhubungan dengan udara luar kecuali udara yang terdapat dalam wadah pengangkutan. Untuk mencegah kekurangan oksigen selama pengangkutan yang dapat ditempuh lebih dari empat jam, dilakukan penambahan oksigen. Cara seperti ini lebih menguntungkan dari pada cara yang pertama karena memberikan effisiensi yang relatif tinggi dalam penggunaan tempat sehingga jumlah benih yang diangkut lebih banyak. Namun demikian pada pengangkutan benih secara tertutup ter- nyata masih dihadapkan pada berbagai masalah yang mengakibatkan tingkat kematian benih yang cukup tinggi. Hal ini disebabkan beberapa faktor, antara lain: Meningkatnya metabolisme benih sehingga laju konsumsi oksigen meningkat, terjadi penurunan kandungan oksigen terlarut, terakumluasinya metabolit-metabolit beracun dan munculnya sifat kanibalisme sesama benih.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Salinitas terhadap Pertumbuhan dan Kelangsungan Hidup Benih Udang Galah (Macrobrachium rosenbergii de Man)
Abstrak: Udang galah (Macrobrachium rosenberpii) merupakan salah satu komoditas perikanan yang mempunyai prospek baik untuk dikembangkan. Di slam, dalam siklus hidupnya menghadapi dua lingkungan perairan yaitu air payau pada stadia larva dan air tawar pads stadia juvenil sampai dewasa. Perbedaan salinitas yang dihadapi. benih udang galah perlu mendapat perhatian dalam usaha pembevaran udang ini. Salah satu masalah di dalam pembe~aran udang ini adalah rendahnya kelangsungan hidup benih yang ditebar langsung ke kolam pembesaran/ air tawar sampai waktu pemanenan ( Brohmanonda dan Sahavacharin, 1984). Hal ini dapat diatasi dengan care mendederkan benih terlebih dulu. Pemeliharaan udang ini dapat dilakukan pads tangki berisi air tawar atau air payau dengan salinitas rendah (Daulay dan Suharto, 1981). Tujuan penelitian ini adalah melihat pengaruh salinitas terhadap pertumbuhan dan kelangsungan hidup benih udang galah pada tahap pendederan.
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: