Judul: Perencanaan Ulang Lanskap Kebun Hortikultur Chiquita, Kabupaten Bogor
Abstrak: Adanya permintaan atas tanaman hias baik sebagai bunga atau daun potong penghias ruangan, elemen lanskap pengisi taman-taman permanen, maupun untuk dekorasi dalam bentuk taman temporer menunjukan bahwa pembudidayaan tanaman hias memiliki prospek yang baik. Demikian pula dengan adanya permintaan akan produk hortikultur lain, seperti sayur, yang tak pernah berhenti. Kebun hortikultur merupakan salah satu sarana untuk memenuhi permintaan pasar. Usaha kebun hortikultur merupakan bagian dari agroindustri khususnya di bidang hortikultur.
Keyword: 

Judul: Perencanaan ulang lanskap Kebun Hortikultura Chiquita, kabupaten Bogor
Abstrak: Adanya permintaan atas tanaman hias baik sebagai bunga atau daun potong penghias ruangan, elemen lanskap pengisi taman-taman permanen, maupun untuk dekorasi dalam bentuk taman temporer menunjukan bahwa pembudidayaan tanaman hias memiliki prospek yang baik. Demikian pula dengan adanya permintaan akan produk hortikultur lain, seperti sayur, yang tak pernah berhenti. Kebun hortikultur merupakan salah satu sarana untuk memenuhi permintaan pasar. Usaha kebun hortikultur merupakan bagian dari agroindustri khususnya di bidang hortikultur. Tujuan studi adalah merencana ulang lanskap Kebun Chiquita, agar dapat menghasilkan suatu rencana lanskap yang lebih mendukung pelaksanaan aktivitas kebun secara efektif dan efisien, sehingga dapat meningkatkan produktivitas. Hasil studi diharapkan dapat menjadi masukan dan bahan pertimbangan dalam program perencanaan pengembangan Kebun Chiquita. Studi dilaksanakan di Kebun Chiquita, Desa Sukajaya, Kecamatan Ciomas, Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat. Luas tapak sekitar 2,76 hektar. Studi berlangsung mulai dari bulan April 1999 sampai dengan bulan Oktober 2000. Studi perencanaan dilakukan dengan mengikuti Proses Berpikir Lengkap Merencana dan Melaksana (Rachman, 1984). Proses ini meliputi tahap inventarisasi, analisis, sintesis, konsep, perencanaan dan perancangan, pelaksanaan dan pemeliharaan. Studi dibatasi sampai pada tahap perencanaan. Tahap pelaksanaan dan pemeliharaan menjadi bahan pertimbangan dalam tahap konsep. Inventarisasi data dilakukan terhadap aspek bio-fisik (lokasi dan aksesibilitas, topografi dan tanah, hidrologi, iklim, vegetasi, satwa, pemandangan, fasilitas dan utilitas, aspek sosial, aspek ekonomi, aspek teknik, dan faktor perancangan. Inventarisasi dilakukan dengan survei lapangan berupa pengamatan langsung pada tapak, wawancara dengan nara sumber, dan studi pustaka.
Keyword: Agronomy, Landscape

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: