Judul: Studi tentang Rancangan Bangun Kapal Ikan Jenis Katamaran
Abstrak: Tujuan dari studi ini ialah untuk: (1) mempelajari desain dari suatu kapal ikan jenis katamaran yang terbuat dari besi, dan ( 2 ) mengamati serta mempelajari secara umum rancang bangun kapal jenis katamaran. Kapal ini terbuat dari besi dengan tebal kulit lambung 4,5 mm. Konstruksi rangka kapal tidak menggunakan gading-gading kecuali sebuah d i bagian haluan. Dengan demikian kekuatan konstruksi kapal ditentukan oleh jumlah sekat-sekat yang digunakan dan kekuatan plat lambung itu sendiri. Dalam rencana pembuatannya, kapal ini tidak memiliki gambar rencana garis. Hal ini disebebkan pembuatan kapal dianggap mudah dan berbentuk sederhana.
Keyword: 

Judul: Konstruksi Kapal Ikan Serba Guna di Galangan Kapal Kayu CV Tarsis Bagansiapiapi, Riau
Abstrak: Tujuan penelitian adalah untuk mempelajari cara-cara mengkonstruksi bagian-bagian kerangka kapal, mengetahui tahap-tahapan pembangunan kapal ikan serba guna dan mem- perbandingkan hal-hal lain yang berhubungan dengan pemba- ngunan kapal kayu di daerah penelitian. Kerangka utama kapal dibentuk berdasarkan bentuk ka- pal. Pembentukan kerangka kapal dilakukan dengan menggu- nakan gambar rencana garis, yaitu section, profile dan plan view. Untuk itu, harus dilakukan lofting yaitu me- nggambarkan rencana garis kapal ikan serba guna dalam skala penuh (full scale) pada lantai yang datar. Ukuran- ukuran rencana garis disajikan dalam tabel offset. Gambar section view berguna dalam membuat bentuk ga- ding-gading, penentuan bevel gading-gading, pembentukan hog, balok-balok mati, dan siku penguat linggi haluan (stem knee).
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: