Judul: Pollution Load Analysis of  Cikeas River West Java Province
Abstrak: Sungai Cikeas berperan penting sebagai sumber air tawar. Seiring perkembangan wilayah Sungai Cikeas mengalami perubahan tutupan lahan yang berdampak pada pencemaran Sungai Cikeas. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran kondisi terbaru kualitas air Sungai Cikeas dan besarnya beban pencemaran dari berbagai sumber pencemar pada berbagai tutupan lahan di Sungai Cikeas. Analisis tutupan lahan menggunakan metode OBIA. Status mutu air dianalisis menggunakan metode indeks pencemaran dan baku mutu kelas II. Besarnya beban pencemaran dihitung menggunakan metode rapid assessment. Tutupan lahan DAS Cikeas mengalami perubahan dari lahan pertanian dan hutan menjadi lahan terbangun. Pada periode 2018-2021 Sungai Cikeas berada dalam status tercemar yang berfluktuasi dari cemar berat, sedang, dan ringan. Potensi beban pencemaran terbesar berasal dari sektor industri dan domestik dengan BOD sebesar 18.961,91 ton/tahun, COD sebesar 47.265,24 ton/tahun, dan TSS sebesar 23.182,62 ton/tahun. Pengaruh beban pencemaran terhadap kualitas air, sesuai dinamika debit Sungai Cikeas, menyebabkan peningkatan parameter BOD 3,09- 12,78 mg/l, COD 7,70-31,51 mg/l, dan TSS 3,78-15,46 mg/l.
Keyword: Cikeas River, land cover change, pollution load

Judul: Kajian beban pencemaran Sungai Cikao Kabuapten Purwakarta
Abstrak: Kondisi Sungai Cikao saat ini diperkirakan telah mengalami penurunan kualitas air disebabkan berbagai aktivitas manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sumber pencemar air Sungai Cikao, menghitung besar beban pencemaran setiap sumber-sumber pencemar dan dampak beban pencemaran (BP) terhadap kualitas air dan membandingkan besar BP dengan daya tampung beban pencemaran (DTBP). Analisis beban pencemaran dilakukan melalui pendekatan Rapid Assesment, sedangkan status pencemaran dianalisis dengan metode Storet. Hasil identifikasi menunjukkan bahwa sumber pencemar dominan di sekitar Sungai Cikao adalah limbah permukiman, pertanian, peternakan dan industri, dengan total beban pencemaran terhadap nilai BOD sebesar 478.188 ton/bulan, COD sebesar 941.418 ton/bulan, TSS sebesar 240.840 ton/bulan dan TN sebesar 242.274 ton/bulan. Selisih antara DTBP terhadap BP pada nilai BOD sebesar -3 755.593 ton/tahun, COD sebesar 5 225.217 ton/tahun, TSS sebesar 3 718.810 ton/tahun dan TN sebesar 30 069.427 ton/tahun. Hasil analisis status pencemaran dengan metode Storet menunjukkan bahwa kualitas air di Sungai Cikao termasuk kategori tercemar berat
Keyword: Cikao River, pollution resource, waste discharge, water quality

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: