Judul: Studi Pengaruh Pembangunan Pengaman Pantai, Groin, terhadap Kondisi Ekosistem Terurnbu Karang di Pantai Sanur, Bali
Abstrak: Pantai Sanur sebagai salah satu andalan pariwisata di Pulau Bzli memiliki masalah utama yaitu abrasi pantai yang terjadi hampir di sepanjang kawasan pantai. Langkah yang diambil untuk mengatasi masalah ini adalah dengan membuat bangunan pengaman pantai yang kegiatannya meliputi pembangunan groin dan dilanjutkan dengan pengisian pasir. Kegiatan berlangsung cukup lama dan diduga akan memberikan tekanan ekologis terhadap lingkungan disekitarnya khususnya ekosistem terumbu karang. Kerusakan ekosistem terumbu karang akan tejadi apabila kegiatan yang dilaksanakan tidak dikelola dengan baik.
Keyword: 

Judul: Kajian tentang Perubahan pada Komponen Utama Penyusun Ekosistem Padang Lamun dan Terumbu Karang di Lokasi Proyek Pengamanan Pantai Nusa Dua-Bali
Abstrak: Pembangunan groin dan pengisian pasir merupakan langkah yang diambil Proyek Pengamanan Pantai Bali (PPPB) untuk mengatasi besarnya erosi yang terjadi di Pantai Nusa Dua-Bali. Masuknya aktivitas antropogenik dengan intensitas yang besar dan durasi yang lama, akan menempatkan ekosistem padang lamun dan ekosistem terumbu karang, yang berada di kawasan tersebut, pada tekanan yang belum pernah dialami sebelumnya. Sebagai contoh, peningkatan kekeruhan yang diramalkan akan terjadi sepanjang proyek berjalan dapat menyebabkan stress pada flora dan fauna penyusunnya. Contoh lain seperti kematian biota akibat tertimbun pasir dan groin serta hancur karena terkena dasar dan propeller kapal tongkang, harus tetap diperhitungkan sebagai bentuk tekanan terhadap ekosistem. Pada akhirnya, bila proyek yang dilaksanakan di daerah pantai ini tidak dikelola dengan baik, maka dapat mengancam keselamatan ekosistem dan mengakibatkan degradasi kualitas lingkungan secara keseluruhan
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: