Judul: Pola Penyebaran Air Rembesan Di Dalam Tubuh Model Tanggul Berbahan Tanah Gleisol.
Abstrak: Tanggul merupakan salah satu bentuk dari bendungan urugan homogen. Dikatakan demikian, karena tanggul mempunyai bahan pembuat dan bentuk yang hampir sama dengan bendungan. Hampir semua tanggul dibuat dengan bahan tanah yang hampir sejenis dan gradasinya (susunan ukuran butiran tanahnya) hampir seragam. Pembuatan tanggul merupakan salah satu usaha dalam konservasi tanah dan air. Tanggul dipakai untuk melindungi daerah irigasi dari banjir yang disebabkan oleh sungai atau laut. Tanggul yang dibangun diharapkan tetap kuat dan kokoh terhadap gaya - gaya yang ditimbulkan akibat tergenangnya air di dalam waduk sesuai umur ekonomis tanggul. Salah satu masalah yang sering terjadi pada bendungan urugan, termasuk tanggul adalah adanya rembesan pada tubuh bendungan tersebut. Rembesan ini mempunyai pengaruh yang dapat merusak stabilitas bangunan karena terangkutnya bahan – bahan halus sehingga dapat menyebabkan terjadinya piping. Jika hal ini sudah terjadi, maka terbentuklah lajur rembesan (jaringan aliran) antara bagian hulu dan hilir bangunan. Tujuan dari penelitan ini adalah untuk menganalisis pola penyebaran rembesan (seepage) dan panjang zona basah di dalam tubuh tanggul melalui pengamatan di laboratorium dengan menggunakan model tanggul. Pola penyebaran rembesan dianalisis dengan metode grafis dan program Geoslope (Seep/W), kemudian hasilnya diperbandingkan. Model tanggul yang dibuat direncanakan untuk mengkontrol kedalaman air kurang dari 1.5 m dengan lebar atas minimum tanggul 1.5 m. Tanggul yang direncanakan merupakan model dengan skala 1 : 12. Pemadatan tanah dilakukan dengan uji pemadatan standar (proctor test). Dari hasil uji pemadatan tersebut diperoleh kadar air optimum sebesar 35.92% dan rata-rata berat isi kering maksimum ( dmax) sebesar 1.20 g/cm3. Nilai kadar air optimum tersebut digunakan sebagai acuan untuk melakukan uji pemadatan pada kotak (uji tumbuk manual) yang selanjutnya menjadi nilai perbandingan untuk melakukan pemadatan tanah pada model tanggul. Pada uji tumbuk manual didapatkan RC (Ratio Compaction) sebesar 90.60% dengan jumlah tumbukan per lapisan sebanyak 160 tumbukan dan tinggi jatuhan sebesar 30 cm. Pada penelitian ini juga didapatkan rata-rata nilai permeabilitas lapangan sebesar 1.94 cm/jam, sedangkan rata-rata hasil uji permeabilitas pada tanggul setelah dijenuhkan adalah sebesar 0.13 cm/jam.
Keyword: 

Judul: Pola Penyebaran Rembesan Pada Model Tanggul dengan Saluran Drainase Tegak Untuk Tanah Oxisol Darmaga, Bogor
Abstrak: Dalam usaha konservasi tanah dan air secara mekanik ada beberapa cara yang dapat dilakukan seperti pembuatan teras dengan saluran pembuangannya, tanggul, bendungan pengendali (check dam) serta waduk. Bendung dibuat untuk menyimpan air yang nantinya digunakan untuk irigasi, bahan baku air minum, pembangkit tenaga listrik, pengendali banjir, sarana rekreasi dan berbagai kebutuhan manusia lainnya. Tanggul yang dibangun untuk menahan air diharapkan tetap kokoh dan kuat terhadap bahaya-bahaya yang timbul akibat tekanan hidrostatik. Oleh karena itu pemantauan terhadap tanggul baik selama pembuatan maupun pasca pembuatannya penting untuk dilakukan, agar tangggul mencapai umur tertentu dan dapat diambil manfaat ekonomisnya. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari dan menggambarkan pola rembesan (seepage) di dalam tubuh tanggul yang dibuat dengan kepadatan relatif tanah (RC)>90%, serta membandingkan pola penyebaran rembesan tersebut dengan pola rembesan dari analisis grafis dan program Geo-Slope.
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: