Judul: Sebaran Horisontal Lalva Planktonik dan Hubungamya Dengan Sebaran Buangan Air Panas PLTU "Krakatau Steel" Cilegon, Jawa Barat.
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan pada Bulan Juli dan Agustus 1999 di Perairan PLTU Krakatau Steel Cilegon Jawa Barat dimana perairan ini merupakan salah satu ekosistem yang berfungsi sebagai tempat bernaungnya berbagai jenis organisme penyusun keanekaragaman hayati. Bagi organisme perairan, kawasan teluk umumnya merupakan daerah pemijahan (spawning ground), pencarian makanan weeding ground) dan daerah perbesaran larva (nursery ground). Perairan ini juga digunakan sebagai tempat berlangsungnya berbagai aktivitas manusia antara lain perikanan, transportasi dan industri. PLTU Krakatau Steel merupakan salah satu industri dengan kapasitas 400 Mw menghasilkan buangan air panas yang dibuang ke perairan Teluk Cilegon, sehingga mengakibatkan perubahan kondisi kualitas perairan, khususnya dalam kawasan teluk. Perubahan ini akan mempengaruhi kehidupan organisme di dalamnya seperti biota bentik yang banyak dikonsumsi. Penelitian sebelumnya lebih terfokus pada keadaan makrozoobentos dewasa dan keadaan plankton secara umum, sedangkan keadaan larva makrozoobentos itu sendiri belum pernah diamati. Hal ini menjadi menarik untuk diteliti, sejauh mana pengaruh buangan limbah air panas PLTU Krakatau Steel Cilegon, Jawa Barat terhadap keadaan larva makrozoobentos dimana fase larva merupakan fase yang rentan terhadap perubahan kondisi lingkungan yang ekstrim.
Keyword: 

Judul: Pengaruh buangan limbah air panas PLTU terhadap komunitas makrozoobentos di Perairan Pantai Zona Industri Krakatau Steel Cilegon
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di perairan pelimbahan air panas PLTU PT. Kraka- tau Steel Cilegon Kabupaten Serang Jawa Barat. Penelitian dilakukan pada Bulan Mei-Juni 1993 bertujuan untuk mengetahui pengaruh buangan limbah air panas PTLU terhadap lingkungan perairan sekitarnya dengan pendekatan mempelajari karakteristik fisika-kimia air dan analisa perbedaan struktur komunitas makrozooben- tos. Hasil penelitian (di lokasi yang merupakan perairan teluk) mendapatkan nilai suhu berkisar antara 32.35-34.18 °C. Keadaan ini tergolong tidak wajar untuk suatu perairan alami sebab variasi suhu perairan tropik alami nilainya berkisar antara 25.6- 31.3 °C. Nilai rata-rata suhu perairan di lokasi penelitian lebih tinggi 3.69°C dari pada suhu rata-rata lapisan homogen di perairan Nusantara sebesar 28 °C. Sementara suhu perairan di luar teluk berkisar antara 29.70-30.09 °C. Jika dibandingkan dengan suhu perairan di dalam teluk maka terdapat perbedaan suhu sebesar 3.79 °C untuk permukaan dan 3.51 °C untuk dasar perairan. Adanya perbedaan suhu perairan ini menyebabkan kandungan oksigen terlarut pada perairan di dalam teluk 1.21 mg/l lebih kecil dari pada perairan di luar teluk...
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: