Judul: Komposisi jenis dan distribusi stok ikan di Waduk Saguling, Kabupaten Bandung Jawa Barat
Abstrak: Waduk Saguling merupakan waduk serbaguna yang dibangun dengan membendung alur Sungai Citarum pada tahun 1985, dengan luas permukaan genangan maksimum 5600 ha (Anonimous, 1987 a). Dalam penelitian ini, Waduk Saguling dibagi menjadi empat stasiun yaitu Stasiun Tengah yang merupakan aliran utama Sungai Citarum, Stasiun Utara banyak dipengaruhi oleh Sungai Cihaur, Stasiun Selatan banyak dipengaruhi oleh Sungai Ciminyak, dan Stasiun Barat yang merupakan daerah "dam". Kualitas Lingkungan di Waduk Saguling secara keseluruhan masih cukup baik untuk kehidupan ikan. Pada taraf kemiripan 99,25%, ada dua kelompok habitat. Kelompok I adalah Stasiun Utara dan Stasiun Selatan, dan kelompok II adalah Stasiun Barat dan Stasiun Tengah. Struktur komunitas ikan di Waduk Saguling setelah tiga tahun penggenangan mengalami perubahan dalam komposisi jenis dan kelimpahan. Ada beberapa jenis ikan yang tidak pernah tertangkap lagi sejak penggenangan, dan ada jenis ikan yang baru tertangkap setelah penggenangan yaitu ikan betutu (Oxyeleotris marmorata). Populasi ikan batutu dan ikan hampal mendominasi Waduk Saguling baik dalam jumlah (83,50%) maupun dalam biomas (67,78%), dan mendominasi di masing-masing stasiun. Penyebaran populasi diantara jenis ikan berdasarkan perhitungan jumlah, secara umum masih belum merata, dan berdasarkan biomas sudah lebih merata. Pengelompokan ukuran dilakukan pada ikan betutu (6 kelompok ukuran) dan ikan hampal (3 kelompok ukuran)…dst
Keyword: 

Judul: Kualitas air waduk Saguling, Jawa Barat selama periode 1997-2002
Abstrak: Waduk Saguling merupakan salah satu waduk yang memiliki fungsi serba guna, dimana air waduk tersebut digunakan untuk berbagai keperluan diantaranya untuk pembangkit listrik tenaga air (PLTA), budidaya jaring apung, untuk bahan baku air minum, pertanian dan untuk penahan banjir. Akibat dari kegiatan-kegiatan tersebut Waduk Saguling banyak menampung masukan berbagai jenis limbah dan zat pencemar yang berpotensi untuk menurunkan kualitas mya Sebagian besar limbah yang masuk kedalam Waduk Saguling dibawa oleh aliran sungai Citarum dan anak-anak sungainya dan mengalami peningkatan dari waktu kewaktu dimana hal tersebut akan menyebabkan peningkatan pencemaran air waduk yang lebih parah dan akan menyebabkan menurunnya fungsi waduk yang serba guna. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kualitas air dan mengetahui kecenderungan perubahan kualitas air waduk saguling selama periode 1997-2002. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan dan mengkaji data sekunder berupa data pemantauan kualitas air fisika, kimia dan biologi waduk Saguling selama 6 tahun, yaitu di mulai dari tahun 1997 sampai dengan tahun 2002. Data tersebut merupakan hasil pemantauan yang dilakukan oleh Pusat Penelitian Sumber Daya Alam dan Lingkungan, Lembaga Penelitian Universitas Padjadjaran Bandung. Lokasi pengamatan sebanyak 11 Stasiun yang terdiri dari 9 stasiun di perairan waduk dan 2 stasiun di luar waduk. Parameter kualitas air yang diteliti terdiri dari 25 parameter yaitu sebagai berikut. parameter Fisika (subu, TDS, kekeruhan); parameter kimia (pH, Ammonia (NH3), Nitrit (NO2), Nitrat (NO3), DO, COD, BOD, Besi (Fe). Tembaga (Cu), Seng (Zn), Timbal (Pb), Air raksa (Hg), Sulfida (H,S), Minyak dan lemak, Selenium (Se), Boron (Br), Cobalt (Co), Surfaktan, Sianida (CN), Arsen (As), DDT) dan parameter biologi (fitoplankton). Untuk menganalisa data kualitas air Waduk Saguling dilakukan dengan dua pendekatan yaitu: analisis kualitas air berdasarkan perbandingan dengan baku mutu air secara deskriptif dan analisis menggunakan metode STORET in Canter 1977. Waduk Saguling berlokasi di Kabupaten Bandung, Provinsi Jawa Barat. Terletak pada 6°50' lintang selatan dan 107° 25' bujur timur, pada ketinggian berkisar antara 550-650 m di atas permukaan laut. Selain dimanfaatkan sebagai PLTA, keberadaannya juga dimanfaatkan untuk budidaya ikan di keramba jaring apung. Sampai tahun 1994, jumlah keramba apung yang tercatat beroperasi berjumlah 4.425 unit dengan jumlah pemiliknya sebanyak 1.236 orang. Jenis ikan yang dibudidayakan adalah ikan mas (Cyprinus carpio) dan ikan nila (Oreochromis niloticus). Macam ikan di Waduk Saguling, ikan hampal (Hampala macrolepidota), ikan betok (Anabas testudineus), belut (Fluta alba), ikan gabus phiochepalus striatus), ikan tawes (Puntius javanicus), ikan nila (Oreochromis niloticus), kan mujair (Oreochromis mossambicus), ikan nilem (Osteochilus hasselti), ikan lele (Clarias batrachus), dan ikan mas (Cyprinus carpio).
Keyword: Reservoir water quality, water quality evaluation, Saguling Reservoir

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: