Judul: Pengamatan Sifat-Sifat Fisik, Susut Berat Selama Pengangkutan dan Penyimpanan Serat Pengaruh Pencelupan Tangkai dalam Larutan Kimia pada Penyimpanan kubis
Abstrak: Sayuran kubis merupakan komoditi yang sehari-hari dikonsumsi oleh rakyat Indonesia. Sayuran kubis cepat meng- alami kerusakan, terutama tangkai kubis peka terhadap kebu- sukan atau kerusakan yang disebabkan oleh serangan bakteri. Disamping itu kubis mengalami penurunan susut berat yang besar selama penyimpanan, terutama penyimpanan dalam suhu ruang. Dalam penelitian ini dipelajari sifat-sifat fisik kubis bulat dan gepeng, susut berat selama pengangkutan dan penyimpanan serta pengaruh pencelupan tangkai dalam larutan boraks 15 persen dan tawas 15 persen terhadap kebusukan tangkai selama penyimpanan. Pengamatan sifat-sifat fisik terdiri dari berat, berat jenis, kekompakan, ketebalan daun dan kekerasan daun. Berat kubis bulat rata-rata sebesar 1384 g dan kubis gepeng rata- rata sebesar 1059 g berat jenis kubis bulat rata-rata 3 0.780 g/cm³ dan kubis gepeng rata-rata sebesar 0.711 g/cm²; kekompakan kubis bulat mempunyai skor rata-rata sebesar 2.0 dan kubis gepeng rata-rata sebesar 1.7; ketebalan daun kubis bulat di bagian ujung rata-rata sebesar 0.4699 mm dan kubis gepeng rata-rata sebesar 0.4099 mm, sedang ketebalan daun kubis bulat di bagian pangkal rata-rata 1.0335 mm dan kubis gepeng rata-rata 0.9840 mm; kekerasan daun kubis bulat rata-rata 18.91 mm/60 detik, 50 g dan kubis gepeng rata- rata 27.18 mm/60 detik, 50 g. Kubis bulat asal Lembang mengalami penurunan susut berat rata-rata sebesar 0.36 persen selama pengangkutan dan kubis gepeng asal Cipanas mengalami penurunan susut berat rata-rata sebesar 0.69 persen selama 7 jam di dalam kemasan termasuk waktu pengangkutan dari lokasi (Lembang dan Cipa- nas) ke Bogor. Perlakuan jenis, keadaan suhu, lama penyimpanan serta interaksinya berpengaruh nyata terhadap susut berat yang terjadi selama penyimpanan. Kubis bulat baik yang disimpan dalam suhu ruang maupun suhu dingin seläma penyimpanan 6, 12, 18 dan 24 hari mengalami penurunan susut berat yang lebih kecil dari kubis gepeng…dst
Keyword: 

Judul: Kajian Pengaruh Kemasan Terhadap Kerusakan Fisik Kubis Segar (Brassica Oleracea L Var Capitata) Selama Transportasi
Abstrak: Kubis adalah salah satu sayuran subtropik yang banyak ditanam di Indonesia khususnya di dataran tinggi. Kubis merupakan sayuran dengan produksi tertinggi dan kebanyakan dipasarkan di dalam negeri. Kubis pernah menjadi salah satu komoditi utama untuk ekspor. Tetapi sejak 2005, volume dan nilai ekspor kubis sangat kecil. Penanganan pasca panen perlu memperhatikan sifat kubis yang mudah rusak, berbentuk bulat besar (voluminous), waktu panen, dan waktu tempuh untuk mencapai pasar yang dituju. Penanganan yang sembarangan menyebabkan susut jumlah, mutu dan nilai ekonomi kubis. Praktek penanganan pasca panen dan cara pengemasan yang baik dapat meningkatkan nilai tambah yang akan meningkatkan nilai ekonomis kubis, walaupun akan meningkatkan biaya produksi. Penelitian ini bertujuan mempelajari pengaruh jenis kemasan dan tumpukan terhadap kerusakan kubis selama transportasi dan untuk mengevaluasi kelayakan ekonomi dari kemasan. Sifat fisik kubis yang dievaluasi adalah susut berat, persentase luas memar dan kekerasan. Rancangan percobaan menggunakan acak lengkap dengan 3 faktorial untuk mengetahui pengaruh perlakuan yang terdiri dari kombinasi kemasan (keranjang+plastik film, keranjang+daun, keranjang, kardus+plastik film, kardus+daun, kardus, kontrol), lama simulasi transportasi (1, 2, 5 jam) dan posisi tumpukan (atas, tengah dan bawah). Aspek ekonomis dilakukan dengan menghitung kelayakan penggunaan kemasan dalam usahatani kubis segar.
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: