Judul: Analisis Kandungan Logam Berat pada Ikan Tenggiri Scomberomorus commersonii (Lacepéde, 1800) di Perairan Pesisir Tangerang.
Abstrak: Perairan Pesisir Kabupaten Tangerang merupakan salah satu daerah yang rentan terhadap pencemaran logam berat, karena Kabupaten Tangerang merupakan salah satu kawasan dengan tingkat kegiatan antropogenik yang tinggi. Logam berat di perairan dapat terakumulasi pada ikan tenggiri (Scomberomorus commersonii) melalui proses bioakumulasi dan biomagnifikasi. Kandungan logam berat yang berlebih pada ikan tenggiri seperti Hg (merkuri), Cd (kadmium), Pb (timbal), dan Cu (tembaga) dapat menimbulkan bahaya bagi kesehatan manusia yang mengkonsumsinya. Oleh sebab itu, penelitian ini dilakukan untuk menentukan kandungan logam berat tersebut pada ikan tenggiri di wilayah Perairan Pesisir Tangerang. Waktu penelitian pada bulan April, Juni, dan Agustus 2013 di Perairan Kronjo dan Cituis. Data primer yang dikumpulkan adalah panjang total, bobot basah, dan kandungan logam berat seperti Hg, Cd, Pb, dan Cu pada ikan tenggiri. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa contoh ikan tenggiri yang berasal dari Kronjo dan Cituis mengandung logam berat Hg, Cd, Pb, dan Cu. Kandungan logam berat tertinggi pada ikan tenggiri adalah logam Pb.
Keyword: ikan tenggiri, logam berat, Pesisir Kabupaten Tangerang

Judul: Kandungan Logam Berat (Hg, Cd, Pb, Cu) pada Ikan Barakuda Sphyraena jello (Cuvier, 1829) di Perairan Pesisir Kabupaten Tangerang
Abstrak: Ikan merupakan sumber protein hewani yang terkontaminasi logam aktivitas industri. Studi ini dilaksanakan di perairan pesisir Kabupaten Tangerang dengan tujuan menentukan kandungan logam berat Hg, Pb, Cd, Cu pada insang dan daging ikan barakuda (Sphyraena jello) serta pencemaran logam pesisir Kabupaten Tangerang. Ikan tertangkap di pesisir Kronjo dan Cituis, Kabupaten Tangerang. Logam berat dianalisis menggunakan metode cold-vapor atomic absorption spectrometric (Hg) dan direct air-acetylene flame (Pb, Cd, Cu). Hasil menunjukkan, bahwa konsentrasi logam tertinggi dari kedua pesisir adalah Pb dan Cu di daging, sedangkan pada insang adalah Cu dan Cd. Konsentrasi Hg sangat rendah di semua contoh. Pencemaran logam di pesisir Kabupaten Tangerang tinggi ditunjukkan dengan faktor konsentrasi Pb yang terakumulasi sedang dalam daging, akumulasi tinggi oleh Cu, dan akumulasi sedang oleh Cu pada insang. Ikan barakuda dari perairan Kronjo dan Cituis telah tercemar Pb, Cd, dan Cu, sehingga perlu pengelolaan limbah.
Keyword: logam berat, perairan pesisir, Sphyraena jello, Tangerang

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: