Judul: Relationship between the stability of the reserved dissolved oxygen and the organic matter load in the Juanda Reservoir Purwakarta, West Java
Abstrak: Waduk Ir. H. Juanda adalah salah satu waduk terbesar di Indonesia. Sejak tahun 1976 di waduk Ir. H. Juanda telah dimulai kegiatan usaha budidaya ikan di karamba jaring apung (KJA). Kegiatan budidaya ikan ini mengalami perkembangan setiap tahunnya. Pada tahun 1999 jumlah karamba jaring apung (KJA) di Waduk Ir. H. Juanda 2357 unit (2260 yang operasional) dan pada tahun 2003 jumlah KJA telah mencapai 3216 unit. Kegiatan budidaya ikan di KJA memberikan limbah berupa sisa pakan dan kotoran ikan yang potensial mengakibatkan deplesi oksigen. Menurut Mc Donald et al., (1996) 30% dari jumlah pakan yang diberikan tertinggal sebagai pakan yang tidak dikonsumsi dan 25% − 30% dari pakan yang dikonsumsi akan diekskresikan. Ini berarti jumlah yang cukup besar masuk ke badan air. Hal ini terlihat sewaktu terjadi umbalan terdapat kematian massal ikan yang di duga disebabkan oleh kekurangan oksigen.
Keyword: Oxygen, Deficit, Total organic matter, Fitoplankton, Oksigen terlarut, Hidromorfometrik waduk, Fosfat, Hidrogen Sulfida (H2S), Bakteri SRB, Nitrogen, Bakteri Nitrifikasi, Most Probable Number

Judul: Kandungan Bahan Organik dan Indeks Kualitas Air di Waduk Ir. H. Juanda, Purwakarta, Jawa Barat
Abstrak: Waduk Ir.H.Juanda merupakan waduk serbaguna yang terdapat di Kabupaten Purwakarta, Jawa Barat. Banyaknya aktifitas didalam maupun di sekitar waduk memberikan dampak terhadap lingkungan perairan di waduk tersebut. Salah satu dampak yang teIjadi adalah menurunnya mutu perairan akibat adanya masukan bahan organik dan unsur hara dari luar (allochthonous), sehingga menimbulkan eutrofikasi di waduk. Penelitian ini ditujukan untuk memantau kandungan bahan organik dan indeks kualitas air di waduk dalam beberapa waktu terakhir sampai saat ini (present status). Untuk mengetahui kondisi bahan organik tersebut, yang diperkirakan terbawa oleh pergerakan arus sungai yang masuk ke waduk, maka di tetapkan beberapa lokasi pengambilan contoh di waduk yaitu pada bagian Sungai Citarum meliputi daerah Parung Kalong, Sodong, Bojong, Jamaras dan Kerenceng yang terbagi pada zona mengalir dan transisi, kemudian di Sungai Cilalawi dan Jaring Apung. Us aha pemantauan kandungan bahan organik di air ini dilakukan selama 2 bulan (September sampai Oktober 1998), dengan empat kali pengambilan contoh, yang interval waktu pengambilan contoh adalah setiap dua minggu. Analisa kualitatif digunakan untuk melihat kandungan bahan organik di air melalui paramater TOM (Total Organic Matter) atau bahan organik total (BOT). Untuk menilai kondisi kualitas air dan kondisi lingkungan pengambilan contoh berturut-turut digunakan metode dari NSF-WQI dalam Ott (1978) dan Similaritas Canberra (Field, 1971).
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: