Judul: Transformasi Struktural Agro-Tourisme: Dampaknya Terhadap Perubahan Keragaan Sumberdaya Keluarga di Kawasan Pariwisata Gili Indah-Lombok
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan di kawasan pariwisata Gili [ndah, Kecamatan Tanjung, Kabupaten Lombok Barat. Pada kawasan tersebut te qadi transformasi strukrural dari struktur pertanian ke struktur non pertanian ( terkait pariwisata ). Pekejaan masyarakat yang pada awalnya (sebelum 1987) bekeja sebagai petani dan atau nelayan sebagian besar telah beralih ke sektor terkait pariwisata Tejadinya transformasi struktural di kawasan tersebut adalab sebagai konsekwensi logis ditetapkamiya Gili Indah sebagai kawasan pariwisata oleh pemerintah daerah setempat Sebagai dampak dari transformasi stmkturd ini akan berimplikasi pada adanya perubahan-perubahan pada berbagai aspek kehidupan masyarakat, baik ekonomi, sosial maupun budaya Keluarga sebagai unit organisasi terkecil dalam masyarakat memiliki kepekaan terhadap perubahan-perubahan yang tejadi di sekitarnya. Adapun perubahan-perubahan yang mungkin tejadi sebagai respon keluarga terhadap perkembangan eksternal adalah pcrubahan terhadap keragaan sumberdaya keluarga yang dimiliki.
Keyword: 

Judul: Analisis dampak perkembangan pariwisata terhadap kondisi sosial ekonomi dan budaya masyarakat  pesisir desa gili indah, kecamatan pemenang, Kabupaten Lombok Barat, Provinsi Nusa Tenggara Barat
Abstrak: Gili Meno, Air dan Trawangan adalah salah satu daerah pariwisata yang menjadibagian dari kawasan Taman Wisata Alam Laut di desa Gili Indah, Kabupaten Lombok Barat-Nusa Tenggara Barat. Analisis mengenai dampak pariwisata yang terjadi di Gili Indah dapat digunakan untuk sebagai bahab pertimbangan untuk pengembnagan lebih lanjut daerah Gili indah sebagai salah satu daerah pariwisata di Lombok Barat.
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: