Judul: Mempelajari Efektifitas Khitosan  dalam Menghambat Kerusakan Ikan Jambal Roti yang Diakibatkan oleh  Infestasi Lalat dan Pertumbuhan Jamur.
Abstrak: Ikan asin merupakan produk perikanan olahan tradisional terbesar di Indonesia. Heberapa penyebab kerusakan atau kemunduran mutu ikan asin tersebut adalah adanya kapang, serangga serta reaksi kimia yang terjadi selama penjemuran dan penyimpanan. Kerusakan terbesar disebabkan oleh serangga yaitu sebesar 66,67 %. Sedangkan yangg disebabkan oleh jamur adalah sebesar 26,98 % (Indriati et al., 1991). Dalam upaya untuk mencegah kerusakan tersebut, umumnya nelayan menggunakan insektisida kimia pada saat proses pengolahannya. Sejalan dengan perkembangan dan pengetahuan mengenai bahaya insektisida bagi kesehatan, upaya pemakaian insektisida kimia berangsur-angsur dikurangi dan dicari insektisida alami sebagai alternatif pemecahannya.
Keyword: 

Judul: Mempelajari Efektivitas Khitosan Dalam Menghambat Kemunduran Mutu Serta Kerusakan Yang Diakibatkan Oleh Pertumbuhan Kapang Pada Ikan Teri Kering
Abstrak: Ikan asm merupakan produk olahan terbesar di Indonesia yang berperan dalam upaya pemanfaatan hasil tangkapan serta peningkatan pendapatan masyarakat. Ikan teri pada saat musimnya dapat tertangkap dalam jumlah yang sangat besar sehingga dapat menimbulkan masalah dalam penanganan dan pemanfaatannya, salah satu usaha untuk memperpanjang umur simpan ikan dengan cara pemberian garam sebagai bahan pengawet dan proses pengeringan untuk menurunkan kadar air. Dengan pemberian garam dan pengeringan diharapkan mikroba patogen dan mikroba pembusuk dapat dicegah perturnbuhannya atau dimatikan.
Keyword: 

Judul: Pengembangan model probabilistic neural network (PNN) pada pengenalan kisaran usia dan jenis kelamin berbasis suara
Abstrak: Voice signal can be used to represent a speaker. Voice can also be used to recognize the age range and the gender of the speaker, because of the difference in frequency of the voice signal for different age and gender. Age range for this experiment is divided into children (8-10 years old), teenagers (12-17 years old) and adults (30-50 years old). We performed feature extraction to obtain a representation of the speaker using Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC). MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients. Probabilistic Neural Network (PNN) is used as the feature matching model. The PNN model is constructed from three different proportions of TRD (Training data) : TSD (Testing data) (25%:75%, 50%:50%, 75%:25%). MFCC with 26 coefficient gives the best accuracy of 93.47%. The proportion of 75% (TRD) : 25% (TSD) also gives the best accuracy of 94.22%. PNN-age and PNN-gender identification result in an accuracy of 91.26%. Specifically, PNN accuracy percentage for male and female are 92.26%, and 95.20%, respectively, while for children, teenagers and adults the accuracies are 99.85%, 92.28% and 95.57%, respectively. In conclusion, the average of accuracy for all categories is 91.26%. The experiment using the voice of male-teenagers gives the worst accuracy, which is caused by the overlapping frequencies of voice in children, teenagers and adults.
Keyword: Voice identification, PNN model, MFCC, Age-identification, Gender-identification