Judul: Studi tentang peranan bapak angkat dalam pengembangan industri kecil Garmen : Studi kasus di PT Industri Sandang I dan PT Muara Krakatau
Abstrak: Dalam masa-masa pembangunan sekarang ini, negara Indonesia tidak lagi menyandarkan diri sepenuhnya pada sektor pertanian. Semakin berkurangnya lahan-lahan produktif, semakin meningkatnya jumlah angkatan kerja, menyebabkan Indonesia kini mulai memasuki era industrialisasi. Lahan-lahan produktif berkurang karena peralihan fungsinya, sementara meningkatnya jumlah angkatan kerja disebabkan penduduk, karena masih tingginya tingkat pertambahan dan semakin meningkatnya peran serta kaum wanita dalam lapangan pekerjaan, karena membaiknya tingkat pendidikannya. Industri di Indonesia dibagi atas industri besar, menengah, dan sedang. Untuk daerah pedesaan, alternatif yang paling memungkinkan adalah industri kecil, karena beberapa sebab. Kemungkinan pemilikannya dengan modal yang relatif kecil, teknologi dan peralatan yang sederhana, tenaga kerja yang hanya memiliki keterampilan seadanya, serta mudahnya memperoleh bahan baku, merupakan beberapa sebab dipilihnya industri kecil untuk pedesaan...
Keyword: 

Judul: Peranan BPR dalam Mengembangkan Usaha Industri Kecil (Studi Kasus PT. BPR Berfasi Rharja, Kecamatan Kedung Halang, Kabupaten Bogor, Jawa Barat)
Abstrak: Industri kecil mempunyai peranan yang sangat strategis bila ditinjau dari berbagai aspek, seperti pemerataan penyebaran lokasi usaha yang mendukung pembangunan daerah terutama daerah pedesaan, pemerataan kesempatan kerja, maupun di dalam menunjang program ekspor non migas serta melestarikan seni budaya bangsa. Namun demikian, industri kecil mempunyai kendala untuk berkembang disebabkan modalnya yang sangat terbatas.
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: