Judul: Pengaruh Jenis Bahan Untuk Alat Pengering dan Konstruksinya (aluminium) Terhadap Penurunan Kadar Air Ikan Selar Kuning (Selaroides leptolepis, V.) Pada Proses Pengerinagn Tawar
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui penga- ruh jenis bahan untuk alat pengering dan konstruksinya terhadap penurunan kadar air ikan selama pengeringan, me- nentukan berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mencapai kadar air ikan yang konstan, menentukan jenis alat yang efisien. Bahan yang digunakan adalah ikan Selar Kuning (Selaroides leptolepis, V.) yang sudah di-es selama satu hari di dalam palka kapal penangkap ikan jenis payang, be- rat ikan rata-rata 16 gram per ekor dengan range 5%. Ikan diperoleh dari tempat pelelangan ikan Muara Angke dan pe- ngeringan dilakukan pada bulan Juni 1983. Alat pengering yang digunakan adalah para-para (A), kotak terbuka dari bahan Aluminium dengan ukuran luas sama 2 dengan para-para yaitu 56 x 40 cm' dengan tinggi dinding 0 cm (Al0 cm/Ab), 4 cm (A14 cm/Ac) dan 8 cm (Al8 cm/Aq). Prosedur yang digunakan dalam penelitian ini adalah ikan ditentukan tingkat kesegarannya, dibuang sisiknya, dibelah, dibuang isi perut dan insangnya, ditiriskan dan selanjtnya ikan ditimbang ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh Jenis Bahan untuk Alat Pengering (Kaleng) dan Kontruksinya terhadap Penurunan Kadar Air Ikan Selar Kuning (Selaroides leptolepis Valenciennes) pada Proses Pengeringan Tawar
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengeruh jenis bahan alat pengering terhadap penurunan kadr air ikan selama proses pengeringan, menentukan waktu yang diperlukan untuk mencapai kadar air yang Konstan pada ikan serta menentukan jenis alat yng paling efisien. Ikan sebagai bahan baku ikan kering dalam penelitian ini adalah selar kuning (Selaroides leptolepis V.) dengan ukuran berat rata-rata 16 gram. Ikan selar kuning sebagai bahan baku dalam keadaan sudah di-es selama satu hari.
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: