Judul: Biologi Reproduksi Ikan Baronang (Siganus Guttatus Bloch 1787) Di Kepulauan Seribu, Jakarta
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah mengkaji aspek biologi reproduksi ikan baronang, yang mencakup nisbah kelamin, ukuran pertama kali matang gonad, tipe pemijahan, musim pemijahan, dan potensi reproduksi. Penelitian ini dilakukan sebanyak lima kali pengambilan contoh, yakni pada bulan November hingga Desember 2014 dan April hingga Juni 2015 di Kepulauan Seribu. Total ikan contoh yang diamati sebanyak 210 ekor, terdiri atas 64 ekor ikan betina dan 146 ekor ikan jantan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nisbah kelamin ikan baronang tidak seimbang, pola pertumbuhan isometrik, rata-rata potensi reproduksi ikan baronang 96 000 butir, dan tipe pemijahan bersifat total spawning.
Keyword: pengelolaan, reproduksi, Siganus guttatus

Judul: Pertumbuhan, Laju Eksploitasi, Dan Pola Rekrutmen Ikan Baronang (Siganus Canaliculatus Park, 1797) Di Perairan Kepulauan Seribu, Jakarta.
Abstrak: Ikan baronang merupakan ikan demersal yang menjadi target penangkapan, sehingga berpengaruh terhadap ketersediaan stok di perairan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pertumbuhan, tingkat eksploitasi, dan pola rekrutmen ikan baronang (Siganus canaliculatus) dari hasil tangkapan nelayan di perairan Kepulauan Seribu. Penelitian ini dimulai pada bulan Oktober sampai Desember 2014 dan April 2015. Analisis data meliputi pertumbuhan, struktur ukuran, faktor kondisi, mortalitas, laju eksploitasi, dan rekrutmen. Pola pertumbuhan ikan baronang jantan dan total adalah allometrik positif sedangkan ikan baronang betina adalah isometrik. Potensi rekrutmen ikan baronang tinggi dan termasuk ikan yang tumbuh cepat. Laju eksploitasi ikan baronang sudah dalam kondisi buruk dan telah mencapai tahap pemanfaatan berlebih yaitu sebesar 0,820. Kondisi kualitas perairan Kepulauan Seribu masih tergolong baik untuk kehidupan ikan baronang. Pengelolaan diarahkan untuk melindungi stok muda dengan pembatasan musim penangkapan.
Keyword: Ikan baronang, Kepulauan Seribu, laju eksploitasi, pertumbuhan

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: