Judul: Pengaruh perlindungan sarang dan kepadatan telur terhadap laju tetas telur penyu hijau, Chelonia mydas L. di pantai Pengumbahan, Sukabumi
Abstrak: Penyu hijau, Chelonia mydas (L.) sebagai salah satu jenis komoditi perikanan yang tergolong ekonomis penting, kini populasinya sudah sangat menurun dan menurut beberapa ahli telah terancam bahaya kepunahan. ...
Keyword: Eggs, Chelonia mydas

Judul: Pengaruh salinitas terhadap pertumbuhan tukik penyu hijau chelonia mydas L. di Pantai Pangumbahan Kabupaten Sukabumi
Abstrak: Penyu Hijau (Chelonia mydas L.) cukup penting bagi kehidupan mempunyai manfaat manusia. Penyu yang memiliki nilai ekonomis yang dapat dimanfaatkan mulai dari telur, daging dan karapasnya. Menurut Sutanto (1989) kondisi penyu di Indonesia saat ini memprihatinkan. Pada beberapa pantai peneluran terdapat kecenderungan penurunan populasi penyu hijau. Salah satu usaha untuk mencegah kelangkaan dan kepunahan penyu hijau adalah dengan dilakukannya kegiatan pemeliharaan tukik dengan tujuan untuk dilepaskan kembali ke laut Dalam kegiatan penetasan telur dan pemeliharaan tukik masih banyak aspek yang belum diketahui, terutama menyangkut tehnik-tehnik pemeliharaan tukik yang baik. Salah satu aspek pemeliharaan yang perlu diteliti adalah pengaruh salinitas air terhadap laju pertumbuhan tukik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kadar salinitas yang paling cocok bagi pertumbuhan badan tukik penyu hijau di bak pemeliharaan di Pantai Peneluran Pangumbahan, Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat. Dan hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan dalam usaha pengelolaan penyu di bak pemeliharaan, sehingga menunjang terhadap keberhasilan usaha pembesaran penyu di masa yang akan datang....
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: