Judul: Pola penyebaran aliran air(rembesan) di dalam tubuh model tanggul dengan bahan tanah latosol Darmaga, Bogor
Abstrak: Longsor pada umumnya terjadi di daerah tanggul. Terjadinya longsor diawali dengan adanya rembesan dari tubuh tanggul yang dilanjutkan dengan adanya sufosi (piping). Peristiwa sufosi ini jika tidak diatasi akan menyebabkan sembulan (boiling) yang pada akhirnya akan mengurangi kestabilan tanggul sehingga terjadi longsor. Untuk mencegah atau mengatasi piping dalam tubuh tanggul, maka perlu dilakukan suatu analisa penyebaran aliran air pada tubuh tanggul. Analisa ini bisa dilakukan di laboratorium dengan menggunakan model dalam skala tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa dan menggambarkan pola penyebaran rembesan (seepage) di dalam tubuh tanggul melalui model. Penelitian dilakukan di Laboratorium Fisika-Mekanika Tanah dan Laboratorium Hidrolika- Hidromekanika, Departemen Teknik Pertanian, Institut Pertanian Bogor pada bulan Maret 2003 sampai Februari 2004. Pemadatan standar merupakan acuan dalam penentuan pemadatan minimum di lapangan yang harus dicapai. Kepadatan di lapangan ditentukan berdasarkan perbandingan antara berat isi kering lapangan dan berat isi kering maksimum pada pemadatan standar, yang didefinisikan sebagai kepadatan relatif (RC). Nilai kepadatan relatif (RC) yang paling efisien dan ekonomis adalah 90%. IPB Uni Garis aliran (garis freatik) adalah garis yang mewakili batas atas aliran air pada tubuh tanggul. Garis ini berbentuk kurva parabolis yang mengalami penyimpangan...
Keyword: Tanah, Tanggul

Judul: Analisis debit rembesan dan aliran air pada model tanggul dengan tanah latosol Darmaga, Bogor
Abstrak: Dalam usaha konservasi tanah dan air, dikenal beberapa cara yang perlu dilakukan diantaranya adalah pembuatan teras tanggul, bendungan, bendungan pengendali (check dam) dan waduk. Tanggul adalah bendungan urugan homogen, karena bahan yang membentuk tubuh tanggul terdiri dari tanah yang hampir sejenis dan gradasinya (susunan ukuran butiran tanah) hampir seragam. Tanggul dibangun untuk menahan aliran air dan menyangga permukaan air sehingga air yang masuk ke saluran dapat dikendalikan. Rembesan yang terjadi pada tanggul akan membentuk suatu pola aliran air di dalam tubuh tanggul. Dengan adanya aliran air atau garis rembesan pada tubuh tanggul tersebut, akan menyebabkan naiknya tekanan air pori sehingga mengakibatkan menurunnya kekuatan geser tanah dan mengakibatkan butir-butir kecil dari tanah akan terbawa air dan terjadilah erosi yang makin lama makin besar dan biasanya terjadi dalam waktu yang sangat cepat (gejala "piping"). Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat perencanaan dalam pembuatan tanggul dengan menggunakan model, mengetahui garis rembesan (phreatic) dan aliran air pada tubuh model tanggul serta menganalisis jumlah debit rembesan terhadap bahaya piping dalam tubuh model tanggul dengan menggunakan bahan tanah Latosol Darmaga, Bogor. Model tanggul dibuat berdasarkan dimensi tanggul yang direncanakan. Tinggi muka air direncanakan sebesar 1.50 m, lebar atas (w) tanggul sebesar 1.50 m. tinggi jagaan (freeboard) tanggul direncanakan sebesar 0.6 m serta kemiringan talud 1:3 untuk di hulu maupun di hilir tanggul. Selanjutnya untuk dimensi model tanggul secara keseluruhan menggunakan perbandingan skala 1:12 dari ukuran dimensi tanggul yang sebenarnya. Model tanggul dibuat dalam sebuah kotak model dengan menggunakan bahan acrylic yang dilengkapi dengan inlet, spillway sebagai kontrol ketinggian air,
Keyword: Tanah, Air

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: