Judul: Laju konsumsi oksigen kijing Taiwan dalam air yang tercemar
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh yang ditimbulkan oleh logam berat sebagai bahan pencemar terhadap laju konsumsi oksigen kijing taiwan. Respon yang diperlihatkan dapat dimanfaatkan sebagai indikator pencemaran air tawar, sehingga mempermudah pemantauan lingkungan perairan bila tercemar oleh logam berat. Kijing taiwan (Anodonta woodiana) ditangkap dari danau Cikaret-Cibinong Bogor. Logam berat sebagai bahan pencemar terdiri dari FeCl2, CuSO4, CdCl2, HgCl₂ dan PbCl2 dalam berbagai konsentrasi. Untuk perlakuan dipilih kijing dengan ukuran dan bobot badan yang hampir sama. Perlakuan kontrol digunakan sebagai pembanding dalam percobaan. Parameter yang diamati dan diukur adalah laju konsumsi oksigen kijing dengan menggunakan oksigen meter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa logam berat mempengaruhi laju konsumsi oksigen kijing. Semakin tinggi konsentrasi yang diberikan, maka laju konsumsi oksigen kijing secara keseluruhan cenderung menurun. Hasil analisis sidik ragam menunjukkan adanya perbedaan nyata antara kontrol dengan variasi konsentrasi yang diberikan. Semakin lama kijing berada dalam bahan pencemar, maka jumlah oksigen yang dikonsumsi oleh kijing dari waktu ke waktu cenderung menurun.
Keyword: Kijing Taiwan

Judul: Perkembangan oosit kijing Taiwan (anadonta woodiana Lea.) pada perairan tercemar logam berat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari efek logam berat terhadap perkembangan oosit primer kijing taiwan (Anadonta woodiana Lea) Kijing taiwan yang dikoleksi dari danau Cikaret Cibinong Bogor dipelihara di dalam akuarium yang mengandung logam berat. Logam berat yang digunakan terdiri dari FeCl2.4H2O (10 ppm), CuSO4.5H₂O (2.0 ppm), HgCl2.4H2O (0.1 ppm), CdCl2 (1.0 ppm) dan PbCl2 (5 ppm) dengan lama pemaparan 3, 6, 9, 12 dan 15 hari. Sebagai pembanding, dilakukan pengamatan terhadap kijing tanpa perlakuan logam berat. Parameter yang diamati dan diukur adalah diameter oosit primer dengan menggunakan mikrometer. Hasil penelitian ini menunjukkan oosit primer dari kijing taiwan yang dipelihara di dalam polutan logam berat mengalami perkembangan yang tidak maksimal. Cekaman yang disebabkan oleh logam berat pada awal pemaparan mengakibatkan dilepaskannya oosit yang belum matang. Pada hari- hari berikutnya, kijing telah mampu beradaptasi sehingga oosit primer dapat berkembang lagi. Namun demikian, perkembangannya tidak optimal. Semakin lama waktu pemaparan menyebabkan metabolisme kijing semakin menurun. Hal ini mengakibatkan diameter oosit primer makin mengecil dan makin cepat dilepaskan dari folikel. Jika pemaparan ini dilanjutkan, maka dapat mengakibatkan kematian kijing tersebut.
Keyword: oosit

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: