Judul: Kemampuan Tumbuhan Air Ganggeng (Hydrilla verticillata (L.f) Royle) dan Rumput Air vallisneria spiralis Linne) Memperbaiki Kualitas Air Buangan Akuarium Air Tawar
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di BIOTROP Bogor, dari tanggal 21 April sampai dengan tanggal 3 Mei 1986 dengan tujuan untuk mengetahui apakah tumbuhan air aampu atau tidak menurunkan kandungan amonia, dan untuk mengetahui perbedaan kemampuan menurunkan kandungan amonia antara tumbuhan air yang mempunyai luas permukaan daun yang sempit dengan tumbuhan air y,ang mempunyai luas permukaan daun yang lebar. Untuk mencapai tujuan tersebut diadakan pengamatan terhadap kualitas air yaitu kandungan amonia, nitrit, nitrat, pH, oksigen terlarut, karbondioksida bebas, dan suhu air. Pengukuran dilakukan setiap hari selama 12 hari. Untuk luas permukaan daun diukur pada awal penelitian.
Keyword: 

Judul: Pengendapan pertikel tanah tersuspensi oleh eceng gondok ( Eichhornia crassipes ) ( Mart. ) solms, ganggeng ( Hydrilla verticillata ) ( L. f. ) Royle, dan tawas ( Aluminium Sulfat )
Abstrak: Penelitian ini dilakukan mulai tanggal 19 Juni 1986 sampai dengan 19 Agustus 1986, pada Instalasi Penjernihan I PAM Pejompongan DKI Jakarta, untuk mengetahui apakah pem- berian E. crassipes dan H. verticillata dapat membantu proses pengendapan partikel tanah tersuspensi (koloid lumpur). Tumbuhan uji yang dipergunakan adalah tunas-tunas dari E. crassipes dan potongan H. verticillata pada bagian ujung sepanjang 12 cm. Wadah yang dipergunakan adalah akuarium kaca transparan, berbentuk empat persegi panjang yang mampu menampung air lebih kurang 120 liter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian tumbuhan air yakni E. crassipes dan H. verticillata dapat mempercepat penurunan nilai turbiditas air uji. Dalam menurunkan turbiditas, kedua perlakuan tumbuhan air tersebut sangat berbeda nyata jika dibandingkan dengan perlakuan tawas dan kontrol. Sedangkan antara perlakuan E. crassipes dengan perlakuan H. verticillata tidak berbeda nyata. Laju penurunan turbiditas air uji untuk perlakuan tawas adalah tiga kali lebih cepat jika dibandingkan dengan kedua tumbuhan air, sedangkan kedua tumbuhan air tersebut, memberikan laju penurunan turbiditas tiga kali lebih cepat daripada laju penurunan turbiditas oleh per- lakuan kontrol pada hari pertama. Untuk menjernihkan air uji (turbiditas 5 NTU), per- lakuan tawas hanya membutuhkan waktu kurang dari satu hari (20 jam). Sedangkan kedua tumbuhan air membutuhkan waktu lebih kurang 60 jam, dan kontrol membutuhkan waktu lebih kurang 190 jam….
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: