Judul: Studi Tentang Kandungan Gizi Dan Keamanan Pangan Makanan Tradisional "Lawar" Bali
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk: 1) menganalisa kan- dungan zat gizi "lawar" bali, 2) mempelajari sumber pen- cemaran dan pada tahapan proses pembuatan "lawar" bali, 3) mengukur sumbangan zat gizi "lawar" bali dalam makanan sehari-hari dan 4) mempelajari tingkat pengetahuan produsen dan konsumen tentang gizi dan keamanan "lawar" bali. Jenis "lawar" bali yang dipelajari meliputi "lawar" merah dan "lawar" putih. Penelitian Kecamatan lapang dilaksanakan Denpasar Timur, di tiga Kecamatan kecamatan Denpasar yaitu Selatan dan Kecamatan Denpasar Barat di Wilayah Kotamadia Denpasar Bali. Laboratorium Analisis Teknologi laboratorium Hasil Pertanian dilaksanakan Program di Studi Teknologi Pertanian UNUD Denpasar, Laboratorium Analitik UNUD Denpasar dan Laboratorium Mikrobiologi Balai Pe- nyidikan Penyakit Hewan Wilayah VI Denpasar. Pelaksanaan penelitian berlangsung mulai Agustus 1995 sampai dengan Februari 1996. Studi lapang dilaksanakan dengan tujuan menentukan kelompok produsen "lawar" bali yang dibedakan menurut sumber air yang digunakan dalam pengolahan "lawar" yaitu air sumur produsen dan air ledeng dilakukan (PAM). Pengambilan contoh produsen "lawar" dilakukan secara purposif. Produsen "lawar" diambil secara acak sebanyak 18 produsen dari 30 produsen yang ada di wilayah penelitian yaitu sebanyak enam produsen dari masing-masing kecamatan. Analisis laboratorium dilaksanakan terhadap "lawar" (merah dan putih) dan bahan penyusun (daging, daging cincang dan darah) serta air yang digunakan dalam pengolahan ( air sumur dan air PAM). Analisis laboratorium yang dilakukan meliputi kandungan gizi (kadar air, kadar abu, kadar protein, kadar lemak dan kadar karbohidrat,..dst
Keyword: Lawar, Makanan Tradisional Bali, Aspek Gizi, Keamanan Lawar Bali

Judul: Analisis Konsumsi Pangan Sumber Protein Hewani Rumah Tangga Di Propinsi Bali
Abstrak: Permasalahan penelitian ini adalah untuk mempelajari penerapan model yang tepat terhadap sistem permintaan pangan sumber protein hewani rumahtangga di Propinsi Bali. Disamping itu untuk memperoleh informasi mengenai keragaan konsumsi pangan sumber protein hewani dan besaran elastisitas harga, silang dan elastisitas pengeluaran. Serta mengkaji penyebaran pengeluaran sebagai proksi dari pendapatan dengan koefisien Gini. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh gambaran tentang sistem permintaan pangan sumber protein hewani rumahtangga di Propinsi Bali dan besaran parameter yang diduga serta koefisien Gini. Analisis akan dibedakan menurut lokasi tempat tinggal (desa/kota). Data yang dipergunakan adalah data SUSENAS (Survei Sosial Ekonomi Nasional) tahun 1993. Survei ini dilakukan oleh Biro Pusat Statistik (BPS) sebagai survei konsumsi/pengeluaran rumahtangga. Pola konsumsi pangan sumber protein hewani sebagian besar penduduk/rumahtangga di Propinsi Bali yang didekati dengan proporsi/share pengeluaran makanan sangat dipengaruhi oleh keragaman daerah/wilayah (desa/kota). Komoditi ikan, menduduki proporsi kedua setelah daging. Komoditi ini lebih digemari di kota dibandingkan di desa, dengan kecenderungan makin tinggi tingkat pendapatan makin tinggi tingkat konsumsi komoditi ini. Komoditi daging, merupakan komoditi yang paling besar nilai konsumsinya, baik di desa maupun di kota, dimana pangsa pengeluaran mencapai kira-kira 16 persen dari total anggaran makanan…dst
Keyword: Permintaan Pangan, Sumber Protein Hewani, Elastisitas Harga, Proksi, Koefesien Dini

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: