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: Pengaruh Kualitas Danau Di Taman Wisata Mekarsari pada Pertumbuhan Hydrilla verticillata Setempat
Abstrak: Hydrilla verticillata memiliki kemampuan adaptasi, sifat fisiologi, dan reproduksi yang baik di berbagai kondisi lingkungan, sehingga tanaman ini dapat tumbuh pada perairan. Ledakan populasi H.verticillata saat ini terjadi di Danau Taman Wisata Mekarsari (TWM). Teknik pengendalian pertumbuhan tanaman air telah dilakukan namun, belum mampu mengendalikan pertumbuhan H.verticillata di Danau TWM. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor fisika-kimia air dan kualitas endapan yang menunjang pertumbuhan H.verticillata di Danau TWM, menganalisis perubahan aerenkima akar H.verticillata terhadap perbedaan arus dan perubahan musim, serta menentukan status perairan Danau TWM. Parameter yang diamati berupa parameter fisika-kimia air dan parameter fisiologis H.verticillata. Parameter fisika-kimia air yang diukur yaitu, suhu air, pH air, DO air, kadar N total dalam endapan , dan kadar P tersedia dalam endapan. Pengukuran suhu air, pH air, dan DO air dilakukan secara langsung pada bagian permukaan dan dasar perairan. Kadar N total dan kadar P dalam endapan dianalisis secara periodic selama 8 bulan. Parameter fisiologi H.verticillata yang diamati yaitu, pertumbuhan panjang batang H.verticillata dan struktur aerenkima akar H.verticillata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas air Danau TWM menunjang pertumbuhan H.verticillata di lokasi tersebut. H.verticillata tidak ditemukan pada wilayah inlet yang memiliki kadar P tersedia endapan sangat tinggi namun, Eichhornia sp. dan Pistia sp. tumbuh subur di wilayah ini. Upwelling dan hipoksia dialami oleh Danau TWM pada musim hujan. Fenomena ini tidak menyebabkan perubahan pada struktur aerenkima akar H.verticillata. Pertumbuhan batang H.verticillata pada daerah ternaungi lebih cepat dibandingkan pada daerah tidak ternaungi. Berdasarkan hasil tersebut bahwa H.verticillata tumbuh baik dalam pH air 7.5 – 9.5, suhu air 30 – 33 °C, ternaungi, dan kadar P tersedia dalam endapan 10 – 45 ppm. Status perairan Danau TWM berada dalam kategori menuju eutrofikasi dikarenakan kadar P yang tinggi.
Keyword: aerenkima akar, hipoksia, kadar P, kadar N

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: