Judul: Sebaran horizontal suhu, nutrien, dan struktur komunitas fitoplankton di Perairan Pantai Zona intustri Krakatau Steel Cilegon, Selat Sunda
Abstrak: Studi tentang sebaran horizontal ini dilakukan untuk melihat distribusi suhu yang merupakan hasil limbah air pendingin PLTU, nutrien, dan struktur komunitas fitoplankton yang disebabkan oleh proses pergerakan dan percampuran massa air laut di Selat Sunda. Arus yang terjadi di Selat Sunda disebabkan oleh arus pasang, pada dasarnya arahnya ke Laut Jawa dengan kecepatan berkisar 6.26-20.07 cm/dt. Pada pasang terjadi pusaran massa air yang berpusat di sekitar stasiun V. Suhu pada dasarnya normal hanya yang di dalam teluk dan sekitarnya dipengaruhi oleh limbah air panas PLTU. Kenaikan suhu yang relatif tinggi ini disebabkan oleh buangan limbah air panas PLTU. Nilai pH rata-rata 8.25; tingginya nilai pH ini diduga disebabkan oleh sistem penyangga (buffer) oleh ion-ion basa kuat sangat besar se- hingga keadaan perairan stabil. Kandungan oksigen terlarut dengan rata-rata 5.08 ppm; tingginya kandungan DO yang kelewat jenuh/tinggi bukan berarti tingginya proses fotosintesa tetapi berasal dari aerasi dengan udara bebas yang dipaksa larut oleh gelombang yang terjadi.
Keyword: 

Judul: Distribusi horizontal beberapa parameter fisika kimia oseanografi selat Sunda di sepanjang pantai zona industri Krakatau Steel
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan bulan Mei sampai Juni 1992 di Zona Industri Krakatau Steel, Selat Sunda. Zona Industri Krakatau Steel terletak di Pantai Merak bagian Selatan dengan posisi 5°53'06'' sampai 6°02'08'' LS dan 105°59'08'' BT. Merupakan zona industri berat dan ringan yang menghasilkan berbagai limbah industri baik padatan, gas ataupun cairan. Parameter yang diukur dalam penelitian ini adalah suhu air, salinitas, kecepatan arus, kecerahan, kedalaman, PH, oksigen terlarut, kebutuhan oksigen biokimia, Fe, Mn, Zn, Cu, Cr, Pb dan Ni. Sedangkan pasang surut merupakan data sekunder. Pengolahan data dilakukan secara deskrip- tif dan indeks kesamaan "Canberra Metric". Suhu air permukaan di teluk berkisar antara 31.25- 32.55 °C. Sedangkan di luar teluk berkisar antara 30.25 30.77 °C. Salinitas di teluk berkisar antara 29.5 /oo. Sedangkan di luar teluk berkisar antara 31 - 31 32.25 °/00. Kecepatan arus di teluk berkisar antara 0.062 0.164 m/det dengan arah senatiasa keluar masuk teluk. Sedangkan di luar teluk berkisar antara 0.099 0.162 m/det dengan arah senantiasa menuju Barat Daya. perairan di teluk berkisar antara 0.73 Sedangkan di luar teluk berkisar antara 3 - Kecerahan 1.4 meter. 4.88 meter. Kandungan oksigen terlarut di teluk berkisar antara 4.38 5.17 ppm. Sedangkan di luar teluk berkisar antara 5 5.87 ppm. Kandungan BOD5 di teluk berkisar antara 4.37 4.74 ppm. 3.79 ppm. Sedangkan di luar teluk berkisar antara 3.12 Nilai pH di teluk berkisar antara 6.8 Sedangkan di luar teluk relatif sama yaitu 7.1. 7. Kadar Fe..dst
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: