Judul: Desain dan Konstruksi Kapal Purse Seine "Semangat Baru" di Galangan Kapal Pulau Tidung
Abstrak: Pembangunan kapal ikan di Indonesia pada umumnya dilakukan secara tradisional, tanpa diketahui dengan gambar desain dan perhitungan serta hanya mengandlkan kemampuan turun temurun dan bukan berdasarkan fungsi dan peruntukkannya. Tujuan penelitian ini adalah (1) Mendokumentasikan cara pembuatan kapal purse seine di galangan kapal tradisonal ulau tidung; (2) Membuat gambar teknik bagi kapal tersebut (gambar rancangan umum, rencana garis dan rencana konstruksi); (3) Mendapatkan nilai parameter hidrostatik kapal purse seine tersebut. Proses mendesain kapal merupakan salah satu tahapan dalam pembuatan kapal. Hasil pengukuran di lapangan di dapat ukuran utama kapal yaitu panjang total (LOA) 1606 m, lebar (B) 4,60 m dan dalam (D) 1,43m. Material kayu yang digunakan bermacam-macam diantaranya adalah kayu ulin (Kusideroxylon zwageri), meranti (Shorea acurinata) dan kamper (Prybalanops lacnceolata). Pembuatan kapal ikan diperlukan konstruksi yang kuat, karena dalam operasi penangkapan ikan, kapal ikan harus tetap dapat dioperasikan dalam kondisi cuaca apapun. Ukuran balok konstruksi yang digunakan masih di bawah ukuran yang ditentukan oleh Biro Klasifikasi Indonesia
Keyword: 

Judul: Stabilitas Statis Kapal Purse Seine “Semangat Baru” Buatan Galangan Kapal Pulau Tidung.
Abstrak: Penelitian ini ditujukan untuk membandingkan paramater desain kapal purse seine “Semangat Baru” dengan paramater desain kapal purse seine dan kapal-kapal ikan lainnya di beberapa daerah di Indonesia; menghitung kapasitas internal kapal purse seine “Semangat Baru”; dan menentukan nilai kualitas stabilitas statis kapal purse seine “Semangat Baru” pada lima simulasi kondisi muatan yang berbeda. Metode deskriptif digunakan untuk analisis kapasitas internal kapal dan metode komparatif untuk analisis paramater desain dan stabilitas statis dengan asumsi kapal kedap air dan tidak terjadi trim. Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa kapasitas palka ikan ke-1 = 4,12 m3 dan palka ikan ke-2 = 4,20 m3. Hasil analisis komparatif didapatkan nilai paramater desain kapal purse seine “Semangat Baru” masih berada pada kisaran nilai paramater desain kapal purse seine dan kapal-kapal ikan lainnya yang ada di beberapa daerah di Indonesia, sehingga membuktikan belum ada acuan nilai paramater desain kapal purse seine di Indonesia. Nilai stabilitas statis pada KG1 = 1,09 m, KG2 = 1,16 m, KG3 = 1,13 m, KG4 = 1,12 m, dan KG5 = 1,11 m memiliki kualitas stabilitas statis yang baik dengan vanishing angle lebih dari 80o dan memiliki keseimbangan stabil.
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: