Judul: Pengaruh Suhu Media Alami dan Terkontrol Terhadap Produksi Ikan Green Tiger (Barbus tetrazona).
Abstrak: Salah satu pengembangan industri budidaya ikan hias adalah penyediaan varietas atau strain dari spesies yang telah dibudidayakan. Varietas pada umwnnya memiliki nilai ekonomis lebih tinggi dari spesiesnya, misalnya ikan green tiger yang merupakan salah satu varietas dari ikan sumatra (Barbus tetrazona). Hasi pemilahan ikan green tiger disamping menghasilkan keturunan yang berfenotip green tiger juga menghasilkan keturunan yang berfenotip ikan sumatra. Usaha peningkatan produksi ikan green tiger meliputi peningkatan persentase keturunan yang berpenampilan green tiger dan peningkatan derajat kelangsungan hidupnya dengan manipulasi faktor-faktor lingkungan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh suhu alami dan terkontrol terhadap produksi ikan green tiger.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Padat Penebaran Terhadap Produksi Ikan Sumatra (Barbus Tetrazona)
Abstrak: Efisiensi pernanfaatan sarana dan sumberdaya air tawar perlu dilakukan agar produksi dapat ditingkatkan, salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan meningkatkan padat penebaran. Penelitian ini dilakukan agar dapat menjelaskan pengaruh kepadatan terhadap produksi ikan Sumatra, yang meliputi tingkat kelangsungan hidup, laju pertumbuhan dan keragaman ukuran ikan. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Sisteln dan Teknologi Budidaya Perairan, Jurusan Budidaya Perairan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Institut Pertanian Bogor. Bahan yang digunakan adalah ikan s~imalrau kuran (1,5 ± 1,9)cm yang berasal dari Desa Cibuntu, Kecamatan Ciampea, Bogor. lkan dipelihara di dalam akuarium yang berisi air efektif sebanyak 10 liter dan menggunakan sistem dasar ganda (double bollom syslenl) yang lnenggunakan pasir, zeolit dan arang aktif sebagai filter. Ikan diberi makan cacing sutera yang didapat dari alam dengan pemberian makan secara ud libilum (pemberian makan sampai ikan berhenti makan).
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: