Judul: Produksi pendederan ikan Betok anabas testudineus di dalam wadah yang berbeda warna
Abstrak: Ikan betok Anabas testudineus merupakan salah satu komoditas budidaya ikan air tawar lokal yang potensial untuk dikembangkan karena memiliki nilai ekonomis tinggi. Selain itu ikan betok dapat hidup pada ekosistem rawa yang yang tidak bisa dihuni ikan-ikan jenis lain. Lahan rawa di Indonesia sangat luas dan tersebar di Sumatera, Kalimantan, Sulawesi dan Papua. Adanya potensi lahan budidaya yang luas, serta nilai ekonomis ikan betok yang tinggi itu menarik minat masyarakat untuk mengembangkan usaha budidaya ikan ini. Usaha pembenihan telah mulai dilakukan oleh masyarakat dan lembaga pemerintah, seperti Balai Budidaya Air Tawar Mandiangin (Kalimantan). Namun hasilnya belum memuaskan, terutama karena pada pembenihan produktivitasnya masih rendah terutama karena tingkat kematian benihnya tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukkan warna wadah yang menghasilkan produktivitas pendederan tertinggi. Penelitian terdiri dari 3 perlakuan dan 3 ulangan. Perlakuan berupa warna wadah yang berbeda, yaitu akuarium yang dilapisi lembar plastik yang berwarna putih (P), hitam (H) dan biru (B) serta kontrol (C), yaitu akuarium yang tidak dilapisi lembar plastik. Larva yang berumur 3 hari ditebar ke dalam satu akuarium (yang berisi air 8 liter) dengan kepadatan 400 ekor. Selama pemeliharaan awal larva diberi pakan berupa rotifer, lima hari kemudian hingga 18 hari masa pemeliharaan ikan diberi artemia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kelangsungan hidup dan pertumbuhan dipengaruhi oleh warna wadah. Kelangsungan hidup tertinggi dicapai dengan warna wadah biru, sedangkan pertumbuhan warna hitam. Untuk mendapatkan produksi benih yang baik pemeliharaan ikan dapat menggunakan wadah yang tidak dilapisi warna (kontrol) atau dilapisi warna biru.
Keyword: Climbing perch, Nursery, Color of container, Growth and survival

Judul: Growth and Survival Rate of Climbing Perch Larvae (Anabas testudineus) in pH 4, 5, 6,and 7.
Abstrak: Ikan betok (Anabas testudineus) merupakan jenis spesies blackfish, yaitu ikan yang memiliki ketahanan terhadap tekanan lingkungan. Ikan betok juga merupakan salah satu komoditas ikan air tawar yang memiliki nilai ekonomis tinggi. Secara umum harga ikan betok di Indonesia berkisar antara Rp 20.000,00 sampai Rp 40.000,00 per kg. Pada saat ini para pembudidaya ikan telah membudidayakan ikan betok di kolam atau keramba. Benih ikan betok untuk usaha budidaya sampai sekarang hanya mengandalkan dari alam. Hal ini kemungkinan dikarenakan daerah pembenihan yang dilakukan masih berada di sekitar rawa yang memiliki tingkat keasaman yang tinggi, yaitu pH pada kisaran 3-5 sehingga menjadikan kondisi lingkungan tidak optimal untuk kelangsungan hidup, pertumbuhan dan reproduksi ikan pada umumnya. Untuk mengatasi masalah tersebut maka perlu dilakukan penelitian tentang pertumbuhan larva ikan betok pada pH yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pH yang sesuai untuk kelangsungan hidup dan pertumbuhan larva ikan betok. Parameter penelitian yang diamati adalah laju penyerapan kuning telur, perkembangan mulut, laju pertumbuhan bobot harian, pertumbuhan panjang, derajat kelangsungan hidup, dan kualitas air selama pemeliharaan. Media uji yang digunakan adalah air dengan derajat keasaman (pH) 4, 5, 6 dan 7. Hasil penelitian menunjukkan laju penyerapan kuning telur, perkembangan mulut, pertumbuhan panjang dan derajat kelangsungan hidup larva ikan betok terbaik terdapat pada perlakuan pH 6 dan pH 7. Laju pertumbuhan bobot harian tidak berbeda nyata antar perlakuan.
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: