Judul: Struktur komunitas makrrozoobenthos sebagai indikator perubahan kualitas perairan di Kali Surabaya
Abstrak: Seiring meningkatnya laju pertumbuhan penduduk dan aktivitas pembangunan di segala sektor, menyebabkan produksi limbah industri dan domestik akan semakin meningkat. Hal ini tentunya berpengaruh terhadap kondisi Kali Surabaya. Perubahan kondisi perairan sungai akibat beban masukan limbah menyebabkan menghilangnya beberapa organisme diantaranya makrozoobenthos. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari kondisi perairan Kali Surabaya, dengan mengetahui struktur komunitas makrozoobenthos dan kemungkinan adanya gangguan seperti pencemaran perairan terhadap komunitas makrozoobenthos melalui penerapan Kurva Perbandingan Kelimpahan-Biomas (Kurva ABC). Penelitian dilakukan di ruas-ruas Kali Surabaya sepanjang kurang lebih 37 km pada bulan April sampai Mei 1998. Stasiun penelitian ditentukan secara sistematik. Lokasi penelitian dibagi menjadi sebelas stasiun pengamatan. Untuk mengetahuI kondisi struktur komunitas makrozoobenthos maka dilakukan analisis komposisi, kepadatan, indeks keanekaragaman, indeks keseragaman dan indeks dominansi. Tingkat pencemaran perairan diduga dengan analisis Kurva ABC (Abundance and Biomass Comparisson) dan lndeks Mutu Lingkungan (IML) perairan. Makrozoobenthos yang didapatkan di lokasi penelitian terdiri alas empat kelas yaitu Gastropoda, Pelecypoda, Oligochaeta dan Diptera. Komposisi makrozoobenthos yang didapatkan mengalami perubahan yang ekstrim dengan komposisi kelas Oligochaeta merupakan kelas biota yang dominan. Kepadatan makrozoobenthos mengalami variasi dari St. I (hulu) menuju St. XI (hilir). Nilai indeks keanekaragaman menunjukkan keanekaragaman yang rendah kecuali pada St. Ill, IV dan VIII. Nilai indeks keseragaman juga menunjukkan nilai yang cukup bervariasi kecuali pada St. I dan XI hanya didapatkan satu jenis. Sedangkan nilai indeks dominansi sebagian besar mendekati nilai 1, dengan demikian hampir semua stasiun pengamatan terjadi dominansi organisme. Berdasarkan nilai-nilai indeks tersebut maka diperkirakan ruas-ruas kali Surabaya mengalami gangguan lingkungan berupa pencemaran. Hasil analisis perbandingan kelimpahan-biomass (Kurva ABC) menunjukkan bahwa perairan Kali Surabaya sebagian besar telah tercemar, kecuali St. VII termasuk dalam kriteria agak tercemar.
Keyword: 

Judul: Struktur komunitas makrozoobenthos sebagai bioindikator kualitas lingkungan perairan di Muara Sungai Cimandiri, Pelabuhan Ratu, Sukabumi Jawa Barat
Abstrak: Perairan estuari Muara Sungai Cimandiri sebagai bagian integral dari Teluk Pelabuhan Ratu sangat rentang terhadap perubahan lingkungan perairan karena menjadi daerah buangan limbah rumah tangga maupun MCK. Dengan demikian, untuk kepentingan pengelolaan, pengembangan, dan pemanfaatan sumberdaya alam pesisir dan laut, khususnya di sekitar perairan estuari muara Sungai Cimandiri diperlukan informasi secara periodik tentang kondisi lingkungan di perairan tersebut. Berdasarkan landasan pemikiran diatas, maka penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk melihat struktur komunitas makrozoobenthos yang dijadikan sebagai indikator biologis dalam menganalisis kualitas lingkungan perairan estuari muara Sungai Cimandiri. Untuk menopang analisis tersebut, juga dilakukan studi tentang kondisi, karakter, dan dinamika berbagai parameter fisika dan kimia perairan estuari muara Sungai Cimandiri. Pengambilan data dilakukan pada bulan Maret sampai bulan Juni 2002 di muara Sungai Cimandiri, Pelabuhan Ratu. Pengambilan contoh Makrozoobenthos dilakukan dengan mengambil contoh substrat dasar menggunakan Petersen Grab yang berukuran (20 cm x 20 cm) pada delapan stasiun pengamatan dengan tiga kali ulangan, kemudian substrat tersebut disaring dengan saringan berdiameter 0,5 mm untuk memisahkan makrozoobanthos dengan komponen dan jenis lainnya. Contoh makrozoobanthos yang didapat selanjutnya dimasukkan dalam botol sampel dan diberi larutan pengawet formalin empat persen. Selanjutnya diidentifikasi dengan menggunakan buku identifikasi dan dibandingkan dengan koleksi makrozoobenthos yang ada di Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor dan LIPI Cibinong. Organisme makrozoobenthos yang ditemukan di lokasi penelitian terdiri dari 16 spesies yang terbagi kedalam lima kelas, yaitu Gastropoda (Melanoides granifera, Thiara sp., Clypeomorus sp., Terebra sp., Pleurotoma sp., dan Natica sp.), Bivalvia (Tellina sp. dan Cardium sp.), Polychaeta (Diopatra cuprea, Nereis sp., Sigambra tentaculata, Owenia fusiformis, Cabira incerta), Crustacea (Cirolana sp.), dan Stelleroidea (Ophioderma sp. dan Opiopholis mirabilis). Komposisi terbesar makrozoobenthos antar bulan terdapat pada Bulan Juni, yaitu dari kelas Bivalvia (58.9%). Kepadatan tertinggi terdapat pada Bulan Juni (458 ind/m²), dari kelas Bivalvia. Indeks Keanekaragaman (H') jenis berkisar antara 0.64 (stasiun lima) - 3,44 (stasiun enam). Indeks Keseragaman (E) jenis berkisar antara 0,17 (stasiun lima) - 0,86 (stasiun enam). Indeks Dominansi (D) jenis berkisar antara 0,14 (stasiun enam)-0,74 (stasiun satu). Kisaran nilai indeks-indeks diatas mengindikasikan bahwa telah terjadi gangguan keseimbangan dari struktur komunitas makrozoobenthos pada beberapa stasiun pengamatan di muara Sungai Cimandiri, Pelabuhan Ratu, Sukabumi, Jawa Barat pada tahun 2002.
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: