Judul: Analisis dan Redesign Struktur Greenhouse Tipe B2 di Daerah Cikabayan Kabupaten Bogor
Abstrak: Greenhouse merupakan bangunan pertanian yang sering digunakan pada wilayah tropis. Desain greenhouse pada wilayah tropis harus memperhatikan kondisi panas saat siang hari. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi greenhouse eksisting tipe B2 dan melakukan desain ulang struktur yang lebih efisien menggunakan Standar Nasional Indonesia serta menyusun rancangan anggaran biaya. Analisis struktur dalam penelitian ini menggunakan slope deflection method dan SAP 2000. Hasil analisis menyatakan bahwa kekuatan layan greenhouse eksisting overdesign pada kuda-kuda atas, kuda-kuda bawah dan kolom atas masing-masing sebesar 8640 kg, 15840 kg, dan 8640 kg serta terjadi beban geser masing-masing sebesar 533.98 kg, 1009.61 kg, dan 177.3 kg. Desain ulang struktur dilakukan pada batang kolom atas, diubah dari H 100 100 6 8 menjadi H 150 75 5 7, dan pada batang kuda-kuda atas diubah dari H 100 100 6 8 menjadi H 150 75 5 7. Batang kuda-kuda bawah diubah dari H 200 100 5.5 8 menjadi H 150 100 6 9, dan kolom bawah diubah dari H 125 125 6.5 9 menjadi H 150 150 7 10. Panjang kolom atas juga diubah dari 0.8 m menjadi 1.5 m dan atap single roof menjadi double roof. Biaya yang dibutuhkan untuk desain greenhouse adalah sebesar Rp613,247,347.00
Keyword: desain struktur, greenhouse, rancangan anggaran biaya, redesign

Judul: Profil iklim mikro dan konstruksi greenhouse (studi kasus di Bogor dan Cianjur)
Abstrak: Greenhouse awalnya berkembang dari negara-negara subtropis dan dingin. Asal mulanya karena alternatif untuk bercocok tanam dengan tidak terganggu oleh iklim, dikarenakan pada musim dingin sulit sekali dilakukan kegiatan pertanian. Dengan adanya greenhouse yang dilengkapi dengan sistem pengendali lingkungan maka keadaan tersebut dapat diatasi. Faktor-faktor lingkungan yang mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan tanaman pada daerah tropis antara lain kelembaban udara, suhu udara, kecepatan angin, konsentrasi CO2 dan intensitas cahaya. Supaya tanaman dapat tumbuh secara optimal dibutuhkan suatu kondisi lingkungan yang sesuai dengan kebutuhan tanaman.
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: