Judul: Pengaruh lanjut deterjen terhadap pertumbuhan dan produksi juvenil udang galah
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui toksisitas deterjen yang mematikan juvenil udang galah, serta pengaruh lanjut (delayed effects) deterjen pada konsentrasi belum mematikan terhadap pertumbuhan dan produksi juvenil Udang Galah. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium "Water Pollution" BIOTROP, Bogor, dari bulan Juli sampai bulan Desember 1987. Juvenil Udang Galah yang digunakan berukuran 2-2,5 cm (0,0568-0, 1203 gram) dan berasal dari Pembenihan Udang Galah Pasar Minggu, Jakarta. Media uji adalah air sumur dalam yang telah dicemari deterjen rinso. Wadah uji berupa kotak kayu berukuran 75 x 35 x 25 cm³ dan dibagian dalamnya dilapisi plastik berwarna hitam. Pada tiap wadah uji terdapat sepuluh sekat, masing-masing sekat berukuran 15 x 15 cm². Setiap sekat dimasukkan satu ekor udang atau sepuluh ekor per wadah. Wadah uji diisi air sebanyak 50 liter dan dibagian bawahnya terdapat pasir setebal 0,5 cm. Pada penelitian toksisitas akut deterjen digunakan 21 wadah uji dan pada penelitian pengaruh lanjut deterjen menggunakan 12 wadah uji.
Keyword: 

Judul: Pengaruh tepung rebon, tepung kupang merah (Musculista senhausia Benson) dan campuran keduanya terhadap pertumbuhan juvenil udang galah (Macrobrachium rosenbegii de Man
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penggunaan tepung rebon, tepung kupang merah dan campuran kedua- nya terhadap pertumbuhan juvenil udang galah. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Nutrisi Ikan Fakultas Perikanan, Institut Pertanian Bogor dari bulan Juli-September 1990. Udang yang digunakan adalah juvenil udang galah dengan bobot rata-rata 0,05 gram dan padat penebaran yang digunakan adalah 25 ekor/wadah. Wadah yang digunakan berupa akuarium kaca dengan ukuran 65x45x45 cm n³ sebanyak 12 buah. Setiap wadah dilengkapi sistem resirkulasi tipe double bottom dan shelter. Ketinggian air dipertahankan rata-rata 25 cm dan penyiponan dilakukan setiap pagi hari. Kadar protein makanan uji 30%. Makanan diberikan sebanyak 8% bobot individu rata-rata udang dengan frekuensi pemberian pakan dua kali, yaitu pukul 08.00 WIB sebanyak 2% dan 16.00 WIB sebanyak 6%. Rancangan penelitian yang digunakan adalah rancangan acak lengkap dengan 3 perlakuan dan 4 ulangan. Ketiga perlakuan tersebut adalah penggunaan tepung rebon 100% (A), tepung kupang merah 100% (B) dan tepung rebon 50%-tepung kupang merah 50% (C). Untuk mengetahui pengaruh perlakuan yang diberikan dilakukan analisis ragam terhadap data laju pertumbuhan harian individu rata-rata, konversi makanan, retensi protein dan kelangsungan hidup, akan tetapi sebelumnya di- lakukan uji non aditivitas dan homogenitas. Apabila hasil yang diperoleh dari analisis ragam berbeda nyata, maka dilakukan uji beda nyata jujur (BNJ).
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: